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17/02/13 12:51
오, 제가 알기론 이번 AMD 라이젠이 무슨 인공 인가 패턴이가 기술이 들어간 것도 4차 로 이야기 되는 다음it 시장을 잡기 위해서 라는데..
17/02/13 12:52
저도 친구가 대학원 연구소에서 타이탄을 무더기로 샀느니 그런 얘기 듣고 그래픽 렌더링같은거 하는데인가? 했더니
그냥 컴공인데 타이탄을 연산용으로 쓴다고 하더라구요. 그냥 CPU는 확장성이 부족해서 그런가 싶기도 하고 GPU가 더 유리한점이 있나 싶기도 하고 문송합니다...
17/02/13 13:55
제 생각엔 '동일한 연산을 여러 데이터에 적용해야 할 때'를 잘못 쓰신 것 같네요.
저도 문과. 문과가 있어야 인공지능이 언어를 제대로 번역할 수 있죠. 문법에 안 맞는 문장들을 인공지능에게 가르치면 제대로 된 번역을 할 수 없으니... 문과 홧튕~
17/02/13 12:57
초간단 날림 설명을 해드리자면...
CPU 성능 따질때 쓰레드 갯수 몇개냐를 따지잖아요? 예를 들어 4 쓰레드면 동시 처리 갯수가 4개라는 이야기입니다. 그런데 GPU는 이 쓰레드가 CPU에 비해 비교 불가할 정도로 많습니다. 물론 1개 쓰레드가 처리할 수 있는 성능 자체는 좀 낮을수도 있는데, 병렬 연산이 가능한 알고리즘을 쓰면 훨씬 빠르게 처리할 수 있으니까요.
17/02/13 13:06
러프하게 말하면 CPU는 다양한 일을 알아서 할 수 있게 이것저것 다 때려박은 물건이 여러 개 들어가 있고, GPU는 간단한 계산기 수준의 일밖에 못하지만 이걸 대신 엄청나게 많이 박아넣었습니다. 그래서 단순히 계산만 하면 되는 일을 GPU에다가 넘겨버리면, GPU는 그런 데에 쓸 수 있는 계산기를 수백 수천개씩 들고 있어서 유리합니다. CPU가 확장성이 부족해서가 아니라 너무 확장성이 좋은 물건이라 계산기만 두드려도 되는 일을 할 때에는 GPU가 유리한 것입니다. 계산기를 엄청 많이 들고 있으니 한 번에 병렬적으로 많은 데이터를 처리할 때 빛이 나죠.
17/02/13 14:34
부동소수점은 2진법으로 숫자를 표기하는 방법인데요. 여기서 부동은 영어 Float에서 온 말로 떠다닌다는 말인데 이와 반대되는 말로 고정소수점을 씁니다. 즉 한정된 비트에서 '여기까지 정수부분이야! 그리고 이 이후는 소수부분이다!'하면 고정 소수점이죠. 반대로 부동 소수점은 이렇게 고정되어 있지 않는 대신, 따로 정수부분이 어디까지고 소수부분이 어디까지인지 다른 장치를 이용해서 저 비트 내에 표시를 해주게 됩니다.
러프하게 설명해봤습니다.
17/02/13 12:56
이미 여러 굴착에 AMD GPU가 사용되는 역사가 깊?고 앞으로 고도의 계산이 필요한 산업이 무궁무진하기 때문에 좋아보이는군요. 그래픽 시장이 내장에 먹히고 하이엔드는 그거대로 어렵고 여러가지 이야기가 많았는데 이쪽으로 풀리는군요.
17/02/13 13:05
회사 r&d 부서중 AI 담당하는데서 타이탄이라고 써진 그래픽카드박스가 여러개 보이길래 AI랑 그래픽이랑 무슨 관계가 있나 싶었는데 기사랑 댓글보니 그래픽카드도 작은 컴퓨터라고 보면 데스크탑을 여러대 셋팅하는거보단 그래픽카드를 여러개 사는게 연산용으론 훨씬 낫겠네요..
