엔비디아의 차세대 AI GPU 루빈의 기술력과 관련주 알아보기

엔비디아는 그래픽 처리 분야에서 지속적으로 혁신적인 제품을 선보이고 있습니다. 그중에서도 루빈은 기술적으로 뛰어난 GPU로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 루빈의 기술적 특징과 그 중요성에 대해 자세히 알아보겠습니다. 루빈의 주요 특징엔비디아의 차세대 AI 그래픽 처리장치인 루빈은 2026년에 출시될 예정이며, 다음과 같은 주요 기술을 갖추고 있습니다. HBM4 메모리 탑재루빈은 6세대 고대역폭 메모리인 HBM4를 사용합니다. 이 메모리는 높은 대역폭과 낮은 전력 소모를 제공하여 그래픽 처리 성능을 향상시킵니다.TSMC의 3nm 공정 제품루빈은 세계 최대 파운드리인 대만 TSMC의 3 나노미터 공정으로 생산될 것으로 예상됩니다. 이는 더욱 효율적인 반도체 제조를 가능하게 합니다.블랙웰 아키텍처와 호퍼의 ..

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• · 2024. 6. 3.
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중국 미국 유럽 한국의 UAM 산업 현황

21세기의 교통 혁신으로 주목받고 있는 도심항공모빌리티(UAM)는 우리의 이동 방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 지니고 있습니다. 도시의 하늘을 나는 자동차는 더 이상 공상 과학 소설의 일부가 아니며, 전 세계적으로 많은 기업과 정부가 이 새로운 교통수단의 상용화를 위해 노력하고 있습니다. 2024년 5월 현재, UAM(Urban Air Mobility) 산업은 중국, 미국, 유럽, 그리고 한국을 포함한 여러 국가에서 눈에 띄는 발전을 이루고 있습니다. 이 글에서는 각 지역의 UAM 산업 발전 현황을 살펴보고, UAM의 발전에 따라 성장할 것으로 예상되는 관련주까지 정리해 보겠습니다. 중국의 UAM 산업중국은 UAM 분야에서 선도적인 위치를 차지하고 있습니다. 다양한 스타트업과 항공기 제조사들이 시장에..

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• · 2024. 5. 14.
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구글 딥마인드 알파폴드3 발표. 무엇이 달라졌고 다운로드 방법까지

인공지능 기술이 급속도로 발전함에 따라, 생명 과학 분야에서도 이러한 기술의 영향력이 점점 커지고 있습니다. 특히, 구글 딥마인드의 알파폴드3는 단백질 구조 예측 분야에서 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 알파폴드3가 생명 과학 연구에 어떤 새로운 가능성을 열어주고 있는지, 그리고 이러한 기술이 어떻게 미래의 연구와 응용 분야에 기여할 수 있는지를 분석해 보고 알파폴드 서버 사용 방법을 정리해 보겠습니다. 알파폴드3: 생명과학의 새 지평알파폴드3는 단백질, DNA, RNA 및 리간드의 구조와 상호작용을 정확하게 예측함으로써 생명과학의 이해를 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 이전 모델인 알파폴드2에 비해 상호작용 예측 정확도가 최소 50% 향상되었으며, 중요한 상호작용 유형에 대해서는 정확도가 ..

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• · 2024. 5. 10.
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애플의 AI는 어떤 혁신을 갖고 있을까

애플의 CEO 팀 쿡은 연례 개발자 콘퍼런스(WWDC)에서 AI와 관련된 "큰 발표 계획"을 갖고 있다고 언급했습니다. 이는 애플의 AI 전략에 대한 기대감을 높이고 있으며, 특히 생성적 인공지능(AI)의 탑재 가능성에 대한 관심이 집중되고 있습니다. AI를 탑재한 새로운 아이폰에서는 어떤 기능이 추가될지 예상해 보겠습니다.AI 기술의 진화: 아이폰 16의 새로운 시작애플은 올 가을에 출시될 아이폰 16에 생성적 인공지능(AI)을 탑재할 계획이며, 이를 통해 삼성전자와의 기기 내 AI 경쟁이 예상됩니다. iOS 18은 아이폰에 여러 새로운 AI 기능을 도입할 것으로 보입니다. iOS 18의 AI 기능들iOS 18은 아이폰에 많은 새로운 AI 기능을 도입할 것으로 예상되며, 이는 메시지 앱과 시리의 개선을..

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• · 2024. 5. 4.
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구글의 최첨단 오픈 모델 ‘젬마 (Gemma)’ 정의, 다운로드 방법 정리

젬마는 구글에서 개발한 최첨단 오픈 모델입니다. 이 모델은 제미나이의 핵심 기술과 연구를 기반으로 제작되었으며, 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다. 젬마에 대해 자세히 알아보고 젬마를 사용하기 위해 필요한 다운로드 경로도 알려드리겠습니다.젬마 모델의 기술적 정의젬마는 제미나이 개발의 핵심 기술과 연구를 기반으로 제작된 최첨단 경량 오픈 모델입니다. 제미나이와 협력하여 개발된 젬마는 사전 훈련 및 지시 조정된 변형과 함께 제공되는데 새로운 책임감 있는 생성형 AI 툴킷을 활용하여 안전한 AI 애플리케이션을 개발할 수 있도록 가이드와 필수 도구를 제공합니다.네이티브 케라스 (Keras) 3.0을 통해 JAX, PyTorch, TensorFlow와 같은 주요 프레임워크에서 추론 및 지도 학습을 위한 툴체인을..

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• · 2024. 4. 26.
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SLM 언어 모델 비교: MS 파이-3 미니, 구글 젬마 2B와 7B, 메타 라마3

자연어 처리 분야에서 언어 모델은 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 작은 크기의 언어 모델은 리소스 제한 환경에서 유용하며, 다양한 응용 프로그램에 적합합니다. 이 글에서는 MS 파이-3 미니, 구글 젬마 2B, 구글 젬마 7B, 메타 라마3에 대해 비교해보겠습니다.MS 파이-3 미니 (Microsoft PyTorch 3 Mini)MS 파이-3 미니는 Microsoft에서 개발한 소형 언어 모델로, 파라미터 수가 상대적으로 적습니다.기술적 특징작은 모델 크기 (통상적으로 30억 개 이하의 파라미터)제한된 컴퓨팅 자원에서 효율적인 운영.빠른 학습 및 추론 속도.단순한 NLP 작업이나 제한된 도메인에서 주로 사용파이-3의 더 자세한 기술적인 내용은 아래의 버튼을 클릭해 확인하실 수 있습니다.파이-3 미니 ..

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• · 2024. 4. 26.
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