2024-04-25

▶ 엔비디아, '쿠버네티스' 기반 워크로드 & 오케스트레이션 S/W 개발사 인수 체결 발표 - '쿠버네티스' 기반 워크로드 & 오케스트레이션 S/W 개발사 : Run-AI

2024-04-24

    Tesla의 AI 훈련 컴퓨팅 용량은 2024년 1분기에만 130% 증가했습니다. 그러나 Elon Musk의 야망이 실현된다면 이 용량은 2024년까지 거의 500% 증가할 것입니다.     Total Zuck domination https://t.co/QbcALVOEHA pic.twitter.com/tYMeXcodwk— The Technology Brother (@thetechbrother) April 8, 2024     우리는 이전 게시물 에서 위의 X 게시물에 대한 Elon Musk의 의견을 바탕으로 Tesla가 NVIDIA의 H100 GPU를 30,000~350,000개 사이로 소유할 가능성이 높다고 언급했습니다.    오늘 Tesla는 2024년 1분기 실적 발표 자료 의 일부로 AI 훈련 용량이 NVIDIA의 H100 GPU와 거의 40,000개에 해당하는 단위로 증가하여 Elon Musk가 언급한 범위와 완벽하게 일치한다고 밝혔습니다.     물론, 지난 1월 Elon Musk는 Tesla의 Dojo 슈퍼컴퓨터에서 H100 GPU 약 10,000개에 해당하는 5억 달러의 새로운 투자를 확인하면서 EV 거대 기업이 "올해 NVIDIA 하드웨어에 그보다 더 많은 돈을 쓸 것"이라고 발표 했습니다. "AI에서 경쟁력을 갖추기 위한 지분"은 "이 시점에서 연간 최소 수십억 달러"였기 때문입니다.TESLA $TSLA A.I. training capacity jumped from roughly 15,000 H100 GPU equivalents at the end of 2023, to nearly 40,000 H100s in Q1 2024. By the end of this year, @elonmusk says Tesla will have 85,000 Nvidia H100 equivalents powering Tesla's A.I. program (nearly +500% Y/Y 🤯) pic.twitter.com/7i8tewGKml— Stock Talk (@stocktalkweekly) April 23, 2024     글쎄, Elon Musk는 이제 Tesla의 AI 훈련 컴퓨팅 용량이 2024년 말까지 H100 GPU와 동등한 85,000개 단위로 전년 대비 약 467% 증가할 것이라고 공개함으로써 AI 관련 야망의 진정한 규모를 밝혔습니다.     이러한 공격적인 확장으로 인해 Tesla는 이미 잉여 현금 흐름을 희생하게 되었습니다. 2024년 1분기 실적 의 일환으로 EV 거대 기업은 "1분기 재고 증가 27억 달러와 AI 인프라 설비 투자 10억 달러에 힘입어" 해당 분기에 -25억 달러의 잉여 현금 흐름을 기록했다고 밝혔습니다.     Elon Musk는 또한 인공 지능 중심 기업인 xAI에 AI 컴퓨팅 용량을 공격적으로 배포하고 있습니다. 우리는 최근 게시물 에서 xAI가 현재 26,000~30,000개의 NVIDIA AI 중심 그래픽 카드를 소유할 가능성이 높다고 언급했습니다.     NVIDIA의 H100 칩은 올해 언젠가 최신 GB200 Grace Blackwell Superchip 에 속담을 넘길 것으로 예상됩니다. 이 칩은 Arms 기반 Grace CPU 1개와 Blackwell B100 GPU 2개를 결합하고 27조 개의 매개변수 로 AI 모델을 배포할 수 있습니다 . 또한 슈퍼칩은 챗봇의 답변 제공과 같은 작업에서 30배 더 빨라질 것으로 예상됩니다 .※ 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 것으로, 퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.

2024-04-23

디자인·개발·제조 전문기업 한미마이크로닉스(대표: 강현민, 이하 마이크로닉스)는 데이지 체인 디자인에 팬 블레이드를 교체할 수 있는 쿨링팬 ‘GAMDIAS AEOLUS P2 시리즈(겜디아스

2024-04-22

조선비즈= “광란의 AI 랠리 끝났나”… 엔비디아 독주 체제 우려 커졌다 https://biz.chosun.com/it-science/ict/2024/04/22/2WZXNOSBHJC7JJ5TV2ALJWO5XI

2024-04-22

아직 실현 여부에 대해서는 알려진 바가 없지만, 블리자드의 로드 퍼거슨은 디아블로 쇼가 멋질 수 있다고 생각합니다.

