엔비디아
엔비디아(nVIDIA)는 미국의 GPU 제조 회사이다. 1993년 스탠퍼드 대학교 석사 출신인 대만계 미국인인 젠슨 황(Jen-Hsun Huang, 黄仁勋, 황인훈) 등이 공동 창업했다. 본사는 미국 캘리포니아 주 실리콘밸리에 있다. 간혹 '엔디비아'라고 잘못 쓰는 경우가 있는데, 정확한 명칭은 '엔비디아'이다.
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개요[편집]
엔비디아는 지포스(GeForce) 시리즈 등의 컴퓨터용 그래픽 카드와 멀티미디어 장치를 개발·제조하는 회사이다. 1993년 젠슨 황, 크리스 말라초스키(Chris Malachowsky), 커티스 프리엠(Curtis Priem)에 의해 설립된 미국의 기술 회사로, 그래픽 처리 장치(GPU) 및 AI 기술 개발로 유명하다. 본사는 미국 캘리포니아주 산타클라라에 위치하고 있다. 엔비디아는 고성능 컴퓨팅, 그래픽, 인공지능, 자율주행차, 데이터센터 등 다양한 기술 분야에서 선도적인 역할을 하고 있다. 엔비디아는 엑스박스와 플레이스테이션 3과 같은 비디오 게임기에 그래픽 카드 칩셋을 공급하였다. 인공지능(AI) 기반의 무인 자율주행 자동차를 개발하고 있다.
역사[편집]
- 설립 초기
엔비디아는 1993년 4월 5일, 젠슨 황, 크리스 말라코스키, 커티스 프림에 의해 설립되었다. 젠슨 황은 대만계 미국인 전기 엔지니어로, LSI 로직의 CoreWare 이사와 AMD의 마이크로프로세서 디자이너로 일한 경력을 보유하고 있었다. 크리스 말라코스키는 썬 마이크로시스템즈(Sun Microsystems)에서 근무한 엔지니어였으며, 커티스 프림은 IBM과 썬 마이크로시스템즈에서 그래픽 칩 디자이너로 활약했다. 세 사람은 산호세 동부의 베리에사 로드(Berryessa Road)에 위치한 한 식당에서 만나 엔비디아를 설립하기로 결정했다. 회사 이름은 라틴어 단어 invidia에서 영감을 받아 “엔비디아(NVIDIA)”로 명명되었으며, 이는 “부러움”이라는 의미를 담고 있다. 초기 엔비디아는 40,000달러의 자본금으로 시작했으며, 이후 벤처 캐피탈 세쿼이아 캐피털 등으로부터 2천만 달러의 투자를 유치했다. 당시 엔비디아는 그래픽 처리 기술의 중요성을 인식하고 그래픽 기반 처리 기술에 주력하기로 했다. 젠슨 황은 "비디오 게임이 당대 가장 계산적으로 도전적인 문제 중 하나이며, 대규모 시장을 형성하고 있다"고 주장하며 그래픽 기술이 회사의 핵심 방향이 될 것이라고 선언했다.
- 초기 제품과 기술적 도약
엔비디아의 첫 번째 그래픽 가속기 제품인 NV1은 1995년에 출시되었다. 그러나 이 제품은 DirectX 표준을 채택하지 않고 사변형 그래픽을 채택해 시장에서 큰 호응을 얻지 못했다. 이후 엔비디아는 삼각형 기반 그래픽 처리를 지원하는 RIVA 128(1997)과 RIVA TNT(1998)를 출시하며 시장에서의 입지를 다졌다. 1999년에는 최초의 GPU(Graphic Processing Unit)로 불리는 지포스 256(GeForce 256)을 출시했다. 이는 그래픽 카드에서 T&L(Transform and Lighting) 기능을 하드웨어로 구현한 첫 사례로, 업계에 혁신을 불러일으켰다.
- 시장 상장과 글로벌 기업으로의 도약
1999년, 엔비디아는 나스닥에 상장하며 대중적으로 더 큰 관심을 받게 되었다. 이 시점에서 엔비디아는 시장의 리더로 자리 잡기 시작했으며, 3dfx 등 주요 경쟁사의 지적 재산권을 인수하며 기술적으로도 한 단계 도약했다. 이 과정에서 엔비디아는 마이크로소프트와 협력하여 엑스박스 게임 콘솔용 그래픽 하드웨어를 개발하는 데 성공하며 대규모 수익을 올렸다.
