blueflag "알기 쉬운 기업 분석, 깊이 있는 기술 해설"

ChatGPT나 GPT-4 같은 초거대 AI 모델은 일반 서버로는 돌릴 수 없습니다. 이들이 작동하려면 고성능 GPU와 수천 개의 병렬 시스템이 필요한데요, 바로 그 핵심이 NVIDIA의 DGX 슈퍼컴퓨터입니다. 이 글에서는 DGX 시스템과 H100 GPU, NVLink 기술까지 AI 인프라의 심장을 자세히 살펴보겠습니다. 초거대 AI의 뇌는 CPU가 아니라, 수천 개의 GPU입니다.NVIDIA가 만든 AI 슈퍼컴퓨터는 인공지능 시대를 가능케 한 연산 엔진입니다.초거대 AI는 왜 특별한 연산이 필요할까?GPT-4, Gemini, Claude 같은 초거대 언어모델(LLM)은 수십억 개의 파라미터를 학습하고 추론하기 위해 엄청난 연산 능력을 필요로 합니다. 일반적인 CPU 서버로는 이 연산을 도저히 감당할 ..

NVIDIA는 이제 반도체가 아닌 산업 AI 인프라 기업입니다.헬스케어부터 스마트시티까지, NVIDIA는 단순한 칩 제조사를 넘어 산업 AI 플랫폼 기업으로 도약했습니다. Clara, Isaac, Metropolis, Omniverse 등 분야별 플랫폼의 기술 구조와 실제 사례를 정리합니다.AI가 산업을 바꾸는 이유AI 기술은 더 이상 실험실 안에 머물지 않습니다. 제조, 헬스케어, 물류, 건설, 농업 등 거의 모든 산업 현장에서 데이터 기반의 자동화, 예측, 최적화가 요구되고 있으며, 이를 가능하게 하는 기술이 바로 산업용 AI입니다. 특히 대규모 연산과 센서 기반 데이터 처리가 필요한 분야에서는 고성능 GPU와 소프트웨어가 결합된 통합 플랫폼이 필수입니다.NVIDIA는 단순히 GPU를 공급하는 데 그..

병렬 컴퓨팅의 혁신, CUDA로 이해하는 GPU 연산의 세계 딥러닝부터 과학 시뮬레이션까지, AI 시대의 연산 속도를 좌우하는 CUDA. GPU 병렬 컴퓨팅의 구조와 활용 사례를 자세히 소개합니다.AI 시대, 병렬 컴퓨팅이 필요한 이유현대의 AI 모델은 수십억 개의 파라미터를 가진 초거대 신경망으로 발전하고 있습니다. 이러한 모델을 학습시키고 추론하려면, 단순한 순차 연산만으로는 도저히 감당할 수 없는 수준의 연산량이 필요합니다.예를 들어, GPT나 BERT 같은 언어 모델은 수백만 개의 데이터 샘플을 기반으로 매트릭스 곱셈과 벡터 연산을 반복해야 합니다.이처럼 동일한 연산을 반복적으로 수행해야 하는 구조에서는, 하나의 작업을 빠르게 처리하는 CPU보다 수천 개의 연산을 동시에 수행할 수 있는 병렬 연산..

AI 로봇 개발에 최적화된 시뮬레이션 플랫폼, Isaac Sim. 센서 시뮬레이션부터 ROS2 연동, 강화학습까지 모두 가능한 차세대 로보틱스 솔루션을 알아보세요. 로봇 개발의 미래를 바꾸는 NVIDIA의 Isaac Sim 플랫폼 이야기로봇 개발, 왜 이렇게 어려울까? 로봇을 만든다는 것은 단순히 기계를 조립하는 일이 아닙니다. 센서, 제어 알고리즘, 물리적 구조, 주행 환경까지 수많은 요소가 유기적으로 연결되어야 하고, 그 과정에서 수천 번의 테스트가 필요합니다.하지만 실제 로봇을 제작해 매번 실험하는 것은 비용과 시간이 과도하게 들며, 때로는 사람의 안전을 위협하고 있습니다.그렇다면, 이 복잡한 과정을 보다 빠르고 안전하게 해결할 방법은 없을까요? 이 질문에 대한 NVIDIA의 대답이 바로 Isaac..