2024-04-21

국내 출처 기사입니다. 기사 보러 가기

2024-04-20

저예산 부문을 겨냥한 마지막 신형 GPU는 AMD의 다소 인상적이지 않은 RX 6500 XT와 RX 6400이었으며, 엔비디아는 2019년 GTX 1650 Super 출시 이후 200달러

2024-04-19

[단독] 삼성, 엔비디아에 납품 초읽기...2분기로 앞당긴다

2024-04-18

해외 매체의 기사를 번역한 것으로 오역과 의역이 있을 수 있으며 자세한 내용은 원문을 참고하시기 바랍니다. 2023년 반도체 보고서: TSMC 1위, 엔비디아가 큰 폭으로

2024-04-18

▶ 엔비디아

2024-04-18

(이미지 출처: 엔비디아) South China Morning Post의 보고서에 따르면, 중국의 연구원 팀은 산업용 애플리케이션을 위한 저렴한 Nvidia Jetson TX2i

2024-04-17

공식카페에서 배포한 글이며. 본작성자가 써본뒤 적는 후기가 아님을 밝힙니다. 언리얼엔진5 올리겠다고 했는데.. 이제 이걸하다니? 곧 이사할건데 인테리어 바꾸고 대청소한거나 마찬가지네요 ㅋㅋ그래도 당장 빡겜하시는데 배그 튕기고 그런게 싫으셨던 분에겐 희소식이라고 생각합니다.혹시나 실험해보시겠다 하시면 리플레이 파일 돌려보기 추천합니다.https://quasarzone.com/bbs/qb_tip/views/51173

