Nvidia

삼성 1나노 공정 발표, NVIDIA B200, 인텔-구글 협력, HBM4 경쟁, 미중 반도체 갈등까지 2026년 반도체 산업의 모든 것.

NVIDIA B200 208B 트랜지스터, Samsung HBM4 업계 최초 양산, Cerebras 4조 트랜지스터 웨이퍼, AMD MI350 288GB — AI 칩 전쟁의 모든 플레이어를 스펙, 벤치마크, 로드맵으로 완전 비교합니다.

Jensen Huang의 "1조 달러 AI 인프라", Sam Altman의 "GPT-5는 나보다 똑똑해", Dario Amodei의 "2030년 전 수조 달러 매출", Yann LeCun의 "LLM은 완전한 헛소리" — AI 시대를 이끄는 10인의 결정적 발언과 AI 투자 2,587억 달러, 버블 논쟁까지.

글로벌 데이터센터 415TWh → 2030년 980TWh 2배 증가. Microsoft $16B 원전 재가동, Amazon $20B 원전 캠퍼스, Google SMR 계약. AI의 물 사용량 = 전 세계 생수 소비량. B200 한 장 1,000W — AI가 만든 에너지 위기의 모든 것.

NVIDIA DGX Spark($3,999)로 200B 파라미터 LLM을 로컬에서 돌리고, ComfyUI로 FLUX/SDXL 이미지를 생성하는 완전 가이드. 스펙 비교, 벤치마크, 셋업 방법, 비용 분석까지 — 개인 AI 슈퍼컴퓨터 시대가 열렸다.

NVIDIA GTC 2025 Blackwell Ultra 발표, Gemini 2.5 Pro 등장, MCP의 업계 표준화, DeepSeek-R1 오픈소스 충격, BTS 5년만의 완전체 컴백, JENNIE 솔로 앨범 밀리언셀러 등 2025년 3월 테크·AI·K-POP 핵심 트렌드를 한눈에 정리합니다.

im2col 변환부터 Winograd 알고리즘, FlashAttention 타일링, TensorRT INT8 양자화까지. cuDNN이 딥러닝 연산을 어떻게 10~100배 빠르게 만드는지 실제 코드와 함께 완전 해부한다.

H100 스펙부터 Tensor Core WMMA API까지. SIMT 실행 모델, 공유 메모리 타일링, Warp divergence를 실제 CUDA 코드와 함께 완전 해부한다.

CUDA 프로그래밍의 기초부터 고급 최적화까지 완전히 마스터하는 가이드. GPU 아키텍처 이해, 커널 작성, 메모리 최적화, 혼합 정밀도 학습, cuDNN/cuBLAS 활용까지 실전 예제와 함께 배웁니다.

AI 연구와 학습을 위한 GPU 하드웨어 완전 가이드. NVIDIA GPU 아키텍처(Hopper, Blackwell), Tensor Core, NVLink, HBM 메모리, A100/H100/H200/B200 비교, 클라우드 GPU 옵션까지 상세히 다룹니다.

NVIDIA Triton Inference Server를 활용한 GPU 모델 서빙 최적화 가이드. Dynamic Batching, Model Ensemble, TensorRT 통합, 멀티 모델 서빙, Kubernetes 배포, 성능 프로파일링과 프로덕션 트러블슈팅까지 다룹니다.

NVIDIA NeMo Guardrails를 사용해 LLM 기반 애플리케이션에 입출력 모더레이션, 토픽 제어, 할루시네이션 감지 등 프로그래밍 가능한 안전장치를 구축하는 방법을 실습합니다.

NVIDIA CUDA의 기초 개념부터 GPU 아키텍처, C/C++ 커널 프로그래밍, 메모리 최적화, Python 연동(PyTorch, Numba, CuPy), Multi-GPU 학습, 프로파일링, 트러블슈팅까지 실전 중심으로 다루는 종합 가이드.

NVIDIA 공식 문서 기반으로 CUDA 프로그래밍의 핵심 개념인 Thread 계층 구조, 메모리 모델, Kernel 작성법을 체계적으로 분석한다.

NVIDIA GPU Operator의 아키텍처와 7대 핵심 구성요소(Driver, Container Toolkit, Device Plugin, DCGM, MIG Manager, Node Feature Discovery, GFD)의 역할을 상세히 분석하고, Helm 기반 설치, KubeVirt와의 GPU/vGPU 패스스루 통합, MIG 파티셔닝, 모니터링, 트러블슈팅까지 실전 가이드를 총정리한다.

NVIDIA GPU Operator 공식 문서를 기반으로 Kubernetes 클러스터에서 GPU 리소스를 효율적으로 관리하고 AI 워크로드를 운영하는 방법을 분석한다.

HBM4의 16단 적층 기술, 커스텀 HBM(cHBM)의 등장, SK하이닉스·삼성·마이크론의 전략적 격돌, 메모리 슈퍼사이클의 시장 전망, HBM vs GDDR 비교까지 — 2026년 AI 반도체 시장의 핵심인 고대역폭 메모리(HBM)의 5가지 결정적 모멘텀을 심층 분석한다.