짐켈러가 엔비디아의 시대가 저물 수 있다고 한 이유 : 텐서 프로세서, RISC-V

엔비디아 차트

 

 

짐켈러 커리어

 

https://www.streamablek.com/2024/04/jim-keller-carrer-review.html

반도체 거장 짐켈러 커리어 정리 : 애플, AMD, 테슬라, 텐스토렌트 (ft. 삼성전자를 높게 보는 이유)

 

짐켈러는 반도체의 거장이라고 불리는데

 

애플, AMD, 테슬라 등에서 혁신을 이끌었습니다.

 

삼성전자와도 협력을 많이 하면서 인연이 있었고

 

최근에는 인공지능 반도체 회사인 텐스토렌트를 창업했습니다.

 

삼성전자와 현대차 등이 1300억원을 텐스토렌트에 투자하면서

 

인공지능 반도체 파트너쉽을 맺고 있고

 

LG 전자도 텐스토렌트가 발전시키고 있는 RISC-V 기술에 관심이 있습니다.

 

 

짐 켈러가 엔비디아의 시대가 저물 수 있다고 한 이유

 

 

기술적 한계

현재 엔비디아의 GPU는 그래픽 처리를 위해 최적화되어 있지만,

인공지능 및 딥러닝 작업을 위한 텐서 프로세싱에는 더 적합한 하드웨어가 필요합니다.

 

엔비디아의 GPU는 일반적인 텐서 연산을 수행하는 데는 효율적이지만,

텐서 프로세서에 비해 더 높은 성능을 발휘하기 어렵습니다.

 

 

경쟁사의 등장

다른 기업들이 엔비디아와 경쟁하기 위해 텐서 프로세서를 개발하고 있습니다.

 

이러한 기업들은 엔비디아와 같은 시장 지배력을 가지고 있지는 않지만,

텐서 프로세서를 통해 새로운 시장을 개척하고 있습니다.

 

기술 발전의 불안정성

기술 분야에서는 항상 새로운 기술이 등장하며,

이에 따라 시장 상황이 변화합니다.

 

엔비디아는 그래픽 처리 분야에서 우수한 성과를 거두었지만,

인공지능 및 딥러닝 분야에서도 지속적인 혁신이 필요합니다.

 

 

수직 통합의 한계

엔비디아는 그래픽 카드뿐만 아니라 소프트웨어 스택 및 시스템도 제공하고 있습니다.

 

그러나 이러한 수직 통합은 시장 변화에 대응하기 어려울 수 있습니다.

 

다양한 기업들이 엔비디아와 같은 수준의 통합을 제공할 수 있으며,

이로 인해 엔비디아의 지배력이 약화될 수 있습니다.

 

 

 

시장의 다양화

인공지능 및 딥러닝 분야에서는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션이 등장하고 있습니다.

 

엔비디아가 그래픽 처리 분야에서 주도적인 역할을 하고 있지만,

이러한 다양한 경쟁사의 등장으로 인해 시장의 다양화가 진행될 수 있습니다.

 

 

 

텐서프로세서

 

 

짐 켈러는 텐서 프로세서에 대해 다음과 같이 정리하고 있습니다:

 

GPU와의 차이

텐서 프로세서는 그래픽 처리를 위해 고안된 GPU와는 다르게,

주로 인공지능 및 딥러닝 작업을 수행하는 데 특화되어 있습니다.

 

GPU가 그래픽 처리를 위한 병렬 처리를 중심으로 설계되었다면,

텐서 프로세서는 텐서 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

 

고속 연산

텐서 프로세서는 고속의 텐서 연산을 수행할 수 있도록 최적화되어 있습니다.

이는 대규모의 딥러닝 모델을 효율적으로 학습하고 추론할 수 있도록 도와줍니다.

 

텐서 연산

텐서 프로세서는 주로 텐서 연산을 처리하는 데 사용됩니다.

 

이러한 연산은 딥러닝 모델에서 매우 중요하며, 다차원 배열인 텐서를 다루는 것을 포함합니다.

 

따라서 텐서 프로세서는 이러한 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다.

 

 

AI 및 딥러닝 작업

텐서 프로세서는 주로 인공지능 및 딥러닝 작업에 사용됩니다.

 

이러한 작업에서는 대규모의 데이터를 처리하고 복잡한 모델을 학습하는 데 텐서 연산이 필요합니다.

 

따라서 텐서 프로세서는 이러한 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다.

 

현재의 추세: 현재의 기술 및 시장 추세에 따라 많은 기업들이 텐서 프로세서를 개발하고 있습니다.

 

이는 인공지능 및 딥러닝 분야의 중요성이 증가함에 따라 텐서 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 하드웨어가 필요하기 때문입니다.

 

 

 

 

RISC-V 아키텍쳐

 

 

오픈 소스 아키텍처

RISC-V는 오픈 소스 아키텍처로 개발되었습니다.

 

이는 다른 기업이나 개발자들이 자유롭게 사용하고 확장할 수 있다는 것을 의미합니다.

 

따라서 RISC-V를 기반으로 한 제품을 개발하는 것이 더 유연하고 비용 효율적일 수 있습니다.

 

 

다양한 응용 분야

RISC-V는 다양한 응용 분야에 적용할 수 있는 범용적인 아키텍처입니다.

 

이는 IoT(Internet of Things), 임베디드 시스템, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다는 것을 의미합니다.

 

 

커뮤니티의 확장성

RISC-V는 커뮤니티 기반으로 발전하고 있습니다. 전 세계적으로 다양한 기업과 개발자들이 RISC-V를 지원하고 있으며, 이는 RISC-V 생태계의 확장성을 높일 수 있습니다.

 

 

사용자 정의 가능성

RISC-V는 사용자가 필요에 따라 아키텍처를 수정하고 확장할 수 있는 유연성을 제공합니다.

 

이는 사용자가 자신의 요구에 맞게 프로세서를 최적화하고 새로운 기능을 추가할 수 있다는 것을 의미합니다.

 

 

산업 표준화의 가능성

RISC-V는 현재 산업 표준으로서의 위치를 강화하고 있습니다.

 

다양한 기업들이 RISC-V를 채택하고 있으며,

 

이는 향후 RISC-V가 산업 표준으로서 더 널리 받아들여질 수 있다는 가능성을 보여줍니다.

 

 

 

 

이러한 이유들로 인해 짐 켈러는 RISC-V 아키텍처가 성공 가능성을 가지고 있다고 보고 있습니다.

 

특히 오픈 소스로 개발되고 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있는 특성이 RISC-V의 성장을 촉진할 것으로 기대하고 있습니다.