2024-04-17

    Nvidia는 이전 세대 아키텍처를 기반으로 한 두 개의 새로운 전문 GPU를 발표하여 Ampere GPU 아키텍처에서 속줄을 흔들어 놓았습니다. RTX A1000 및 A400은 소비자용 RTX 3050 과 비슷하거나 더 안 낮은 GPU 사양으로 입문용 전문가 시장을 겨냥합니다. 전문가에게도 최고의 그래픽 드 는 아닐 수 있지만 아마도 매우 특정한 틈새 시장을 채울 것입니다.     두 개의 새로운 GPU는 Nvidia의 전문 RTX 제품 스택의 하단을 채웁니다. RTX A400 및 RTX A1000에는 초소형 절반 높이, 단일 슬롯 블로워 스타일 쿨러와 50W TBP(총 보드 전력) 등급이 함께 제공됩니다. 외부 전원 커넥터가 필요하지 않습니다. 그러나 TBP는 동일할 수 있지만 내부적으로는 상당한 차이가 있습니다.    A1000은 2,304개의 CUDA 코어(3050 6GB와 동일), 72개의 Tensor 코어 , 18개의 RT 코어 및 128비트 버스(192GB/s 대역폭)에서 작동하는 8GB의 GDDR6 메모리를 특징으로 하는 RTX 3050과 가장 유사합니다. 기본적으로 초기 GA106이 아닌 GA107을 사용한 최신 RTX 3050 8GB 변형과 동일한 GPU입니다.     단정밀도 FP32 성능은 6.7TFLOPS, RT 성능은 13.2TFLOPS, Tensor 코어의 FP16 성능은 53.8TFLOPS입니다. 이 수치는 모두 RTX 3050보다 상당히 낮은 수치인데, 이는 GPU가 50W로 제한되어 있는데, 3050 GA107은 115W 부품이었기 때문입니다. A1000에는 비디오 인코더 1개와 비디오 디코더 2개가 함께 제공되지만 인코더는 한 세대가 지났기 때문에 AV1 인코딩을 지원하지 않습니다.(그러나 카드는 AV1 비디오를 디코딩할 수 있음)     A1000은 로우 프로파일 특성에도 불구하고 4중 미니 DP 커넥터를 통해 인상적인 4개의 디스플레이를 지원합니다. 각 연결이 지원하는 최대 해상도는 4K의 "프로페셔널 버전", 즉 120Hz에서 4096x2160입니다. 또는 새로 고침 빈도를 각각 60Hz 및 30Hz로 낮추려는 경우 최대 해상도를 5120x2880 또는 7680x4320(8K)으로 이동할 수 있습니다. DSC(디스플레이 스트림 압축)는 모든 경우에 더 높은 새로 고침 빈도를 허용합니다. (모니터가 지원하는 경우)     RTX A1000은 비록 파티에 다소 늦게 도착했지만 합리적인 입문용 전문 부품처럼 보입니다. 반면에 RTX A400은 원시 사양과 관련하여 심각하게 잘립니다. Nvidia는 가격을 공개하지 않았지만 A400이 (상대적으로) 저렴할 것으로 예상할 수 있습니다.     RTX A400에는 64비트 버스(96GB/s)에서 작동하는 768개의 CUDA 코어, 24개의 텐서 코어, 6개의 RT 코어 및 4GB의 GDDR6 메모리를 갖춘 6개의 SM만 있습니다. 성능은 단정밀도 컴퓨팅의 경우 2.7 TFLOP, RT 코어의 경우 5.4 TFLOPS, Tensor 코어의 경우 21.7 TFLOP의 성능으로 평가됩니다. 이는 모든 경우에 A1000의 절반 미만입니다.     가장 큰 장점은 약한 GPU 구성에도 불구하고 A400이 A1000과 동일한 4중 미니 디스플레이포트 연결을 제공하며 동일한 최고 해상도를 제공한다는 것입니다(이상하게도 Nvidia는 A400에 대한 8K 지원을 나열하지 않습니다). 그러나 비디오 디코더는 하나만 있습니다. 우리는 Nvidia를 통해 A400이 비닝 및 목표 시장으로 인해 칩의 상당 부분이 꺼진 상태에서 여전히 AD107 칩을 사용하고 있음을 확인했습니다. 실제로 A400의 전력 사용량도 정격 50W 미만일 것으로 예상됩니다. A1000에 비해 메모리가 절반이고 셰이더 코어가 1/3이기 때문입니다.     A1000은 그런 것이 필요한 사람들을 위한 보급형 전문 GPU로 제대로 작동해야 합니다. 기본 사양은 추가 2GB 메모리를 제외하면 SM 18개를 포함하는 RTX 3050 6GB와 거의 동일합니다. 반면에 A400은 가상의 "RTX 3030"처럼 보이지만 Nvidia는 그런 카드를 만든 적이 없습니다. 또한 SM 및 RT 코어에 대해 한 자릿수 코어 수가 제공되는 최초의 RTX GPU이기도 합니다.     두 GPU 모두 보급형 전문 워크로드를 대상으로 한다는 것은 말할 필요도 없습니다. 이 GPU는 GPU 성능이 많이 필요하지 않지만 Nvidia의 RTX Enterprise 급 드라이버를 통해서만 액세스할 수 있는 기능이 필요한 비즈니스 및 전문가에게 최적화되어 있습니다 . A1000 및 A400은 또한 Ampere 등 현재까지 가장 작고 전력이 가장 낮은 RTX GPU입니다. 기본적으로 데스크톱 카드를 노트북 전력 수준으로 제한하여 로우 프로파일 시스템에 최적의 GPU 업그레이드를 제공해야 합니다.     이 카드는 일반적으로 Nvidia의 전문 파트너를 통해서만 사용할 수 있으므로 가격은 발표되지 않았습니다. 비교해 보면 더 강력한 RTX A2000의 가격은 496달러이며 , 192비트 버스에 6GB 메모리, 26개의 SM, 듀얼 슬롯 블로어가 포함되어 있습니다. 다른 (Nvidia) 대안이 없다는 점을 감안할 때, 우리는 A400과 A1000의 가격이 Nvidia의 나가는 RTX A 시리즈 전문 GPU와 유사하게 사양에서 제안하는 것보다 훨씬 더 높을 것으로 예상합니다. 즉, 2년 이상 늦었고 1달러보다 훨씬 더 부족합니다.※ 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 것으로, 퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.

2024-04-17

이미지 출처: NVIDIA 또한 GB200, B200, B100과 같은 엔비디아의 블랙웰 AI GPU가 출시되면서 2024년 말까지 최대 192GB, 288GB까지 용량 업그레이드가

2024-04-17

국내 매체 기사입니다. 링크를 통해 열람하실 수 있습니다.

2024-04-17

엔비디아, "SFF Entusiast GeForce" GPU 기반의 새로운 SFF 게이밍 PC 생태계 구축을 위해 파트너와 협력 중 엔비디아는 파트너사들과 협력하여 "SFF Enthusiast

2024-04-15

"픽셀아트(PIXELART) 스탠디아 FQS 싱글 모니터암 리뷰" 모니터암을 한번도 안써본사람은 있어도 한번만 쓴 사람은 보기힘들다라고 할 정도로 많이 보급화되었습니다

2024-04-15

이 운 좋은 (현명한) 직원은 엔비디아에 6,200만 달러 상당의 주식을 쌓아두고 떠났다고 합니다.