- 주요 인수와 혁신
2000년대 초반부터 엔비디아는 주요 기업 인수에 나서며 사업 영역을 확장했다. 2002년에는 그래픽 소프트웨어 도구를 개발하던 Exluna를 인수했으며, 2008년에는 물리 엔진 개발사 Ageia를 인수해 PhysX 기술을 자사의 GPU 제품군에 통합했다. 2011년에는 암(ARM) 기반 테그라(Tegra) 칩셋을 발표하며 모바일 시장에서도 발자취를 남겼다. 이를 통해 엔비디아는 자동차 전자 장치 및 휴대용 게임 장치로 사업 영역을 다각화했다. 테그라 칩은 이후 자율주행차 기술에도 활용되며 업계를 선도하는 기술 중 하나로 자리 잡았다.
- 데이터센터와 AI로의 확장
2010년대 중반 이후 엔비디아는 AI와 데이터센터 시장에 집중하기 시작했다. 2016년에는 파스칼 아키텍처 기반의 지포스 10 시리즈를 발표하며 딥러닝 연산 속도를 크게 향상시켰다. 이후 Volta 아키텍처로 대표되는 Tensor Core GPU는 AI와 머신러닝 분야에서 혁신적인 성능을 제공했다. 2019년에는 데이터센터 네트워크 기술의 선도 기업인 Mellanox를 인수하며 클라우드 컴퓨팅과 데이터센터 시장에서의 입지를 강화했다.
- 미래 비전
2020년대에 들어서 엔비디아는 자율주행차 기술, 로봇공학, 의료 AI, 게임 스트리밍 등 다양한 분야에서 선도적인 위치를 확보하고 있다. 2020년에는 소프트뱅크로부터 암(ARM Holdings)을 인수하려는 계획을 발표했으나, 규제 문제로 최종적으로 철회되었다. 그럼에도 불구하고 엔비디아는 데이터센터 GPU와 AI 칩셋에서의 독보적인 위치를 통해 지속적으로 성장을 이어가고 있다. 젠슨 황은 "컴퓨팅은 모든 산업을 재편하고 있으며, 엔비디아는 이 변혁의 중심에 있다"고 선언하며 회사의 비전을 강조했다.
특징[편집]
엔비디아는 오래된 장치부터 최신 장치까지 두루 지원할 수 있는 통합형 장치 드라이버를 제공하는 데에 애쓰고 있다. 초창기의 엔비디아는 게임에 대한 지원과 관련 기술을 쌓는데 집중했고, 많은 메이저 게임 개발사에 기술 지원과 함께 자금 지원까지 해주었다. 그에 따라 여러 게임 개발사들은 엔비디아 제품을 선호하게 되었다. 리눅스/오픈 소스를 지원한다. 맥 운영체제도 지원한다.
엔비다이는 자체 공장이 없기 때문에 칩 제작은 대만의 TSMC, 한국 삼성전자 LSI 등의 회사에서 맡고 있다. 2016년 8월 기준으로 서버 시장에 진출한데 이어, 자율주행 자동차 전용 반도체를 공개하며 인공지능 기술과 관련된 사업영역으로 점점 확대하고 있다. CES 2017에서 발표한 게이밍 클라우드 서비스로 저사양 컴퓨터로 고사양의 게임을 돌릴 수 있게 해준다.
사업 분야[편집]
게이밍[편집]
엔비디아는 게이밍 분야에서 오랜 역사를 자랑하며, 고포스(GeForce) 시리즈는 이를 대표하는 제품군이다. 고해상도 그래픽, 높은 프레임 속도, 실시간 레이 트레이싱 기술을 통해 게이머들에게 최상의 비주얼 경험을 제공하고 있다. 특히 RTX 40 시리즈는 사실적인 그래픽 효과를 가능하게 하는 레이 트레이싱과 AI 기반의 DLSS(Deep Learning Super Sampling)를 통해 게임 성능과 품질을 동시에 강화했다. 게이밍 부문은 단순히 하드웨어 판매에 그치지 않고, 소프트웨어 생태계도 지원한다. 엔비디아는 고포스 Experience라는 애플리케이션을 통해 게임 최적화, 드라이버 업데이트, 게임 플레이 녹화와 같은 기능을 제공하며, 사용자 경험을 향상시키고 있다. 또한, 게이밍 산업에서의 엔비디아의 기여는 e스포츠와 스트리밍 기술 발전에서도 두드러진다. 고성능 GPU는 경쟁적인 e스포츠 환경에서 최적의 성능을 제공하며, 엔비디아 브로드캐스트 기술은 AI를 활용해 소음 제거와 카메라 효과를 가능하게 함으로써 스트리밍 환경을 개선한다.
