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작성일 : 18-09-16 00:01
[전기/전자] 삼성도 인텔도 GPU에 꽂혔다
 글쓴이 : 스크레치
조회 : 4,304  

https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=101&oid=018&aid=0004197162







차량용 반도체 시장을 선점하기 위한 대한민국, 미국, 일본 반도체 업계의 치열한 전쟁 

차량용 반도체는 향후 반도체 업계를 먹여살릴 차세대 시장 








<삼성전자 - 인텔의 차량용 반도체 시장 선점경쟁 현황>



1. 삼성전자 - 차량용 D램, 낸드플래시 등 세계최초로 양산 성공 

(D램과 낸드플래시에 '차량용' 수식어 붙이기 위해선 고난이도 기술 필요) 


2. 삼성전자 - 업계 최초로 '오토그레이드 1' 기준 만족한 D램 양산중 


3. 삼성전자 - 최근 GPU 개발에 가장 공을 들이고 있음 (GPU는 자율주행차의 두뇌로 불림) 


4. 인텔 - 인텔 역시 독자적인 GPU 개발 진행중 


5. 인텔 - 올 3월에 자동차 카메라 시스템 만드는 모빌아이를 153억 달러에 인수 


6. 인텔 - 자동차에도 '인텔 인사이드' 를 넣겠다는 야심찬 목표 



출처 : 해외 네티즌 반응 - 가생이닷컴https://www.gasengi.com


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스크레치 18-09-16 00:02
   
Banff 18-09-16 01:11
   
경제신문이니 기사가 일반인 알기쉽게 쓰려한건 보이지만 틀린걸 좀 정정하자면,

우선 일반 GPU = 그래픽스 프로세싱 유닛.  주로 3D 게임용 또는 공학계산용.
차량용 GPU = 머신러닝 이용하여 비전처리용 사물인식 real-time 가능하게 하는 GPU.  S/W 중요.
(데이터센터용 GPU = 머신러닝 이용하여 데이터센터를 효율적으로 운영시키는 GPU.  S/W 중요.)

폰에 들어가는 AP는 ARM CPU core IP 사서 페리붙여서 조립해서 만들고 ARM S/W library사용하면 되는것이지만, GPU는 architecture부터 S/W library까지 응용분야에 맞게 다 새로 만들어야 하는것이라 다른것이고..

인텔이 GPU를 이제 시작하는게 아니라 원래 Intel 보급형 CPU안에서 NVIDIA, ATI (AMD가 인수)를 대체할 내장형 GPU에 집중하는 회사고 이를 90년대 후반부터 20여년간 계속 내고 있었는데, 컴퓨터 살때 스펙에 많이들 써있는 HD Graphics, Iris plus가 인텔 CPU chip안에 내장된 GPU이고,  AVX technology (옛날 MMX) instruction set으로 저멀리 앞서가 있는 애들이죠.  NVIDIA같은 단품도 시장에 내려고는 했는데, 보급형 on-chip GPU는 잘 팔리고 있는상태서, NVIDIA와 AMD가 워낙 잘하고 있다보니 단품 고성능 GPU 제품을 안내고 있었을 뿐.

구글이 TPU를 사용한 알파고를 내세워 이세돌을 이긴 2015년즈음부터 반도체 설계 업계도 다 딥러닝으로 투자방향을 다 바꿨는데, 이게 구글과 NVIDIA, AMD는 딥러닝으로 이미지 인식이 획기적으로 개선된게 알려진 2010년즈음부터 바로 시작한거라 저멀리 날고 있는 상태고 나머지들이 후발주자.

인텔은 2015년 FPGA칩회사 Altera인수하고, 2016년에 머신러닝 칩 스타트업 Nervana 인수하고, 이스라엘 회사 모빌아이는 작년 3월에 인수해서 자율운전 비전 및 머신러닝칩 시장을 파고든지 좀 되었음.  조만간 첫 test chip 나올텐데, 들리는 소문으로는 인텔 공정 10nm가 아직 불안하다보니 14nm로 하고 있는데, NVIDIA사장 젠슨황에 의하면 수퍼컴퓨터를 한칩에 넣었다는 Volta architecture기반 자율운전용 Xavier Chip에 CUDA S/W library로 기술적으로 저멀리 날고있고 chip 생산도 파운더리 외주로 7nm chip이 가능한지라 인텔도 NVIDIA를 이기기가 쉽지는 않아보입니다.
     