2024-04-14

(이미지 출처: ASML)South China Morning Post에 따르면 미국 상무부 산하 산업안보국은 일반적으로 하드웨어, 특히 Intel 및 Nvidia 프로세서를 판매하는 중국의 선도적인 솔루션 제공업체인 Sitonholy를 법인 목록에 추가했습니다. 유통업체와 거래하는 미국 회사는 미국 정부로부터 수출 허가를 받아야 합니다. 이는 확실히 Sitonholy에 타격을 주지만 Intel과 Nvidia를 포함한 미국 기업에게도 큰 타격입니다.Sitonholy는 중국의 엔터프라이즈 솔루션 제공업체이자 클라우드 서비스 제공업체입니다. Intel 및 Nvidia의 기술을 기반으로 하드웨어(부가가치 포함)를 판매하고 클라우드 서비스(게임 서비스 포함)를 제공합니다. 결과적으로 Sitonholy와 거래하는 미국 기업은 이제 미국 상무부 산업안보국으로부터 수출 허가를 받아야 하며, 거부 추정하에 이러한 신청서를 검토하게 됩니다. 중국 산업이 미국 기술을 국내 제품으로 대체할 준비가 거의 되어 있지 않다는 점을 감안할 때 이는 Sitonholy에 심각한 타격입니다. 그러나 중국은 AMD, Intel, Nvidia와 같은 기업에게 중요한 시장이기 때문에 이는 미국 기반 기업에게도 큰 타격입니다. 한편, Sitonholy는 중국에 있는 미국 거대 기술 기업의 많은 파트너 중 하나이기 때문에 극적인 히트는 아닙니다.미국 상원 소위원회 청문회에서 수출 집행관 케빈 컬랜드(Kevin Kurland)에 따르면 이번 주 미국 정부는 중국군용 AI 칩 획득에 관여한 중국 기업 4곳을 수출 블랙리스트에 추가했다고 밝혔습니다. 추가된 특정 중국 기업은 Linkzol Technology, Xi'an Like Innovative Information Technology, Beijing Anwise Technology 및 Sitonholy(Tianjin)입니다.이에 대해 중국 외교부 대변인은 미국이 중국 기업을 부당하게 겨냥하기 위해 수출통제를 사용하고 있다고 비난하고 미국이 무역과 기술 문제를 정치화하는 것을 중단할 것을 촉구했는데 이는 일반적인 반응입니다.또한 미국은 러시아가 우크라이나에서 사용하고 이란의 지원을 받는 후티 반군이 홍해 해상 공격에 사용하는 드론의 생산과 조달을 도운 혐의로 다른 5개 회사에 대해 제재를 가했습니다. 이들 회사에는 러시아와 이란의 군사 활동과 연계된 Jiangxi Xintuo Enterprise와 Shenzhen Jiasibo Technology가 포함됩니다.이들 기업에 대한 조치는 미중 관계를 지배하는 지속적인 전략적 경쟁과 안보 문제를 강조합니다. 이러한 발전은 시진핑 주석이 2050년까지 '세계적 수준'의 군대를 목표로 추진함에 따라 중국의 군사 투자가 증가하는 가운데 발생합니다. 미국은 분명히 이를 지역적, 세계적 규모의 위협으로 간주합니다.하드웨어에 미치고 유저들을 사랑하는 남자, 퀘이사존 최고운영자 지름입니다.본 뉴스는 해외 매체의 단순 번역본으로 퀘이사존의 주관적인 견해가 포함되지 않았음을 밝혀드립니다.여러분들이 남겨 주신 소중한 댓글.. 진심으로 감사드립니다.원문 출처 tomshardware

