728x90 반응형 hbm3 LLM 성능 향상을 위한 하드웨어 선택: GPU vs TPU vs NPU LLM 성능 향상을 위한 하드웨어 선택: GPU vs TPU vs NPU1. 서론대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 성능을 극대화하기 위해서는 강력한 연산 능력을 갖춘 하드웨어가 필수적이다. LLM은 수십억~수조 개의 파라미터를 포함하며, 학습과 추론 과정에서 막대한 연산량을 요구하기 때문에 GPU, TPU, NPU와 같은 AI 가속기의 선택이 매우 중요하다.본 글에서는 GPU, TPU, NPU의 주요 특징, 성능 비교, 활용 분야를 분석하고, LLM의 학습 및 추론에 가장 적합한 하드웨어를 전문가의 시각에서 살펴본다.2. LLM 연산에 요구되는 하드웨어 성능 요소LLM의 학습과 추론을 효과적으로 수행하기 위해서는 다음과 같은 하드웨어 성능 요소가 중요하다.✅ 고속 병렬 연.. 2025. 2. 6. 엔비디아(NVIDIA)와 HBM: LLM 시대의 필수 반도체 공급망 분석 엔비디아(NVIDIA)와 HBM: LLM 시대의 필수 반도체 공급망 분석1. 서론대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 부상은 AI 반도체 산업의 패러다임을 바꾸고 있다. 특히, 엔비디아(NVIDIA)는 LLM 연산을 위한 GPU 시장의 절대 강자로 자리 잡고 있으며, HBM(High Bandwidth Memory)은 이러한 AI 가속기의 필수 메모리 기술로 떠오르고 있다.본 글에서는 엔비디아의 AI 반도체 전략과 HBM 공급망의 중요성을 분석하고, LLM 시대에서 이들이 차지하는 핵심적인 역할을 전문가의 시각에서 조망한다.2. 엔비디아(NVIDIA): AI 반도체 시장의 지배자2.1 엔비디아의 AI 반도체 성장 배경엔비디아는 1990년대 GPU(Graphics Processi.. 2025. 2. 4. LLM과 데이터 센터: AI 모델 운영을 위한 하드웨어 및 클라우드 인프라 LLM과 데이터 센터: AI 모델 운영을 위한 하드웨어 및 클라우드 인프라1. 서론대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 급속한 발전은 기존의 데이터 센터 및 클라우드 인프라를 혁신적으로 변화시키고 있다. AI 모델을 학습하고 운영하는 데 필요한 연산량이 급증하면서 GPU 및 AI 전용 가속기, 고속 네트워크 인프라, 효율적인 전력 관리 시스템이 필수적인 요소가 되었다.본 글에서는 LLM을 운영하기 위한 데이터 센터의 주요 하드웨어 및 클라우드 인프라를 분석하고, AI 모델 운영을 최적화하기 위한 전략을 전문가의 시각에서 살펴본다.2. LLM 운영을 위한 필수 하드웨어LLM은 수십억~수조 개의 매개변수를 포함하는 모델로, 기존 컴퓨팅 환경보다 훨씬 높은 연산 능력과 메모리 대역.. 2025. 2. 3. 이전 1 다음 728x90 반응형
