팩트프리즘

안녕하세요. 오늘은 AI 업계를 뒤흔들고 있는 엔비디아 H800에 대해 살펴보겠습니다. 고성능 AI 칩의 높은 진입장벽 때문에 AI 도입을 망설이고 계신가요? H800이 그 해답이 될 수 있습니다.H800이란 무엇인가?엔비디아 H800은 미국의 대중국 반도체 수출 규제에 대응해 개발된 AI 가속기 칩입니다. H100의 '중국 특별판'이라고 할 수 있죠. 주요 특징은 다음과 같습니다:성능: FP8 연산에서 624 TFLOPS 제공메모리: 80GB HBM2e 탑재제조 공정: 4nm, 800억 트랜지스터 집적전력 효율: 700W TDP, H100과 동일H800은 H100 대비 NVLink 대역폭이 33% 감소했지만, AI 학습에 중요한 FP8 성능은 그대로 유지했습니다.H800이 중요한 이유는?비용 절감: H..

"고성능 GPU 없이 대규모 AI 모델을 훈련시킬 수 있을까?" 이 질문에 답하기 위해 등장한 것이 엔비디아 H800입니다. 미국의 수출 규제 속에서 탄생한 이 칩은 기존 H100 대비 50% 낮은 성능이지만, 중국 딥시크가 557만 달러 저예산으로 GPT-4 수준 모델을 개발하며 주목받았습니다. 시간에 쫓기는 개발자에게 제안하는 실용적 솔루션을 파헤쳐봅니다.H800이란 무엇인가?엔비디아 H800은 미국의 수출 규제에 대응하여 개발된 AI 가속기 칩입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:NVLink 대역폭 50% 감소: 600GB/s에서 400GB/s로 줄어듦FP64(배정밀도) 성능 제한: 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야 활용도 하락HBM2e 메모리 채택: HBM3 대신 사용하여 메모리 성능 33% 감소A10..

안녕하세요. 엔비디아, 딥시크, 삼성 HBM의 최근 이슈와 시장 영향력을 분석해보겠습니다. 2025년 1월, 중국 AI 스타트업 딥시크가 H800 GPU를 활용해 개발비용 80억 원으로 오픈AI를 능가하는 성능의 AI 모델 R1을 공개하면서 반도체 업계에 충격이 덮쳤습니다. 이로 인해 엔비디아 주가는 16.86% 급락했고, 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM 시장에서의 기회와 위기를 동시에 맞이했습니다. 이 글에서는 AI 반도체 전쟁의 핵심 포인트를 단계별로 설명합니다.1. 딥시크 R1, 왜 충격적인가?"챗GPT 개발비의 10%로 동급 성능"딥시크 R1은 오픈AI의 o1 모델과 비교해 수학 문제 해결 능력(79.8% vs 79.2%)에서 앞섰습니다. 특히 557만 달러(약 80억 원)라는 저렴한 개발 비용이..