데이터센터[편집]
데이터센터는 엔비디아의 가장 빠르게 성장하는 사업 부문으로, 클라우드 기반 서비스와 AI, 머신 러닝, 빅데이터 분석 등 다양한 고성능 연산(HPC) 작업에 최적화된 솔루션을 제공한다. 이 분야의 대표 제품군은 엔비디아 테슬라(NVIDIA Tesla)와 엔비디아 A100 시리즈로, 이들은 병렬 연산 능력을 극대화하여 AI 모델 학습과 추론을 빠르게 처리한다. 특히, A100은 Ampere 아키텍처를 기반으로 하며, 텐서코어(Tensor Core)를 활용해 딥러닝 모델의 학습 속도를 획기적으로 단축한다. 또한, 엔비디아는 데이터센터의 효율성을 높이기 위해 NVLink 기술을 도입했다. 이는 GPU 간 데이터 전송 속도를 크게 향상시켜 대규모 모델 훈련에서 성능 병목 현상을 줄인다. 엔비디아의 데이터센터 솔루션은 아마존 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드(Google Cloud), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)와 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체들에 채택되어 AI 워크로드를 지원하고 있다.
AI 및 딥러닝[편집]
엔비디아는 AI와 딥러닝 분야에서 독보적인 기술력을 바탕으로, 연구자와 기업에게 최적화된 플랫폼을 제공하고 있다. CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 엔비디아의 AI 생태계의 핵심으로, GPU를 활용한 병렬 컴퓨팅을 가능하게 한다. CUDA는 과학적 계산, 머신 러닝, 영상 처리 등 다양한 분야에서 활용되며, 딥러닝 모델의 학습과 추론 속도를 극대화한다. 엔비디아는 또한 AI 연구와 개발을 위한 소프트웨어 스택인 NVIDIA AI 엔터프라이즈를 제공한다. 이 플랫폼은 딥러닝 프레임워크, 데이터 처리, 모델 최적화 등 AI 워크로드 전반을 지원하며, 개발자들이 GPU의 성능을 최대한 활용할 수 있도록 돕는다. 특히, 엔비디아의 DGX 시스템은 딥러닝 연구자와 데이터 과학자를 위해 설계된 고성능 컴퓨팅 시스템이다. DGX는 다수의 GPU를 연결하여 대규모 AI 모델 훈련을 가속화하며, 연구 시간과 비용을 크게 절감시킨다.
프로페셔널 비주얼라이제이션[편집]
엔비디아의 쿼드로 시리즈는 디지털 콘텐츠 제작, CAD(컴퓨터 지원 설계), 시뮬레이션 등 크리에이티브 및 엔지니어링 작업에 특화된 GPU 제품군이다. 이 제품군은 RTX 스튜디오와 결합하여 3D 모델링, 애니메이션, 비디오 편집과 같은 작업에서 최상의 성능을 제공한다. 특히, 영화 제작, 건축, 자동차 디자인과 같은 산업에서 실시간 렌더링 기술을 제공함으로써 시각적 효과의 품질을 한층 더 높이고 있다. 예를 들어, 옴니버스 플랫폼은 엔비디아의 최신 기술로, 3D 디자인 팀들이 협업할 수 있는 가상 워크스페이스를 제공한다. 이 플랫폼은 다양한 설계 도구와의 호환성을 지원하며, 실시간으로 데이터를 교환하고 시뮬레이션을 실행할 수 있어 설계 및 시각화 과정을 혁신하고 있다.
