NVIDIA의 GPU가 주목을 받은 건, 트랜스포머의 AI 모델을 이해하면 더욱 더 잘 알 수가 있는데요. 모든 것을 이산화하여 수천 차원에 해당하는 벡터 연산에 적합한 하드웨어 구조를 가진 GPU 성능도 중요하지만, 이를 클라우드 위에 가상화하여 여러 GPU 끼리 연결하여 움직일 수 있는 단단한 CUDA 생태계 또한 한 몫 합니다. 단순히
개별 GPU 성능보다오 이를 엮어낼 수 있는 기술 자체가 굉장히 중요한 기술이며, 이는 학습 부분에서는 앞으로 10년까지도 압도적인 기술로 기대가 되는데요. AI 기술 스택에서 각 레이어에서 여러 기업들이 참전하고 있는 상황, 트랜스포머라는 모델에 대해 이해를 하면 AI 트렌드가 보입니다.
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Edited by 이진이

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