AI 연구자를 위한 엔비디아 반도체 해설 (H100, A100, 메모리 구조)
AI 연구가 고도화되면서 단순한 알고리즘 이해를 넘어, 하드웨어 이해는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 특히 AI 반도체의 구조와 성능 특성을 제대로 이해하면 모델 학습, 추론 최적화, 자원 배분에서 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 본 글에서는 AI 연구자를 위한 관점으로 엔비디아의 대표 GPU H100, A100의 차이점과 메모리 구조를 중심으로 핵심 정보를 해설합니다. AI 슈퍼컴퓨팅의 중심, H100의 구조와 특징H100은 엔비디아의 최신 AI 전용 GPU로, Hopper 아키텍처를 기반으로 개발된 AI 슈퍼컴퓨팅용 반도체입니다. AI 연구자들이 주목해야 할 이유는 연산 성능과 병렬처리 능력, 메모리 대역폭, 에너지 효율 등 전방위에서 기존 GPU를 압도하기 때문입니다. FP8 연산 기준으로 1,9..
2025. 6. 28.
