Cerebras칩이 엔비디아를 위협할까? - 인포마켓 강용운 대표

#cerebras #세레브라스 #엔비디아 #hbm #반도체주 #NVIDIA #SK하이닉스 #삼성전자 #한미반도체 #TSMC #apple #애플 #아이폰 #인포마켓 #강용운 #웨이퍼 #wafer #AI #인공지능
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/ @info_kangyongwoon

[@info_Kangyongwoon]

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[@화양연화-t9f]

매번 심도 있는 영상을 통해 공부에 많은 도움이 됩니다 감사합니다

[@oss-n6b]

이렇게 친절하고 자세하게 분석해 주는 분이 있었던가?

[@아잇난잘몰라요]

항상 감사합니다 정말 많은 도움 받고있어요

[@강재영-j4n]

열정적이고 좋은 투자로
고객들에게 최선을 다하는
대표님 존경하 고 사랑합니다 고마워요

[@bwcho1689]

좋은 정보 감사합니다.~

[@강재영-j4n]

열정적으로 많은정보 공유
하여 투자에 힘이 되어주셔서
너무 감사하고 이길에서 승리 하시기 바람니다 늦은
밤도 좋은 영상 우리 모두 승리 합시다 ~~

[@제임스100]

뭐든 절대적인건 없죠. 지금은 엔비디아의 HBM이 주류를 이루지만 언제 판도가 바뀔지모르죠. 과학문명 발달의 끝을 알수없듯이 AI칩의 혁명도 계속될거고 이를 주도하는 새로운 혁명적 기업과 엔지니어가 출현하겠죠. 우리기업이 그 주인공이길 바래봅니다.

[@혜숙박-t1d]

정말 감사합니다^^
❤❤❤

[@Grit_JH-g1e]

감사합니다

[@yeloduck1314]

뭔가 콜럼부스의 달걀같은 느낌..우짰든 세웠자녀!!

[@jason_kawk_35y35]

GPU같은 Multi-core의 문제는 execution control하고 data dependency문제를 가지고 있습니다. 칩이 크면 data를 flexible하게 feeding하는 문제가 엄청나게 복잡해 집니다. NVIDIA의 칩들은 bus interconnect을 칩 중앙에 두고, 외부 메모리 버스를 custom circuit으로 빠른 고속버스로 연결해서 이 문제를 해결하고 있는데, 현재의 칩 크기에서도 이 부분에서 병목 현상이 생깁니다. 그래서 캐쉬도 만들고 이런 저런 해결책을 쓰는데, 칩을 크게 하면, 외부 IO에서 사용되는 전력을 줄일수 있어서 장점이 있지만, data 연결성이 너무 너무 나빠집니다. 반도체 웨이퍼에서 1mm을 전진하는데 보통 1ns가 걸린다고 하는데요, 칩이 이렇게 크면, 한 구석에서 다른 구석으로 가는데 시간이 너무 걸려서, data access를 global하게 하게 되면 칩이 느려지고, sequential연결 방식으로 가면 data dependency문제에 걸려 버리죠. 딱히 장점이 별로 없습니다. 칩 크기가 크니 수율이 나빠지는 건 치명적으로 나빠지면서 장점은 별로 없는 이상한 장치가 되어 버립니다. 빠르게 가려고 운전대가 없는 차를 만들면, 드랙 레이싱이야 잘 하겠지만 그걸로 고속도로에서 멋지게 달릴수 있는 차는 아닐겁니다. 세레브라스가 그런 경우이죠.

[@oss-n6b]

오 식견이 탁월하시군요.

[@heyheyboy7813]

안될공학보면 hbm으론 물리적으로 달성이 불가능한 압도적인 성능을 갖는다고 나옵니다
상충되는거 같은데 어떻게 이해해야 할까요?

[@vema384]

영상에서도 댓글에서도 답을 얘기해주시는거 같은데요 ㅎㅎ

[@Jamesdean884]

​@@heyheyboy7813 안될 공학이잖아요 ...

[@해발아기-y1y]

안될공학 컨텐츠는 그냥 이런것도 있다더라 이정도로만 보시면 됩니다 에러님도 소개하는 정도에서 그치지 더이상 나가지는 않더군요

[@평창동마님]

늦은 시간 감사합니다. 자다가 깨서 인포마켓부터 검색했는데 새로운 영상이 올라와 있네요.^^

[@info_Kangyongwoon]

알림설정을 해놓으시면 매번 검색하지 않으셔도 됩니다. 감사합니다.

[@평창동마님]

@@info_Kangyongwoon 네, 대표님. 감사합니다.

[@M.V.Garden]

감사합니다..

[@superjun77]

감사합니다!

[@eheocp]

마침 궁금했던 내용인데.. 감사

[@eheocp]

Cerabars의 WSE는 chip의 크기가 대략 220x220mm 크기로 300에 한 장 제작. 좀 심했죠. 근데 이건 할 수 있다 보여 주기 위한 극단적인 '컨셉카' 개념이고, 보다 실용적인 접근으로 지금 nvidia chip 크기 약 30x30에서 SRAM memory 만 추가한 on chip memory extended chip을 만들면 (예를 들어 40x40 또는 50x50), DRAM 도 적게 쓰고 에너지 효율도 훨씬 높은 그런 AI solution이 될 수도 있다고도 들리는데, 어떠신지요?

[@sypark3579]

폰노이만 구조가 계속 유지 되기는 힘들다고 생각합니다.
논리회로와 래스지터 구조를 통합할 수 있는 대대적 투자가 없었고 그런 니즈도 없었던 거죠 AI가 등장하기 전까지는
결국 Cerebras 는 논리회로와 레지스터를 통합하는 투자와 연구를 활성화하는 중요한 역할을 했다고는 생각합니다.
가장 발 빠르게 움직일 기업이 삼성전자이겠네요.

[@이루릴]

항상 좋은 설명 감사드립니다. 당장은 뭐 세레브레스 칩이 엔비디아를 위협할 것이라는 생각을 하는 사람들은 없을 것 같아요.
수율, 가격, 발열, 크기, 호환성 등의 측면에서 당장은 무리가 있으니까요.
다만 뭐든 첨에는 폄하받더라도 가능성을 제시해준다는 것만으로도 의미가 있죠. HBM도 처음에는 비현실적이라고 무시받았지만 결국 성공했듯이...
전체를 대체할 수는 없더라도 부분적으로 쓸 수 있는 영역들이 있을테니까요. 일단 세레브레스 칩도 학습보다는 추론용 칩이고..
아무튼 시장에서 약간 우습게(?) 보던 Cerebras, Groq, Graphcore 같은 독자적인 칩 개발사들을 다시 보게 되는 부분이 있네요.
짐켈러의 tenstorrent도 놀라운 것을 보여줄 수 있을지 기대가 됩니다.
그리고 엔비디아가 AI학습영역에서는 왕이었지만 중장기적으로 AI추론 영역도 지배하려고 진짜 열심히 노력하고 있는데...
현실적으로 추론 시장에서만큼은 대체하는 칩들이 계속 나올 수 있는 영역이라 쉽지 않겠다는 부분을 다시 한번 느끼게 되네요.

[@이성호-p9t]

최근에 RISC-V 관련 짐켈러 영상을 보면 어찌하였든 먼 미래일 수 있지만 하나둘씩 다른 기술 기반으로 엔비디아 경쟁자가 나타나고 있긴 하네요. 저도 여전히 이번 사이클에과는 무관할듯 하지만, 지켜봐야한다고 생각합니다

[@NongDaaaaammmm]

한마디로 not yet

[@염성태-j2r]

[@수영곽-v3d]

감사합니다