자동차[편집]
자동차 산업은 엔비디아가 큰 성과를 내고 있는 또 다른 분야이다. NVIDIA 드라이브는 자율주행차를 위한 AI 기반 플랫폼으로, 차량의 데이터 처리와 자율주행 알고리즘 실행을 지원한다. 이 플랫폼은 센서 데이터의 통합, 실시간 의사결정, 차량 제어와 같은 핵심 기능을 제공한다. 특히, 드라이브 오린(Drive Orin)은 자율주행차의 두뇌 역할을 하는 고성능 칩으로, 초당 수조 개의 연산을 처리할 수 있다. 이와 함께 엔비디아는 드라이브 심(Drive Sim)이라는 시뮬레이션 소프트웨어를 제공하여 자율주행 알고리즘을 가상 환경에서 테스트할 수 있도록 지원한다. 이는 실제 도로 주행 테스트를 줄이고 개발 시간을 단축시킨다.
또한, 엔비디아의 AI 칵핏 솔루션은 차량 내부 경험을 혁신한다. 음성 인식, 제스처 제어, 디지털 계기판 등을 통해 운전자와 승객에게 스마트한 인터페이스를 제공하며, 자동차 제조업체들이 차별화된 사용자 경험을 제공할 수 있도록 돕고 있다.
네트워킹[편집]
엔비디아는 멜라녹스(Mellanox) 인수를 통해 네트워킹 사업에서도 강력한 입지를 구축했다. 멜라녹스의 기술을 기반으로 한 블루필드(BlueField) 데이터 처리 장치(DPU)는 데이터센터의 네트워크 처리 성능을 획기적으로 개선하며, AI 및 클라우드 서비스의 데이터 전송 효율성을 높인다. 블루필드는 전통적인 CPU 작업을 분산시키고 데이터 처리량을 크게 늘려, 데이터센터의 성능을 최적화한다. 특히, 클라우드 환경에서 보안과 네트워크 트래픽 관리가 점점 중요해짐에 따라, 블루필드는 AI 기반의 네트워크 분석과 보안 기능도 지원한다.
클라우드 및 소프트웨어[편집]
엔비디아는 하드웨어뿐 아니라 소프트웨어 및 클라우드 서비스에서도 영향력을 확대하고 있다. 엔비디아 그리드(NVIDIA GRID)는 가상 데스크톱 인프라(VDI)를 위한 GPU 기반 솔루션으로, 원격 환경에서도 고성능 그래픽 작업을 가능하게 한다. 또한, 엔비디아의 맥신(Maxine) 플랫폼은 비디오 회의와 스트리밍을 위한 AI 기반 솔루션을 제공한다. 이는 소음 제거, 실시간 번역, 해상도 업스케일링과 같은 기능을 통해 원격 협업과 통신 환경을 개선한다.
주요 제품[편집]
지포스[편집]
지포스(GeForce)는 엔비디아가 개발한 개인용 그래픽 카드 브랜드로, 개인용 컴퓨터에서 게임과 고급 그래픽 처리를 위한 핵심적인 기술을 제공한다. 1999년 첫 번째 지포스 256이 출시된 이후, 지포스 시리즈는 빠르게 진화하며 다양한 시장에 진입했다. 초기에는 고급 게임 그래픽을 제공하는 외장형 그래픽 카드 시장을 목표로 개발되었지만, 시간이 지나면서 그 범위는 점차 확장되었고, 저가형부터 고급형까지 다양한 가격대와 용도의 그래픽 카드가 등장했다.
지포스 시리즈는 그 성능에 따라 다양한 모델로 나뉘며, 주요 제품군으로는 GTX와 RTX가 있다. GTX 시리즈는 3D 그래픽 처리에서 우수한 성능을 발휘하며, 게임과 영화 시청 등에서 높은 품질의 그래픽을 제공한다. 그에 반해 RTX 시리즈는 더 고급 기능을 탑재하고 있다. 특히 레이 트레이싱(Ray Tracing) 기술을 적용하여 사실적인 빛의 반사, 그림자, 조명 효과를 실시간으로 구현할 수 있다. RTX 20 시리즈는 이 기술을 처음 도입했으며, 이후 RTX 30 시리즈와 RTX 40 시리즈가 출시되면서 성능과 품질이 더욱 향상되었다.
