[발표스터디] 1. NVIDIA와 GPU

[발표·논문 스터디]스터디 진행 TIP

ㄴhttps://taehidev.tistory.com/209

[발표자료]

엔비디아와 GPU_이태희_240512.pdf

2.39MB

 

 

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Section1이 끝나고, Section2와 ~ 빅프로젝트에 들어가기 전 사이의 시기에,

수도권 5,6반내에서 10명정도 내외로 발표, 면접 스터디가 있어서 참여하기로 하였다.

 

'스터디 운영'에 관한 좀 더 자세한 글은 상단의 ' [발표·논문 스터디]스터디 진행 TIP'를 먼저 봐주시기를 바랍니다.

내 첫번째 발표 주제는 NVIDIA!

주제선정 이유 : 엔비디아의 주식폭등의 원인이 궁금하기도 하였고,

머신러닝, 딥러닝을 배울때 colab pro에서의 cpu, gpu 선택의 차이가 궁금했기 때문이다.

1. 미국증시 

 

미국 증시 개요

IT는 정보기술, 즉 정보를 다루는 기술입니다. 정보를 다룬다는 것은 정보를 수집, 생산, 가공, 분석, 저장 및 활용하는 것을 의미합니다. 컴퓨터는 이러한 정보를 처리하는 장치로, 우리 일상에서 많이 사용되고 있는 PC, 노트북, 태블릿, 스마트폰 등이 IT 기술의 대표적인 예입니다.

미국 증시 현황

미국 증시를 이야기하기 전에, 미국이 세계 100대 기업 중 59개를 보유하고 있다는 점을 강조하고 싶습니다. 이는 미국이 경제 강국으로 자리매김하고 있음을 보여줍니다. 2024년 기준으로 미국 증시의 시가총액은 전 세계의 56%를 차지하며, 이는 첨단 기술 및 소비자 중심 산업에서의 강세를 반영합니다.

 

미국 주식시장 3대 지수 비교

미국 주식시장을 대표하는 3대 지수는 S&P 500, 나스닥, 그리고 다우존스입니다. S&P 500 지수는 미국 경제의 전반적인 상승과 하락을 나타내며, 나스닥 지수는 전 세계 기술주 동향을 보여줍니다. 다우존스 지수는 시장의 전체적인 실적을 암시합니다.

미국 주식시장 3대 지수 비교 (상세)

미국 증시를 대표하는 주가지수로는 S&P 500, 나스닥, 다우존스가 있습니다. S&P 500 지수는 미국 대표기업 500개 사의 주식을 기준으로 하며, 나스닥 지수는 첨단 기술 관련주와 벤처기업 주식이 주로 포함됩니다. 다우존스 지수는 안정된 주식 30개를 대상으로 하며, 시장의 전체적인 실적을 암시합니다.

나스닥 100 지수와 Magnificent 7

나스닥 100 지수는 나스닥에 상장된 100개 우량기업을 모아 만든 주가지수로, 스탠더드앤드푸어스(S&P) 500 지수와 다우존스 지수와 함께 미국 증시의 3대 지수 중 하나입니다. 나스닥 100 지수에 편입된 기업 중 7개 기업이 시가총액의 과반을 차지하고 있으며, 엔비디아는 이 중 하나로 주목받고 있습니다.

Magnificent 7

과거에는 FAANG(Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google)이 주목받았다면, 현재는 AI 기술의 부상으로 새로운 "Magnificent 7"이 주도하고 있습니다. 이 그룹은 애플, 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타, 엔비디아, 테슬라로 구성되어 있으며, 엔비디아는 특히 AI 칩 시장에서 두각을 나타내고 있습니다.

M7의 분절화 현상

마이크 오루크 전략가는 M7 기업들의 분절화 현상을 지적하며, 더 이상 같은 방향으로 움직이지 않을 것이라고 진단했습니다. 엔비디아는 60% 가까이 폭등했지만, 테슬라와 애플은 각각 22%와 5% 이상 급락했습니다. 이는 M7 기업들의 영향력이 약화되고 있음을 보여줍니다.

비트코인과 주요 기술주 누적 상승률

우블록체인의 분석에 따르면, 엔비디아는 지난 10년간 17797% 상승하며 1위를 차지했습니다. 이는 비트코인의 12464% 상승보다도 높은 수치입니다.

4차 산업혁명과 AI

4차 산업혁명 시대에는 AI가 중요한 역할을 합니다. 엔비디아는 AI 칩 시장을 독점하고 있으며, 뉴욕 증권거래소에서 사상 최고치를 경신했습니다. 엔비디아의 주가는 2023년 초부터 247% 상승했습니다.

애플 vs 엔비디아

애플은 AI 전략 부재로 고전했으나, AI 기능을 강화한 신형 아이패드를 출시하면서 반격에 나서고 있습니다. 엔비디아가 주도해 온 AI 칩 개발에도 직접 뛰어들면서 변화를 예고하고 있습니다.

삼성전자의 마하

삼성전자의 새로운 기술인 마하에 대해서도 간략히 언급하겠습니다. 이는 삼성전자가 AI와 반도체 분야에서의 경쟁력을 강화하기 위한 중요한 기술입니다.