호갱 18-09-16 11:56
   
GPU를 그렇게 나누는건 님한테 처음 듣네요.
그리고 인텔은 엔비디아 특허권받아먹고 만들다가 AMD랑 계약맺은건데 무슨 GPU에 선도업체인냥 써놓으셨네 ㅋ
인텔이 엔비디아한테 시총 비슷해진 이유가 딥러닝때문인데
그리고 딥러닝 자체가 첨부터 병렬연산으로 시도하던것도 아니라 인텔이 콧방귀나 끼던 분야
          
Banff 18-09-16 13:24
   
인텔이 GPU의 선도업체가 아니라 보급형 on-chip GPU로 시장을 잠식한걸 얘기한거에요.  package된 단품 GPU에서는 NVIDIA, AMD (ATI)의 고성능을 못따라가니까 그 쪽으로는 인텔이 2010년쯤에 사업을 하려다 말았죠. 이건 10년여전 컴퓨터 파는 용팔이들도 다 아는 얘기였는데. ㅎㅎ

그리고 GPU 분류는 여기서야 쉽게 얘기하려 일반용, 차량용이라 쓴거고 자세히는 David Patterson의 Computer Architecture - Quantitative Approach 6th edition에 새로운 챕터 Domain-specific processor나 아래 젠슨황의 CES 2018 키노트를 보시면 됩니다. 호갱님도 이 분야 종사자인듯하니 전문용어들로 얘기하면, 일반 3D graphics용 GPU는 보통 IEEE 754 standard를 따르는 32b Floating-point 연산장치들을 가지고 그래픽스 알고리즘을 돌리는데, 딥러닝용 H/W는 32b으로 안하고 그냥 8b integer multiplier 수만개로 CNN같은 머신러닝 알고리즘을 구현하죠. 구글에서 시작한 머신러닝용 16b Bfloat format은 8b exponent와 7b significand를 가진 비표준 포맷의 FP로 딥러닝을 구현하게 하는데, datapath width가 반이면 연산장치의 면적은 1/4이 되거나, 같은 면적이면 4배 더 performance를 높이니 당연히 기존 GPU의 32b FP unit외에 딥러닝 전용 hardware가 존재하게 된것.  NVIDIA의 경우 젠슨황이 얘기한 "딥러닝용 GPU"인 Volta Architecture의 경우 그래픽스용 32b 연산장치고 있으면서 16b 딥러닝용 텐서코어 수천개를 몽땅 집어넣은 것.  이런것 때문에 NVIDIA가 주가가 20배가 오르고 최근 몇년간 이 업계는 완전 게임체인지가 된 상태.

* NVIDIA's CES 2018 event in less than 10 minutes
https://www.youtube.com/watch?v=1x4O9H66LPE

3D 그래픽스 게임만 할땐 텐서코어는 아무역활 안하니 당연히 Volta나 Xavier 필요없습니다. 

CUDA Programming을 해봤으면 알겠지만, GPU는 특히 NVIDIA의 경우 Pascal, Tesla, Volta architecture등으로 on-chip 병렬처리로 구현한지 오래고, 2000년대 후반 CS와 반도체 설계 업계를 바꾼 제프리 힌튼의 딥러닝은 GPU 병렬처리로 시작. ISCA (International Symposium on Computer Architecture)에서는 병렬처리다룬지 오래고 요즘은 머신러닝 프로세서가 그냥 한 섹션임. 인텔이 콧방귀 낀다는 얘기는 첨듣는 얘기고 ㅎㅎ Nervana같은 전문 스타트업들을 인수하는 것으로 해결하고 있는 것인데, 늦게 시작했고 아직 chip도 안나와서 그다지 시장에 영향을 줄지는 잘은 모르겠네요.
               
호갱 18-09-16 15:22
   
딥러닝자체가 병렬연산으로 시도하던게아닌데 그말인 즉슨 INTEL은 GPU관심도 없던 분야입니다. 반도체 기술이 워낙 발전해서 딥러닝자체가 대세가 된거고
딥러닝 최근에 인텔이 CPU로 내놓은것도 있습니다. 성능이 후달려서 이제서야 GPU쪽 돈되니깐 달려든거지 ㅋ
GPU뿐만아니라 RAM도 똑같습니다. 예전에 INTEL이 치킨런할때 손땐거 지금 돈되니깐 들어올려고 하는거
이정도 지식도 모르고 하신이야기는 아닐것같은데 쓸때없는말 나열한거 보면
INTEL을 무슨 2010년 쯤 기업으로 아시네 공정도 후달려서 미래 불투명한회사
걍 X86 특허권으로 돈벌어먹는 전형적인 독점 냥아치 기업을
그것도 퀄컴이 ARM으로 서버용 만들어서 둘이 사이도 더럽게 안좋고 애플이랑 쿵짝해서수준도 딸리는 모뎀들 애플에서 쓸려다가 안습만 된 상황
                    
