GPU 하드웨어 및 칩

NVIDIA, AMD, Intel 가속기 심층 분석—H100, H200, Blackwell, MI300X, Gaudi 및 AI를 구동하는 실리콘.

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AI 혁명은 실리콘 위에서 작동합니다. 최첨단 모델 훈련부터 대규모 추론 배포까지, GPU 선택은 오늘날 기업이 내리는 가장 영향력 있는 인프라 결정입니다.

이 허브는 데이터센터 아키텍트가 AI 가속기에 대해 알아야 할 모든 것을 다룹니다: NVIDIA의 H100 및 H200 GPU, 차세대 Blackwell B200, HPC 워크로드에서 경쟁하는 AMD의 MI300X, 그리고 NVIDIA 생태계의 대안을 제공하는 Intel의 Gaudi 칩까지.

여기서 배우게 될 내용

  • GPU 사양 및 벤치마크 — 가속기 제품군 전반의 실제 성능 데이터, 메모리 대역폭, 인터커넥트 속도 및 전력 소비량
  • 아키텍처 심층 분석 — Hopper vs. Blackwell vs. CDNA vs. Gaudi: 여러분의 워크로드에 중요한 아키텍처 트레이드오프 이해
  • 메모리 기술 — HBM3, HBM3e, 그리고 HBM4로의 경로: 메모리 대역폭이 원시 FLOP보다 더 중요한 이유
  • 공급망 및 가용성 — 공급 제약 시장에서의 리드타임, 할당 전략 및 조달 현실
  • TCO 분석 — 스티커 가격을 넘어서: 전력, 냉각 및 활용률을 포함한 GPU 인프라의 실제 비용 이해

다음 GPU 클러스터를 사양 결정하거나 멀티 벤더 전략을 평가하는 경우, 저희의 기술 분석이 마케팅 노이즈를 제거하고 정보에 입각한 인프라 결정을 내리는 데 도움을 드립니다.

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