Meta, Anthropic의 구글 TPU 선택, 검토 이유... NVIDIA의 CUDA를 벗어나는 것이 가능한가
Автор: 안될공학 - IT 테크 신기술
Загружено: 2025-11-30
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메타가 왜 굳이 엔비디아 GPU만이 아니라 구글 TPU까지 선택하게 되었는지 기술적인 배경을 풀어봅니다.
단순히 “TPU가 싸다, 빠르다” 수준이 아니라, 프레임워크와 컴파일러, 데이터센터 인프라 구조가 어떻게 설계되어 있는지가 핵심이라는 이야기를 합니다.
메타가 PyTorch라는 ‘게임 엔진’을 손에 쥐고, CUDA·MTIA·TPU 같은 서로 다른 ‘콘솔’ 위로 같은 모델을 올릴 수 있게 준비해 온 과정을 살펴봅니다.
AWS가 Neuron이라는 ‘물류 허브’를 중심으로, NVIDIA GPU와 Trainium·Inferentia 같은 자체 칩을 동시에 굴리는 방식을 설명하고, 여기에 TPU가 어떻게 추가될 수 있는지를 짚습니다.
대부분의 기업이 왜 여전히 CUDA에 붙박이로 묶여 있고, 메타·AWS·구글 같은 소수만 여러 가속기를 선택지로 올려둘 수 있는지 조직과 소프트웨어 아키텍처 관점에서 비교합니다.
영상 속에서는 멀티플랫폼 게임 엔진, 편의점 물류 허브, 모듈식 공장 설비 같은 비유를 통해 조금 더 직관적으로 구조를 이해할 수 있도록 구성했습니다.
또한 투자·비즈니스 관점에서, “언제 GPU가 더 합리적이고 언제 TPU나 자체 ASIC이 유리해지는지”에 대한 기준도 함께 다룹니다.
CUDA 생태계를 부정하는 이야기가 아니라, CUDA를 “여러 백엔드 중 하나”로 내려놓으려면 어떤 준비가 필요한지 차분히 정리한 영상입니다.
AI 인프라, 빅테크 전략, 반도체에 관심 있는 분들에게 개념 정리용으로 도움이 될 만한 내용만 엄선했습니다.
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Edited by 이진이
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