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지금 가속기를 구매할 생각인데
Nvidia 제외한 여러 가속기들이 많은것을 보았습니다.
근데 Nvidia 만 선택하는게 맞는지 궁금합니다.
사피온 , 텐스토렌트 , 그래프코어 ? 이 세가지도 함께f는데
텐스토렌트는 아키텍처가 쫌 신비하더군요
다른쪽으로 눈을 살짝돌리면 가격들이 내려가긴 하는데..
이런쪽을 선택하는게 맞는지 궁금합니다..
혹시 저기 다른 칩회사 선발대 회원님들 계실까요?
감사합니다~
하시려는 일이 개발이라면 가속기 하드웨어만 있으면 혼자 다 개발이 가능하신지요??
그렇지 않다면 위에 적어주신 4개의 회사는 컴파일러나 라이브러리 그리고 개발을 위해 나온 툴들이 대략 어떤 것인지 ??
그리고 그것들을 다 다룰 수 있으신가요??
얼핏 알기로는 엔비디아의 GPU 프로그램의 가장 기초인 CUDA는 대략 16년이 되어가고 있고 CUDA가 나온 초창기에는 국내에서도
엔비디아코리아가 여러 대학교에 CUDA강연과 교육을 엄청나게 했던 것으로 기억합니다..
그 다음 오래된 것이 AMD로 알고 있는데 거기는 어떤 프로그램으로 개발하는지 잘 모릅니다.. AMD도 어찌저찌 10년은 되었을 겁니다..
지금 엔비디아 솔류션중 하드웨어는 무지무지 비싸지만 거기들어가는 전용 소프트웨어는 더 비싸다고 알고 있습니다..
하시는 일에 어느 회사의 어떤 장비와 어떤 소프트웨어나 라이센스가 필요한지 종합적으로 견적을 내보시기 바랍니다..
그 외는 딥러닝 장비 제조사들의 제품을 사용해서 실제 결과를 만드는 레퍼런스 회사들이 각 제조사마다 얼마나 있는지도 확인해보세요..
레퍼런스가 많을수록 신뢰도는 높다고 할 수 있습니다..
컴파일 라이브러리 개발을 위해 나온툴들이 한업체빼곤 확실히 다 비공개이긴 했습니다.
확실히 엔비디아로 사는게 맞을것같습니다.. 업체들 정보가 너무 비공개적이라 까다롭긴합니다.
해당 관련해서 레퍼런스도 몇개 찾아봐야겠습니다 ㅎ
감사합니다.
여기도 회사는 몇 년 되었을겁니다..
본사에 문의하던지해서 국내 총판이나 리셀러가 있으면 그곳과 상의해보세요..
저라면 엔비디아 말고라면 차선책은 AMD 그 다음은 인텔을 알아보았을 듯 합니다..
https://namu.wiki/w/NVIDIA%20%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%20%EC%84%BC%ED%84%B0%20GPU
엔비디아 데이터센터용 GPU 나무위키
https://namu.wiki/w/AMD%20Instinct
AMD Instinct 나무위키
https://www.amd.com/ko/products/accelerators/instinct/mi300/mi300x.html
AMD Instinct MI300X
https://www.amd.com/ko/graphics/servers-instinct-deep-learning
AMD Instinct 솔류션
듣보잡은 문제 생겼을때 막히면 찾아볼 자료조차 없습니다
그나저나 전기를 많이 먹어서 Cuda toolkit이 100% 호환되고
저전력에서 성능이 신선한 AI칩이 나오면 대안은 될것도 같은데 N당의 힘은 얼마간 지속되지 싶습니다.
전력량 못줄이면 다덜 힘들어질겁니다. 지구를 위해서?
CUDA로 파이프라인을 짜가면 엔비디아에서는 개발자를 파견해서 세세하게 검토해주면서 오히려 최적의 방향성을 제시해주는 방식으로 CUDA 사용을 더욱 더 장려한다고 하더라구요.
일례일 뿐이지만 이러한 경우가 스타트업 회사들 전반적으로 퍼져있음을 생각해본다면 괜히 엔비디아 제품이 시장 장악을 하는게 아니구나 합니다.