왜 RTX 5070을 골랐나 AI 관련 작업을 하다 보면 GPU가 필수인데, RTX 4090은 너무 비싸고 RTX 4070은 VRAM이 아쉬웠습니다. 그러다 RTX 5070이 나왔길래 바로 구매해서 한 달 정도 써봤습니다. 오늘은 AI 작업 기준으로 솔직한 후기를 남겨봅니다. 기본 스펙 정리 항목 RTX 5070 VRAM 12GB GDDR7 CUDA 코어 6144개 TDP 250W 출시가 약 80만원대 AI 작업 성능 Stable Diffusion 이미지 생성 속도가 RTX 4070 대비 확실히 빨라졌습니다. 512x512 기준으로 약 30% 정도 빠른 체감입니다. 다만 VRAM 12GB라서 고해상도 이미지를 대량으로 뽑을 때는 가끔 메모리 부족이 뜹니다. ...
게임은 경쟁하는데 AI는 왜? 게임 GPU 시장에서 NVIDIA와 AMD는 치열하게 경쟁합니다. 세대에 따라 AMD가 앞서기도 하고, 가성비로는 AMD가 나을 때도 있습니다. 그런데 AI 분야에서는 NVIDIA가 압도적입니다. 시장 점유율이 80% 이상이라고 합니다. 왜 이런 차이가 날까요? 이유 1: CUDA 생태계 가장 큰 이유입니다. CUDA는 NVIDIA가 만든 GPU 프로그래밍 플랫폼입니다. AI/딥러닝의 핵심 프레임워크인 PyTorch, TensorFlow가 CUDA 기반으로 만들어졌습니다. 10년 넘게 CUDA 위에서 발전해온 거라, 최적화 수준이 다릅니다. AMD에도 ROCm이라는 대응 플랫폼이 있지만: ...
AI 시대 = 반도체 전쟁 AI 기술이 폭발적으로 성장하면서, AI를 돌리는 **반도체(칩)**가 가장 중요한 자원이 되었습니다. “AI 시대의 석유"라고 불릴 정도입니다. 이 시장을 누가 차지하느냐를 두고 치열한 경쟁이 벌어지고 있습니다. NVIDIA — 현재의 절대 강자 AI 반도체 시장의 80% 이상을 차지하고 있습니다. 주요 제품 H100 — 현재 데이터센터 AI의 표준 H200 — H100의 메모리 강화 버전 B200 (Blackwell) — 차세대 AI 칩, 성능 대폭 향상 GB200 — GPU 2개 + Grace CPU를 하나로 강점 CUDA 생태계로 소프트웨어 록인 데이터센터부터 소비자 GPU까지 전 라인업 AI 학습과 추론 모두 강함 과제 물량 부족 — 수요를 감당 못 함 미국-중국 수출 규제로 시장 제한 독점에 대한 우려 AMD — 빠르게 추격 중 NVIDIA의 가장 강력한 도전자입니다. ...