Banff 18-09-16 15:47
   
이건 전공 현업과 관련된 거니 뭐 싸울 내용이 아닌데 자꾸 엉뚱하게 이해하고 공격적으로 나오시네. ㅎㅎ

1. 딥러닝과 머신러닝이 GPU 병렬처리 안하고 나이브하게 하던 시절은 2000년 이전 AI전공자들이 펀드못구하고 job을 못구하던 AI Winter 시절이고, 제프리 힌튼과 얀 르쿤등이 GPU의 vectorized operation들과 연결해서 인지성능을 높이고 업계를 바꾼게 2000년대 후반이에요. 그 타이밍을 젠슨황과 구글의 제프딘과 노먼 주피가 잘 캐치했고, 지난 10년간 이 분야 산업이 엄청나게 바껴있는 것. 

2. 딥러닝 DNN, CNN 하드웨어 구조를 보신적이 있는지는 모르겠지만, 기존 GPU와는 format부터 전혀 다른것이고, 그래서 기존 GPU와 딥러닝기능이 들어간 GPU는 다른 것. 윗 댓글에 다 설명하고 reference도 다 있어요.

3. 인텔이 GPU on-chip사업은 90년대 후반부터 계속 했고 단품사업은 2010년쯤에 포기한것.  2010년 기업이었다라고 이해하면 곤란합니다. ㅎㅎ

4. 참, 언급한 인텔 딥러닝 CPU는 딥러닝을 CPU에 하드웨어 더 붙여서 구현한게 아니라 AVX-512 instruction set을 활용한 S/W Math library로 구현한 것이에요. 성능은 안나오더라도 SIMD 계산용 특수 instruction set으로 기존 Xeon CPU를 활용하여 저렴하게 구현할 수 있는 방법이라 지금도 학회서 소개 많이 되고 있습니다. 반면에 NVIDIA Volta의 텐서코어나 인텔 Nervana팀에서 구현한다는 것은 기존 GPU에서 S/W로 구현하는게 아니라 그냥 바로 H/W로 구현해버리는 것을 얘기하는 것이고.
https://software.intel.com/en-us/articles/intel-processors-for-deep-learning-training
                         
호갱 18-09-16 16:23
   
2000년대 후반에서요?
2017년 들어서 딥러닝이 주목받는거죠
알파고도 그렇고
그 이전에 무슨 발전이 있었다고 엔비디아 주가가 언제 올랐는지 확인이나 해보시죠.
그러면 intel은 정신이 나가서 2017년에 cpu로 딥러닝 제품을 내놓습니까?

걍 본인 아는것만 말하시고 쓸때없는 지식은 나열할 필요가 없습니다.
공격적이 아니라 그냥 필요없는 지식 나불대면 더 정확하게 알고있다고 생각하는 사람들을 좋게 안보이기때문에 반박하는 것뿐입니다.
본인 양심이 더 잘알겠죠. 아무리 전공분야여도 본인 관련 일 아니면 개뿔 하나도 모른다는걸 수박 겉핥기 수준이라는걸
                         
Banff 18-09-16 16:34
   
현재 이 분야 산업을 바꾼 계기는 제프리 힌튼의 2009년 NIPS 논문이고,
NIPS Workshop: Deep Learning for Speech Recognition and Related Applications, Whistler, BC, Canada, Dec. 2009 (Organizers: Li Deng, Geoff Hinton, D. Yu).

간단하게는 위키에 잘 정리되어있어요.
https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#History

Advances in hardware enabled the renewed interest. In 2009, Nvidia was involved in what was called the “big bang” of deep learning, “as deep-learning neural networks were trained with Nvidia graphics processing units (GPUs).”[78] That year, Google Brain used Nvidia GPUs to create capable DNNs. While there, Ng determined that GPUs could increase the speed of deep-learning systems by about 100 times.[79]

제프리 힌튼, 얀 르쿤, 앤드류 응등이 선구자고 앤드류 응과 교류가 있던 NVIDIA 젠슨황은 노다지를 제대로 찾은 완전 보난자죠.  그리고 전 현재 이 분야에서 일하고 있어요. @_@
                         
호갱 18-09-16 16:37
   
본인이 딥러닝 부분 종사자라고요??
그렇다면 제가 자세히 모르고 나대는것이겠죠.
제 생각엔 전혀 그렇게 안보이거든요.
쓸때없는말 나불댈 이유가 없거든요. 본이이 제대로 알면
그리고 구상법을 찾아냈다고 그게 대세가 됬다고 생각하시면 정말 안일함 그 자체라고 생각하는데
앤비디아 주가 보면 모든곳에 답이 있는것인데;
더이상 우길필요도 없고 논쟁할필요도 없습니다.
걍 본인 양심에 맡기면 땡이죠.
                         