17/02/13 13:11
그래픽카드 여러 개 꽂으려면 컴퓨터 가격도 비싸지고 컴퓨터 죽으면 다 죽는 문제 등이 있어서 결국 데스크탑도 많이 사고 그래픽카드도 많이 사야합니다 흐...
17/02/13 14:08
만들고자 하는 의지만 있다면 못 만들것도 없지요. 문제는 시장성...
실제로 지금은 엔비디아와 암드가 양분하고 있지만, 이전에는 대만 회사들도 꽤 잘 나갔습니다. 그리고, 현재 상황에서 GPU의 병렬처리 능력이 인공지능쪽에 유리하다는 것이지, 만약에 인텔 같은데서 작정하고 AI 전용 CPU를 개발하려고 들면, AI쪽에서 역전하는건 금방일겁니다. 그러니까 라라비 빨랑 내놔라 이 인텔놈들아!!
17/02/13 14:35
제온 나이츠.........
그리고 뭐 전용 프로세서는 인텔도 인텔이지만 지난번 알파고 때도 구글이 전용 연산장치를 개발해서 사용했다고 알려져 있죠.
17/02/13 14:13
국내에서도 AI 포럼에 많이 나와서 홍보 많이 해요 엔비디아가.
해외와 달리 국내는 인프라가 안되서 AI를 못하는게 아닌데...
17/02/13 15:17
외계인은 일하는지 모르겠지만
인텔은 Deep Learning용 코어를 열심히 만들고 있습니다. http://wccftech.com/intel-lake-crest-chip-detailed-32-gb-hbm2-1-tb/
17/02/13 15:25
어차피 인텔은 큰 고객(?) 들만 상대하기 때문에 소비자 시장에는 별로 눈에 안띄지만 이미 많은 외계인들을 조지고(!) 있는 중입니다.
한줄로 표현하자면, "괜찮아 어차피 쟤들은 7나노 못 만들어. 그리고 데이터센터 고객들은 통이 커서 우리들을 더 좋아함"
17/02/13 15:18
병렬처리에 당장 쓸만한 장치와 소프트웨어 플랫폼을 둘 다 제공하는 곳이 엔비디아라서 요즘 잘 팔리고 있습니다. 선점 효과 덕에 많은 연구소들이 이미 엔비디아 것을 많이 쓰고 있구요. 암드/에이티아이가 아직 못 올라오는 이유는 소프트웨어가 불친절(?)해서 그렇습니다. 그래도 오픈씨엘이 쿠다를 많이 따라잡았고, 암드/에이티아이가 가격경쟁력은 좋기 때문에, 조만간 경쟁이 치열해질겁니다. 어차피 생산공정은 거기서 거기일 가능성이 매우 높거든요.
17/02/13 15:37
NVIDIA쪽에서 이쪽 시장으로 눈을 돌린게 좀 되긴 했죠, 결정적으로 자사의 GPU를 이용한 CUDA쪽이 좀 힘이 빠지면서...
결국 방향을 이쪽으로 잡은 효과를 보고 있다고 합니다.
17/02/13 15:51
......? 확실하게 아는게 아니라서 조심스럽습니다만, 엔비디아 GPU 병렬연산 자체가 CUDA를 이용하는 것으로 알고 있었습니다만...?
아니면 타이탄 이후에는 별도의 병렬연산 코어가 나왔었던가요?
17/02/13 15:59
CUDA를 쓰긴 하는데 이게 시장에서 뭐 점유율이 막 올라가고 해서 표준으로 채택되다 시피한것도 아니고...
일부분야에서 주로 사용되다 보니 아주 큰 수익이 나는건 아니었죠. 그러던 중 GPU를 이용한 자율주행차량 부분과 알파고부터 불어닥친 인공지능쪽에서 크게 재미를 보고 있다고 합니다.
