연구자 정보
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- 출신대학 : POSTECH
- 전공 : 전자전기공학과
- 연구분야 : 통신/AI
1분 요약
AMD의 AI 가속기 MI300X는 엔비디아의 H100보다 발표 성능과 가격 면에서 우수하지만, 실제 시장에서는 고전하고 있습니다. 가장 큰 이유는 소프트웨어의 완성도가 현저히 떨어지기 때문입니다. 15년간 안정성을 쌓아온 엔비디아의 CUDA 생태계와 달리, AMD의 소프트웨어는 잦은 버그와 불편한 사용 환경으로 인해 칩의 제 성능을 끌어내지 못합니다. 또한, 여러 GPU를 연결해 거대 AI 모델을 구동할 때, AMD의 연결 기술(xGMI)이 구조적 한계로 엔비디아(NVLink)보다 효율이 크게 낮아 실제 성능 저하를 일으킵니다. 결국 초기 구매 비용을 넘어서는 안정성과 신뢰도의 차이가 시장의 선택을 가른 핵심 요인입니다. AMD가 넘어야 할 것은 엔비디아가 20여년간 쌓은 공고한 성벽입니다.