왜 NVIDIA가 AI시장을 리딩하는가?

이런 질문을 받아왔습니다. GPU 컴퓨팅 파워를 통한 AI분석 시장에서 다른 벤더들도 많은데 왜 NVIDIA에 줄 서있는가? 다른 대안 GPU서버는 무엇인가?

현재 여러 GPU서버들이 존재하지만 public cloud 기준으로 서비스하는 GPU 종류는 NVIDIA와 AMD가 대표적입니다.

물론 산업군 안으로 들어가면 GPU가 아닌 ASIC로 자체 설계하는 회사들은 더 많아집니다. Tesla도 Google도 자체 설계하니까요.

왜 NVIDIA가 이 AI분석 시장을 리딩할까요?

OpenCL, AMD ROCm 및 Intel oneAPI와 같은 GPU 컴퓨팅용 프로그래밍 모델과 라이브러리가 다른 공급업체와 유사하지만 NVIDIA의 CUDA는 GPU 컴퓨팅 및 딥 러닝을 위한 최고의 플랫폼으로 널리 알려져 있습니다.

NVIDIA가 AI 시장의 선두주자로 자리매김할 수 있었던 몇 가지 이유가 있습니다.

- GPU 기술에 대한 초기 투자: NVIDIA는 GPU 기술의 초기 선구자였으며 20년 이상 GPU를 개발하고 개선해 왔습니다. 이를 통해 회사는 현장에서 유리한 출발을 할 수 있었고 GPU 컴퓨팅의 과제와 기회에 대한 깊은 이해를 발전시킬 수 있었습니다.

- 업계 리더와의 강력한 파트너십: NVIDIA는 선도적인 기술 회사 및 연구 기관과 강력한 파트너십을 구축했습니다. 이를 통해 회사는 최첨단 프로젝트에서 협력하고 GPU로 가능한 것의 한계를 뛰어넘는 새로운 기술을 개발할 수 있었습니다.

- 광범위한 소프트웨어 에코시스템: NVIDIA는 CUDA 프로그래밍 모델 및 라이브러리는 물론 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 프레임워크를 포함하여 GPU 주변에 강력한 소프트웨어 에코시스템을 구축했습니다. 이를 통해 개발자는 딥 러닝 및 기타 AI 애플리케이션에 GPU의 성능을 더 쉽게 활용할 수 있습니다.

- 강력한 커뮤니티 지원: NVIDIA에는 GPU를 딥 러닝 및 기타 AI 애플리케이션에 사용하는 강력한 개발자 및 연구원 커뮤니티가 있습니다. 이 커뮤니티는 NVIDIA에 귀중한 피드백을 제공하고 현장에서 혁신을 주도하는 데 도움이 됩니다.

전체적으로 GPU 기술에 대한 NVIDIA의 투자, 강력한 파트너십, 광범위한 소프트웨어 에코시스템 및 커뮤니티 지원을 통해 NVIDIA는 AI 시장의 리더로 자리매김할 수 있었습니다. 그러나 AI 시장은 여전히 진화하고 있으며 향후 다른 공급업체가 중요한 플레이어로 부상할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

NVIDIA는 단순히 HW만 개발한 것이 아니라 저변에 AI분석에 필요한 라이브러리/프레임워크 및 고성능 연산에 필요 주변 기술과 협업/투자를 엄청나게 하였습니다. 예를 들면 Network 대역폭을 포화시키는 고성능 분석을 위해서 InfiniBand 독점 기술을 가진 Mellanox라는 회사를 인수하는 등의 투자입니다.

다음 post에서는 고성능 컴퓨팅(HPC)에 대해서 알아 보겠습니다.