Banff 18-09-16 16:42
   
GPU Math H/W관련쪽이고, stackoverflow처럼 전문적으로 얘기하는 곳도 아니고 뭐 여기 가생이서.. ㅎㅎ  이만 자러 갑니다.  님도 직장서 건투하시고.
Banff 18-09-16 01:24
   
삼성은.. 우선 한국에 메모리와 공정, Manufacturing 외 이 분야에선 관련 엔지니어들이 별로 없다보니 지금은 미국팀 미국엔지니어들에 의존해야하는데.. 리더급 엔지니어들이 떠나고 2015년 GG사태를 반복하지 않으려면 어렵게 모셔온 엔지니어들 떠나지 않게 잘 대우해주고 팀운영을 잘해야. 머신러닝, 비전 분야가 미국선 대졸초봉 10만불, 경력직들은 주식보상으로 보너스 합해서 최소 연봉 20, 30만불, 리더급은 100만불 얘기가 나올정도로 끝없이 줘야 들어오는 분야가 되어있음.
 
축구도 유소년 시스템이 잘되어 있고 고연봉으로 좋은 선수들 모아놓은 나라들이 늘 상위권이듯이, 능력있는 젊은 엔지니어들이 계속 들어와줘야 하는데 이게 IT가 뭐가 돈이되냐하던 이명박때 외주에 외주, 최저가 입찰제로 S/W 개발 생태계를 다 말려죽여놔서.. 알파고가 이세돌 이길땐 부시맨이 하늘에서 떨어진 콜라병 바라보듯이 바라본 지라.  한국엔지니어로 산업을 주도하려면 우선 한국 오피스에 있는 엔지니어들 대접 잘해줘서 사람들 모으고 한동안 기피학과였던 전산컴공분야 학부부터 잘 키우는게 중요하겠지요.
노원남자 18-09-16 03:19
   
지금 엔비디아가 사실상 비디오카드 독점하는상황인데 이분야가 엔비디아가 다먹기전에 진출해야할일이죠..
     
스크레치 18-09-16 12:51
   
엔비디아가 시장을 독점할 정도라는건

그만큼 GPU 시장에선 탄탄하겠다는 얘기겠죠

따라잡는다는게 말처럼 그렇게 쉬운일은 아닐겁니다.


한분야에서 시장을 선도하고 있는 기업 따라잡는게

그만큼 힘든일


차근차근 단계를 밟아나가야겠죠
므느흐르 18-09-16 06:39
   
차량용 반도체는 일본-독일이 선두주자로 잠식하고있는데다가

Gpu 시장은 인텔 점유율이 5-60%로 아는데 과연..
     
스크레치 18-09-16 12:48
   
GPU는 인텔이 아니라 미국의 엔비디아가 70~80% 독점하고 있습니다.


차량용 반도체는 앞으로 시장 규모가 더 커질분야로 분야가 다양해지고 있어서

누가 잠식할지는 추후 봐야알수 있습니다.


현재까지는 그렇다는거겠지만요
          
므느흐르 18-09-16 20:33
   
Gpu 점유율을 검색해본바

인텔이 60%

엔디비아는 20%대에서노는데..

본문에 언급된 gpu는 그안에 다른갈래 애긴가요?
               
스크레치 18-09-16 21:52
   
CPU가 아닌 GPU가요? 


GPU는 엔비디아가 거의 70% 이상 점유율 가져가는것으로 알고 있습니다.
밀리마니아 18-09-16 12:32
   
삼성은 알아서 잘 하고있는 것 같고 sk하이닉스도 파운드리 말고 시스템 반도체 뭐 준비 안 하나 싶네요.
     
스크레치 18-09-16 12:49
   
삼성이 가는 전략이 맞다고 생각하는건지

SK하이닉스도 메모리에서 영업이익 많이 내고 난 최근에는


파운드리와 저 차량용 반도체 시장에 기웃거리고 있는중이긴 합니다.


그러나 아직 삼성전자만큼의 기술력이나 기술개발을 보여주지는 못하고 있습니다.

이제 시작해보겠다 정도의 단계
멀리뛰기 21-01-02 14:48
   
[전기/전자] 삼성도 인텔도 GPU에 꽂혔다 감사합니다.
멀리뛰기 21-01-08 14:37
   
[전기/전자] 삼성도 인텔도 GPU에 꽂혔다 잘 읽었어요~
 
 
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