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...은 엔비디아(Nvidia)가 미국의 대중국 수출 규제를 회피하기 위해 중국 시장 전용으로 설계한 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU)다. 고성능 AI 반도체인 H100의 성능을 일부 조정한 제품으로, GPU 코어 수를 41% 줄이고 연산 성능을 28% 낮춰 중국에 합법적으로 수출할 수 있도록 개발됐다. 96GB의 HBM3 메모리와 4.0TB/s의 메모리 대역폭을 갖추고 있으며, 2023년 하반기 출시 이후 높은 수요를 기록하며 분기별 50%의 판매 증가율을 보였다. ...

... TPU”라고 소개했다. 특히 챗GPT류의 생성형 AI나 구글의 제미나이처럼 초대형 언어모델의 실시간 추론에 초점을 맞췄다. 아이언우드는 최대 9,216개 칩을 묶어 하나의 팟(Pod)으로 운용할 수 있고, 이 경우 42.5 엑사플롭스의 연산 성능을 자랑한다. 각 칩은 192GB 고대역폭 메모리(HBM)를 탑재하고 있으며, 대역폭은 7.2TB/s에 이른다. 추천 시스템과 대규모 임베딩 처리를 위한 전용 코어(SparseCore)도 함께 탑재됐다. 이전 세대인 트릴리움 대비 ...

TPU는 구글이 개발한 인공지능(AI) 및 딥러닝 작업에 최적화된 맞춤형 연산 장치다. '텐서플로'에 최적화되어 높은 연산 성능과 전력 효율을 자랑한다. TPU는 인공지능 학습과 추론 과정을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 설계된 ASIC(특수 목적 반도체)이다. 구글은 2015년에 처음 개발해 2016년에 공개했으며, 챗봇, 이미지 생성, 코드 자동화 등 다양한 AI 작업에 활용된다. 2025년 4월 구글 클라우드는 7세대 TPU '아이언...

과학기술정보통신부가 주도하는 민·관 합작 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라로, AI 연구·개발, 산업 혁신, 스타트업 성장을 지원하는 국가 AI 허브. H100·H200·B200 GPU 기반 1엑사플롭스 연산 자원을 제공해 대규모 언어 모델(LLM) 훈련, 데이터 분석, 산학연 협력을 촉진한다. 국가 AI 컴퓨팅 센터는 과학기술정보통신부가 국내 AI 생태계 경쟁력 강화를 위해 민·관 합작 SPC로 운영하는 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라다. 대학, 연구소, ...

엔비디아(NVIDIA)의 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 기반 고성능 GPU로, 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI의 추론 및 학습에 최적화된 병렬 연산 장치. 2080억 개의 트랜지스터와 최대 192GB의 HBM3e 메모리를 탑재하여 이전 세대 대비 연산 성능과 에너지 효율을 획기적으로 향상시켰다. B200은 2024년 3월 NVIDIA GTC에서 발표된 차세대 AI GPU로, 홉퍼(Hopper) 아키텍처 기반의 H100을 계승한 제품이다. ...

엔비디아가 개발한 차세대 고성능 GPU로, 생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM) 연산에 특화된 병렬 처리 장치. HBM3e 메모리를 최초로 탑재한 GPU로, 기존 H100 대비 추론 속도와 메모리 대역폭이 대폭 향상되었다. H200은 2024년 기준 엔비디아의 플래그십 GPU로, 초거대 AI 모델과 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에 최적화된 구조를 갖추고 있다. 업계 최초로 고속 메모리 규격인 HBM3e를 탑재하여 대역폭과 용량 모두에서 기존 H100을 ...

... AI 의사결정 시스템을 감시하는 프로젝트를 진행 중이다. 교육 분야에서는 학생들이 AI의 사고 과정을 따라가며 문제 해결 능력을 키울 수 있는 새로운 학습 방법으로도 주목받고 있다. 다만 일부 연구자들은 AI가 제시하는 '생각의 사슬'이 실제 내부 연산 과정과 다를 수 있다는 점을 지적하며, 이를 '합리화된 설명(rationalized explanation)'이라고 부르기도 한다. 이는 AI 투명성에 대한 더 깊은 사회적 논의가 필요함을 시사한다.

중국 인공지능 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 2025년 1월 20일에 출시한 고성능 추론 인공지능 모델(Inference Model)이다. 이 모델은 효율적인 연산과 실시간 응답 성능 극대화를 목표로 설계되었으며, 기존 대규모 생성형 AI 모델 대비 빠르고 정확한 답변 제공에 초점을 맞추고 있다. 딥시크는 R1 개발에 약 557만 6천 달러(약 80억 원)를 투입했으며, 이는 메타(Meta)가 AI 모델 개발에 투자한 비용의 약 10% 수준이다. ...

... 기록했다. 특히, 국제 프로그래밍 테스트 코드포스(Codeforces)에서 뛰어난 코딩 능력을 보였으며, MMLU 벤치마크에서 88.5점을 기록하여 GPT-4와 근소한 차이를 보였다. 딥시크는 상대적으로 낮은 비용과 최적화된 연산 기술을 통해 고성능 AI 모델을 개발하는 전략을 채택하고 있다. V3 모델의 개발 비용은 약 557만 달러(한화 약 82억 원)로, 메타의 Llama 3 모델 개발비(약 6억 4,000만 달러)의 1% 수준에 불과하다. 또한, ...

...자처리장치(QPU)는 양자 컴퓨팅의 핵심 하드웨어 구성요소로, 양자역학 원리를 이용해 정보를 처리하는 장치이다. 양자프로세서라고도 부른다. 프로세서는 큐비트를 기본 정보 단위로 사용하며, 양자 중첩과 얽힘 현상을 활용하여 복잡한 연산을 수행한다. QPU의 개념은 1981년 리처드 파인만이 양자현상을 이용한 컴퓨팅 아이디어를 제시하면서 처음 등장하였다. 1985년 데이비드 도이치 교수가 양자 알고리즘의 구동 가능성을 검증하였고, 1994년 피터 쇼어 교수의 양자 암호해독 ...