2024-04-14

(이미지 출처: Tom's Hardware)개방형 표준의 강력한 지지자인 Jim Keller는 Nvidia가 AI 및 HPC용 Blackwell 기반 GB200 GPU에서 이더넷 프로토콜 칩 간 연결을 사용해야 했다고 트윗했습니다. Keller는 이것이 Nvidia와 해당 하드웨어 사용자에게 많은 비용을 절약할 수 있었다고 주장합니다. 또한 Nvidia가 반드시 원하지 않는 다른 하드웨어 플랫폼으로 소프트웨어를 마이그레이션하는 것이 좀 더 쉬워졌을 것입니다.Nvidia가 AI 및 HPC 애플리케이션용 GB200 GPU를 출시했을 때 회사는 주로 AI 성능과 고급 메모리 하위 시스템에 중점을 두고 장치 제작 방법에 대해서는 거의 언급하지 않았습니다. 한편 Nvidia의 GB200 GPU는 TSMC의 CoWoS-L 패키징 기술과 독점 프로토콜을 사용하는 NVLink 상호 연결 기술을 사용하여 함께 연결된 두 개의 컴퓨팅 프로세서로 구성됩니다. 이는 이미 Nvidia의 하드웨어와 소프트웨어를 사용하는 사람들에게는 문제가 되지 않지만, 이는 Nvidia 플랫폼에서 소프트웨어를 이식하는 업계에 어려움을 야기합니다.전설적인 CPU 설계자이자 Nvidia 경쟁사인 Tenstorrent의 CEO인 Jim Keller가 Nvidia가 독점적인 NVLink 대신 이더넷을 사용했어야 했다고 제안한 데에는 이유가 있습니다. Nvidia의 플랫폼은 칩 간 및 서버 간 통신(CXL 프로토콜이 가장 높은 PCIe와 경쟁)을 위해 지연 시간이 짧은 독점 NVLink를 사용하고 상위 계층 통신을 위해 독점 InfiniBand 연결을 사용합니다. 성능을 극대화하기 위해 소프트웨어는 두 기술의 특성에 맞게 조정되었습니다. 명백한 이유로 인해 소프트웨어를 다른 하드웨어 플랫폼으로 포팅하는 것이 다소 복잡해질 수 있습니다. 이는 Nvidia에게는 좋지만 경쟁사에게는 적합하지 않습니다. (아래 트윗을 확장하면 그의 스레드를 볼 수 있습니다.)pic.twitter.com/RXMO7bRwEh— Jim Keller (@jimkxa) April 11, 2024 하지만 문제가 있습니다. 이더넷은 하드웨어 및 소프트웨어 수준 모두에서 유비쿼터스 기술이며 데이터 센터를 위한 Nvidia의 낮은 대기 시간 및 고대역폭(최대 200GbE) InfiniBand 상호 연결의 경쟁자입니다. 성능 측면에서 이더넷(특히 차세대 400GbE 및 800GbE)은 InfiniBand와 경쟁할 수 있습니다.그러나 InfiniBand는 여전히 AI 및 HPC 기능과 우수한 테일 지연 시간과 관련하여 몇 가지 장점을 갖고 있으므로 일부에서는 이더넷의 기능이 새로운 AI 및 HPC 워크로드에 적합하지 않다고 말할 수도 있습니다. 한편, AMD, Broadcom, Intel, Meta, Microsoft 및 Oracle이 주도하는 업계에서는 AI 및 HPC 통신을 위한 더 높은 처리량과 기능을 제공할 준비가 된 Ultra Ethernet 상호 연결 기술을 개발하고 있습니다. 물론 Ultra Ethernet은 이러한 종류의 작업 부하에 대해 Nvidia의 InfiniBand보다 더 실용적인 경쟁자가 될 것입니다.또한 Nvidia는 CUDA 소프트웨어 플랫폼의 지배력에 대한 도전에 직면해 있으며, 이에 따라 CUDA의 대안을 제공하기 위해 Arm, Intel, Qualcomm, 삼성 등이 포함된 업계 컨소시엄인 UXL(Unified Accelerator Foundation)의 출현으로 업계에서 폭넓은 지지를 받고 있습니다.물론 Nvidia는 지금 여기에서 사용할 데이터 센터 플랫폼을 개발해야 하며, 이는 아마도 독점 기술에 수십억 달러를 지출하려는 열망의 적어도 일부일 것입니다. CXL 및 Ultra Ethernet을 탑재한 PCIe와 같은 개방형 표준 기술이 성능 및 기능 측면에서 Nvidia의 독점 NVLink 및 InfiniBand 기술을 능가한다면 Nvidia는 플랫폼을 재개발해야 하므로 Keller는 Nvidia가 이더넷을 채택해야 한다고 조언(또는 트롤)합니다. 그러나 이는 몇 년이 걸릴 수 있으므로 현재 Nvidia의 디자인은 독점 상호 연결을 계속 활용합니다.하드웨어에 미치고 유저들을 사랑하는 남자, 퀘이사존 최고운영자 지름입니다.본 뉴스는 해외 매체의 단순 번역본으로 퀘이사존의 주관적인 견해가 포함되지 않았음을 밝혀드립니다.여러분들이 남겨 주신 소중한 댓글.. 진심으로 감사드립니다.원문 출처 tomshardware