17/02/13 16:11
제가 말을 오해를 사게 쓴 것 같군요;;
제가 의도한 질문은 이것이였습니다. "엔비디아 GPU 이용에 CUDA를 배제한 다른 것을 쓰는 것인가요?"
17/02/13 16:24
당연히 CUDA를 쓰지만 제가 말한쪽은 CUDA 서버쪽이나 CUDA를 이용한 단백질 분석등 일부 분야에서 성과가
처음보다 미진하자 그 방향으로 돌렸다는 이야기죠.
17/02/13 16:25
"결정적으로 자사의 GPU를 이용한 CUDA쪽이 좀 힘이 빠지면서... "
이 말 때문에 오해를 했나봅니다. 전 이걸 CUDA쪽 자체가 문제가 있다고 읽었는데, 부평의K님은 특정 분야만을 이야기하신 것이였군요.
17/02/13 16:20
생각해보면 전 3D 카드 시작할 때 부두 시리즈로 시작해서 현재는 라데온을 쓰고 있으니... 엔비디아를 한 번도 안 거쳤군요... 아 내 랩탑에 달려 있는 게 지포스지... 근데 부두 만들던 회사는 어디갔나요..?
17/02/13 16:41
gpu덕에 여러 기업과 협업하고 있죠. 구글의 알파고와 테슬라의 무인자동차 역시 엔비디아의 딥러닝 칩을 사용합니다. 맥북 150대 성능과 맞먹는 px2 칩을 사용했다고 하네요. 로보레이스도 참가하고 있죠. 암당과 달리 사업 영역을 주도적으로 넓힐 수 있는 건 자금력이 바탕이 되니까 가능한 것 같습니다.
17/02/13 16:49
CUDA는 라이브러리도 대부분 오픈소스. 공개 이런게 많은데다가. 여기에 돈을 무지 투자한것도 장점이죠.
이에 반해 경쟁사(?)인 AMD는 거의 투자가 없다시피하고, 인텔은 GPU쪽을 거의 건들지 않으니까요.. 무엇보다 요새 인텔이 불안하긴 합니다 ARM이라는 거대 경쟁자 등장이후, 너무 기존의 틀안에서만 노는게 아닌가 싶기도하고, 야심차게 준비한 X86계열의 모바일도 거의 사업을 접은데다가, AI 등에 들어가는 기술 개발도 예전같이 않아서요...
17/02/13 17:27
그래도 메인프레임급이나 데이터센터급은 인텔이 거의 장악하고 있어서...
자잘한 모바일시장보다, 클라우드 서버 한 건 물어오는게 오히려 인텔 입장에서는 돈이 더 될겁니다. 모바일 시장이 커가면서, 클라우드 컴퓨팅 시장도 동반성장 단계에 접어들고 있거든요.
17/02/13 18:03
전 초장기적으로 과연 클라우드가 X86에 의존할것인지에 대해 상당히 의문이 드는 측면은 있습니다.(물론 현재야 인텔천하지만요..)
ARM 이 서버시장을 본격적으로 공략하고, 나아가 CUDA등 헤테로지니어스컴퓨팅이 발전하게되면, 앞으로도 계속인텔일지 의문입니다... 가성비 전성비에 스케일 확장 이 3가지가 클라우드의 주요 사항이라고 보거든요..
17/02/13 18:00
그건 당연한것 같아요.
성공한 오픈소스는 대부분 누군가가 투자하고 만들고 있습니다.. 리눅스도 마찬가지구요.. (리눅스 커널이야 인텔, 삼성 기타 등등 많은 하드웨어 벤더 들이 참여하죠.) CUDA 같은것을 오픈했을때의 장점은 라이센스비의 부담없이 사용할수 있는 것이 장점이다보니, 이쪽으로 많이 옮겨오게 하는 장점이 있겠죠..
17/02/13 18:12
프로그래머 입장에서 볼때 CUDA가 추상화가 더 잘 되어 있어서 쓰기 편한 것도 있습니다.(?!)
OpenCL은... 노가다해야한다고요, 어흑.
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