[비즈니스] AMD 신규 칩 MI300X 공개 (CNBC 2023. 06. 13.)

영자 신문 분석하기.

단편적인 단어보다 내용 중심으로 중요한 표현을 먼저 익히고,

기사 내용을 분석하며 영어를 보다 깊게 공부합니다 :)

 

댓글에 이메일 주소 남겨주시면 

매일 해설기사, 다큐 번역 등 콘텐츠를 공유해드립니다!

---

 

World business

AMD reveals new A.I. chip to challenge Nvidia’s dominance
AMD, 엔비디아 아성에 도전하는 신규 AI 칩 공개
By Kif Leswing

 

주요 문장, main sentence

1. AMD said on Tuesday its most-advanced GPU for artificial intelligence, the MI300X, will start shipping to some customers later this year.

화요일 AMD(Advanced Micro Devices)*는 AI용 첨단 GPU*, MI300X가 올해 일부 고객들을 대상으로 배송을 시작할 예정이라 밝혔다.

 

* AMD, Advanced Micro Devices: 컴퓨터, 노트북과 데이터센터를 목적으로 반도체 전기회로인 CPU, GPU, FPGA를 디자인하는 기업.

* GPU, Graphics Processing Unit: 수천 개의 코어로 이뤄져서 여러 명령어를 동시에 처리하는 병렬 처리방식의 칩.

https://elice.io/newsroom/gpu_definition_and_exampless 

GPU란 무엇일까? 개념부터 활용 예시까지!

https://www.intel.co.uk/content/www/uk/en/products/docs/processors/cpu-vs-gpu.html

CPU vs. GPU: What's the Difference?

 

 

보충 문장, supporting sentences

1. Last month, AMD CEO Lisa Su said on an earnings call that while the MI300X will be available for sampling this fall, it would start shipping in greater volumes next year. Su shared more details on the chip during her presentation on Tuesday.

5월 리사 수 AMD CEO는 어닝콜*에서 MI300X의 시제품을 올 가을 확인할 수 있을 것이고 양산품의 경우 내년 배송을 시작할 것이라 말했다. 프리젠테이션에서 리사 수 CEO는 MI300X에 대한 상세 사항을 공유했다.

*어닝콜, earning call, 주식시장에 상장된 기업이 분기별로 실적을 발표하고, 이후 기업 운영의 전망을 내놓는 행사

 

2. If AMD’s AI chips, which it calls “accelerators,” are embraced by developers and server makers as substitutes for Nvidia’s products, it could represent a big untapped market for the chipmaker, which is best known for its traditional computer processors.

MI300X, 혹은 "액셀러레이터"가 여러 개발사 및 서버사에게 받아들여진다면 기존 컴퓨터 프로세서로 명성이 잘 알려진 AMD의 입장에서 새로운 시장에 진입 성공한 것이다. 

 

3.While AMD didn’t disclose a price, the move could put price pressure on Nvidia’s GPUs, such as the H100, which can cost $30,000 or more. Lower GPU prices may help drive down the high cost of serving generative AI applications.

AMD 측은 이번 MI300X의 가격을 공개하진 않았지만 3만 달러 이상인 H100 GPU등을 보유한 엔비디아에게는 가격 압박으로 작용할 수 있다. 상대적으로 낮은 GPU 가격으로 높은 생성형 AI 애플리케이션 서버 비용을 낮출 수도 있다. 

 

4. The MI300X can use up to 192GB of memory, which means it can fit even bigger AI models than other chips. Nvidia’s rival H100 only supports 120GB of memory, for example.

MI300X는 192GB까지 사용가능하기 때문에 타사 대비 큰 AI 모델에 더 잘 맞을 수 있다. 참고로 엔비디아의 H100은 120GB까지 지원가능하다. 

 

5. “Model sizes are getting much larger, and you actually need multiple GPUs to run the latest large language models,” Su said, noting that with the added memory on AMD chips developers wouldn’t need as many GPUs.

"모델 사이즈가 커질수록 최근 개발된 대규모 언어 모델(LLM)*을 구동시키는데 많은 GPU가 필요하다"며 리사 수 CEO는 AMD 칩의 메모리 지원 범위가 늘어나기 때문에 이 경우 많은 GPU가 필요하지 않다고 강조했다.

 

*대규모 언어 모델, Large Language Models, LLM: 데이터 입출력 집합을 통해 학습된 머신러닝 신경 네트워크
https://www.itworld.co.kr/topnews/293035

대규모 언어 모델의 정의 그리고 생성형 AI와의 관계

 

6. One reason why AI developers have historically preferred Nvidia chips is that it has a well-developed software package called CUDA that enables them to access the chip’s core hardware features.

AI 개발사가 엔비디아를 그동안 선호해왔던 이유는 칩의 코어 하드웨어 특성에 원활하게 접근하도록 지원하는 엔비디아의 소프트웨어 패키지 CUDA* 때문이다.

 

* CUDA, 쿠다, Compute Unified Device Architecture: NVIDIA에서 개발한 GPU 개발 툴

https://kaen2891.tistory.com/20

CUDA (쿠다) 란, 왜 사용하는 것인가.

 

---

https://www.cnbc.com/2023/06/13/amd-reveals-new-ai-chip-to-challenge-nvidias-dominance.html

AMD reveals new A.I. chip to challenge Nvidia's dominance