NVIDIA의 새로운 도전\n\nNVIDIA가 두려움 없는\n새로운 계획을\n공개했습니다. 그 주인공은\n바로 ‘루빈 GPU’,\n’베라 CPU’ 그리고\n’NVL576’입니다. 😮\n\n### 루빈 GPU와 베라 CPU\n\n이번에 발표된 루빈 GPU는\n놀라운 성능을 자랑하며,\n베라 CPU와의\n환상적인 조합으로\n미래의 AI 기술을\n선도할 예정입니다.\n특히, 이 두 제품은\n연산 속도와 효율성을\n극대화하여\nAI 연산의\n한계를 뛰어넘을\n것으로 기대됩니다.\n\n### NVL576과의 만남\n\n또한, NVL576은\n데이터 센터에\n최적화된 성능으로\n대규모 AI 트레이닝을\n가능하게 합니다.\n이로 인해 NVIDIA는\n클라우드 기반 AI 솔루션에서\n주요한 역할을\n맡게 될 것입니다. 🔥\n\n### 미래를 향한 발걸음\n\nNVIDIA의
Nvidia GTC 2025가 돌아왔습니다! 🚀 Nvidia의 연례 최대 행사인 GTC가 이번 주에 다시 열립니다. 저는 특히 화요일에 기대가 큽니다. 왜냐하면 Nvidia의 CEO 젠슨 황이 중요한 키노트를 발표할 예정이거든요. SAP 센터에서 열리는 그의 발표는 화요일 오전 10시 태평양 표준시(PST)부터 시작되며, Nvidia.com과 유튜브 채널에서 스트리밍으로 실시간 시청하실 수 있습니다. 기대되는 발표 내용 🎤 이번 GTC에서는 Nvidia의 차세대
최근 NVIDIA의 새로운 소식이 들려왔습니다. 노트북에 사용되는 RTX 50 GPU에서 ROP가 누락된다는 보고가 있었는데요. 😲 노트북 제조업체에서 확인한 바에 따르면, 적어도 두 곳에서 이 문제에 대해 직접 확인했다고 합니다. 이 소식이 들리자마자 NVIDIA는 즉각 대응에 나섰습니다. NVIDIA의 대응 NVIDIA는 제조업체에 이미 출하 준비된 노트북 팔레트를 개봉하여 ROP가 누락된 GPU가 있는지 확인하도록 지시했습니다. 이와 같은 조치는
엔비디아의 놀라운 대응 🌟 여러분, GPU에 관심이 많으시죠? 최근 엔비디아가 RTX 50 시리즈 노트북 GPU에 대한 문제를 부인했는데요. 해외 매체 Heise Online과 Hardwareluxx에서 이른바 ROP가 부족하다는 보고가 있었죠. 엔비디아의 입장 엔비디아는 “이건 표준 절차다” 라며 모든 파트너들이 항상 테스트를 진행하고 있다고 밝혔습니다. 특히, GeForce 글로벌 PR 디렉터인 Ben Berraondo는 더버지에 “추가 문제는 없다” 고 말했어요.
NVIDIA의 새로운 기록 🚀\nNVIDIA가 최근 발표한 실적에서\n연간 이익이 두 배로\n증가했다고 합니다. 이 놀라운\n성장은 바로 AI 수요의\n급증 덕분이라고 하네요.\nAI 분야에서의 NVIDIA의\n위상이 다시 한번 입증된 셈이죠.\n\n### AI가 만든 기적\nAI 기술은 이미 많은\n산업에서 필수 요소로 자리잡고\n있습니다. NVIDIA의 GPU는\n그 중심에 서 있으며,\n특히 데이터센터와 클라우드 컴퓨팅에서\n큰 역할을 하고 있습니다.\nAI 관련 수요는 앞으로도\n계속 증가할 것으로 보입니다.\n\n### 미래를 향한 투자 📈\nNVIDIA는 앞으로도
이매지네이션의 혁신적인 GPU 등장 🚀 이매지네이션 테크놀로지에서 최신 GPU IP인 DXTP를 공개했습니다. 이 GPU는 스마트폰 및 전력 제한 장치에서 그래픽과 계산 작업을 효과적으로 가속화하는 새로운 기준을 제시합니다. DXTP는 다양한 마이크로 아키텍처적 개선을 통해 기존 DXT에 비해 전력 효율성을 20%까지 향상시켰습니다. 이는 배터리 수명을 연장하면서도 그래픽과 계산 작업을 가속화합니다. 시장을 선도하는 이매지네이션 런던에 본사를 둔 이매지네이션은
AI 시대의 데이터 도전 과제 🧠\n\nAI가 데이터를\n처리하는 속도는\n상상을 초월합니다.\n하지만 그에\n필요한 데이터\n이동과 변환은\n쉽지 않죠.\nMountain View의\n스타트업 Voltron Data가\n이 문제를 해결하기\n위해 나섰습니다. \n\n### Voltron Data의 혁신 🚀\n\nVoltron Data는\n오늘 Accenture와의\n전략적 파트너십을\n발표했습니다.\n이들은 GPU 가속\n분석 엔진을 개발해\n데이터 준비의\n병목 현상을\n해결하려 합니다. \n\n이 엔진은\n기존 CPU가 아닌\nGPU를 사용해\n페타바이트 규모의\n데이터를 처리합니다.\n이는 AI의\n성능을 크게\n향상시킬 수\n있습니다.\n\n### Accenture와의 협력 🤝\n\nAccenture의\nMichael Abbott는\n”AI를 제대로\n작동시키려면\n데이터를 더 빠르게\n이동시켜야 한다”며\n이 파트너십의\n의미를 설명했습니다.\n\n기존의 데이터\n인프라가
AI GPU 수요는 왜 계속될까? 💻 Mistral의 이사회 멤버이자 a16z VC의 파트너인 Anjney Midha가 최근 TechCrunch와의 인터뷰에서 DeepSeek의 성능에 대해 이야기했어요. DeepSeek는 작년에 Coder V2를 도입했는데, 이 모델은 OpenAI의 GPT4-Turbo와 견줄만한 코딩 작업 성능을 보였다고 합니다. 이후 몇 달간 DeepSeek는 성능 개선을 계속해왔죠. GPU의 끝없는 수요 🚀 Midha는 R1이라는 새로운 오픈 소스 모델을 통해 기술
Cerebras, DeepSeek-R1을 발표하다 Cerebras Systems가 오늘 DeepSeek의 최신 AI 모델인 R1을 미국 서버에 호스팅한다고 발표했습니다. 이는 GPU 기반 솔루션보다 최대 57배 빠른 속도를 자랑한다고 하네요. 이 발표는 중국의 빠른 AI 발전과 데이터 프라이버시에 대한 우려가 커지는 가운데 나왔습니다. 🇺🇸 Wafer-Scale 기술의 힘 Cerebras는 자사의 웨이퍼 스케일 하드웨어를 통해 70억 매개변수 버전의 DeepSeek-R1을 실행하여, 초당 1,600
NVIDIA의 새로운 도전 NVIDIA가 최근 발표한 GeForce RTX 5090은 정말 놀라운 성능을 자랑합니다. 💪 그런데 이 강력한 성능의 비밀은 어디에 있을까요? 바로 그 답은 작고 강력한 GPU 보드에 있습니다. 작고 강력한 GPU 보드 이번 RTX 5090의 핵심은 그 작고 효율적인 설계입니다. 이 작은 보드 하나가 어떻게 그렇게 큰 성능을 발휘할 수 있는지 궁금하지 않나요? 성능의