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2. CPU VS GPU

엔비디아의 CPU와 GPU, 그리고 AI 기술에 대해 알아보겠습니다.

CPU와 GPU 비교

먼저 CPU와 GPU의 차이에 대해 이야기해보겠습니다. CPU는 컴퓨터의 두뇌로, 복잡한 연산을 순차적으로 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 반면 GPU는 병렬 처리를 통해 대량의 단순 연산을 빠르게 처리할 수 있습니다.

AI와 GPU

AI 기술에서 GPU는 필수적인 역할을 합니다. GPU의 병렬 처리 능력은 딥러닝 모델을 훈련시키는 데 매우 효과적입니다. 구글의 TPU도 이러한 병렬 처리 기술을 이용해 딥러닝 작업을 가속화합니다.

https://youtu.be/-P28LKWTzrI?si=mDfCs4xFjKr9WqTk

GPU vs CPU

동작차이 직관적으로 느끼기

cf. 같은영상, 한글번역

https://youtu.be/1BAZf3PsjWA?si=M-sLzzpvVqHjEIAx

CPU와 GPU의 내부 구조

CPU와 GPU의 내부 구조를 비교해보면, CPU는 복잡한 연산을 순차적으로 처리하는 반면, GPU는 병렬 처리를 통해 많은 단순 연산을 동시에 처리할 수 있습니다. 이를 통해 GPU는 이미지 렌더링과 같은 작업에서 큰 성능 이점을 제공합니다.

병렬 처리의 이해

병렬 처리의 개념을 이해하기 위해 Mythbusters의 GPU vs CPU 속도 비교 영상을 참고하시면 좋습니다. 이 영상은 병렬 처리와 순차 처리의 차이를 직관적으로 보여줍니다.

점묘화와 GPU의 유사성

프랑스의 신인상주의 화가 조르주 쇠라의 점묘화 기법은 GPU의 병렬 처리 방식과 유사합니다. 점묘화는 작은 점들이 모여 하나의 그림을 이루는 방식으로, GPU도 많은 작은 연산들이 모여 복잡한 그래픽을 처리합니다.

그래픽 메모리 카드의 역사

그래픽 메모리 카드의 발전 역사를 살펴보면, CPU의 부담스러운 계산을 GPU가 오프로드해주면서 성능을 향상시켜 왔습니다. 이는 GPU가 이미지 렌더링에 최적화되어 발전해온 결과입니다 .

GPGPU의 개념

GPGPU는 GPU를 그래픽 처리뿐만 아니라 범용적인 계산에 사용하는 것을 의미합니다. DirectX, CUDA, OpenCL 등을 통해 그래픽카드를 다양한 목적으로 활용할 수 있습니다.

GPU가 잘하는 일들

GPU는 이미지 렌더링, 딥러닝 모델 훈련, 과학적 계산 등에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 엔비디아의 사업부는 이러한 GPU의 강점을 활용하여 다양한 산업 분야에서 활약하고 있습니다.

엔비디아의 사업부

엔비디아는 그래픽카드, 데이터센터, 프로페셔널 시각화, 자동차 부문에서 활발히 활동하고 있습니다. 특히 데이터센터와 AI 기술에서 큰 성과를 거두고 있습니다 .

발표 마무리

이처럼 엔비디아는 뛰어난 기술력과 시장 지배력을 바탕으로 AI 시대를 선도하고 있습니다. 

오늘 발표에서는 먼저 미국 시장에 대해 설명드렸고, 이어서 CPU와 GPU의 차이, AI와 GPU의 관계, 그리고 엔비디아의 다양한 사업 부문에 대해 알아보았습니다. 앞으로도 AI 기술의 발전과 더불어 엔비디아의 성장은 계속될 것입니다.

반도체 산업과 AI 기술의 지속적인 발전을 기대해 주시기 바라며, 발표를 들어주셔서 감사합니다.

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발표 피드백

무기명이고 솔직한 피드백을 위해 구글폼즈를 통해 발표에 대한 피드백을 받기로 하였다.

발표시작 전, 발표가 pt면접대비용인지, 스터디 용인지 미리 알려드리고, 특히 피드백 받고 싶은 주안점을 시청자에게 알려드린 후 발표를 시작 했다.

 

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1차 발표 후 회고

- 내용에 대한 깊수한 이해가 없어서 => 내용에 대한 공부 + 발표준비와 + 시간에 대한 압박을 받으며 허덕이며 만들었던 것 같다. => ppt 자료도, 대본도 정리가 안되어 있는 채로 발표한 것 같아 아쉽다.

 

- 기술을 배우기 이전에, 거시적으로 먼저 미국주식시장 흐름을 짚은 후,

엔비디아 기업으로 좁혀 들어가면서 설명하고 싶었던 마음이 =>  ppt에 서론이 너무 길게 만들었던 것 같다.

 

- 마찬가지로 피드백에서도 해당부분에 대해서 고민했던 지점을 짚어져서,

이 참에 바로 본론과 핵심으로 들어가는 발표를 해야겠다는 생각이 들었다.

 

ETC) 좀더 신경쓸 점!

- ppt 디자인...

- 발표는 어려웡 ㅠ

+ 출처정리 똑바로 하자!

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[발표·논문 스터디]스터디 진행 TIP

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