RTX 시리즈의 또 다른 핵심 기능인 DLSS(Deep Learning Super Sampling)는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 게임의 프레임 속도를 높이면서도 화면 해상도를 개선하는 기능을 제공한다. 이는 GPU의 성능을 최적화하고, 게임의 비주얼 품질을 유지하면서도 더욱 부드러운 플레이 환경을 제공한다. 지포스는 그래픽 처리뿐만 아니라 GPGPU(General Purpose GPU)로서의 역할을 강화하며, 다양한 과학적 계산과 머신 러닝 연산에도 활용된다. 엔비디아의 CUDA 기술은 지포스 GPU가 범용 계산에 사용할 수 있도록 하여, 게임 외에도 데이터 분석, 딥러닝, 과학적 연구 등 다양한 분야에서 활용된다.
RTX[편집]
RTX는 엔비디아의 고급 GPU 브랜드로, 그래픽 처리 능력의 한계를 넘어서 실시간 레이 트레이싱을 통해 더욱 사실적인 그래픽을 구현하는 데 주력하고 있다. RTX의 가장 큰 특징은 레이트레이싱(Ray Tracing) 기술로, 이 기술은 현실적인 빛의 반사, 굴절, 그림자, 그리고 텍스처의 상호작용을 매우 자연스럽게 재현할 수 있다. 전통적인 래스터화(Rasterization) 방식으로는 구현할 수 없는 고급 조명 효과를 실시간으로 처리할 수 있어, 게임의 시각적 품질을 한 차원 더 끌어올렸다.
RTX 20 시리즈가 처음 레이 트레이싱 기능을 탑재하면서 RTX는 게이머들 사이에서 큰 주목을 받았다. 이후 RTX 30 시리즈와 RTX 40 시리즈로 발전하면서 성능은 더욱 향상되었고, DLSS(Deep Learning Super Sampling)와 결합되어 게임 성능과 그래픽 품질의 균형을 맞추는 데 중요한 역할을 한다. DLSS는 AI 기반의 업스케일링 기술로, 화면 해상도를 인공지능을 통해 향상시키며 게임 성능을 크게 개선한다. 예를 들어, 1440p로 실행되던 게임을 4K 해상도로 끌어올리면서도 성능 저하를 최소화할 수 있다.
RTX 그래픽 카드는 고급 게이머뿐만 아니라 크리에이티브 전문가들에게도 인기가 있다. 3D 모델링, 비디오 편집, VFX 작업 등 고성능 작업을 요구하는 분야에서도 우수한 성능을 발휘한다. 특히 RTX Studio는 크리에이터들을 위해 최적화된 드라이버와 소프트웨어 패키지를 제공하여, 콘텐츠 창작 작업의 효율성을 높여준다.
NVS[편집]
NVS는 엔비디아의 기업용 그래픽 솔루션 브랜드로, 특히 다중 모니터 환경을 요구하는 비즈니스 환경에서 사용된다. NVS 시리즈는 고성능 그래픽 카드를 필요로 하지 않지만, 다수의 디스플레이를 관리해야 하는 상황에서 매우 유용하다. 대표적으로 디지털 사이니지, 트레이딩 플랫폼에서 많이 사용되며, 안정적인 성능과 저전력 소비가 특징이다. NVS 카드의 주요 특징은 팬리스 디자인으로, 저소음 설계가 가능하여 시끄러운 환경을 피하고자 하는 사무실 환경에서 이상적이다. 또한, 다중 디스플레이 지원이 뛰어나, 최대 16개의 디스플레이를 하나의 시스템에서 구동할 수 있는 기능을 제공한다. 이는 주식 거래소나 고급 디지털 사이니지 시스템에 매우 적합하다. NVS 그래픽 카드는 엔비디아의 쿼드로(Quadro) 시리즈와 비슷한 기술을 사용하나, 가격대가 더 저렴하여 대체로 예산이 제한된 기업들이 선호한다.
테그라[편집]
테그라(Tegra)는 엔비디아가 설계한 ARM 기반의 시스템 온 칩(System on Chip, SoC) 제품군으로, 모바일 디바이스와 임베디드 시스템에서 사용된다. 테그라는 모바일 기기에서 요구되는 강력한 성능과 낮은 전력 소비를 모두 충족시킬 수 있는 칩셋을 제공한다. 초기 테그라는 닌텐도 스위치와 같은 게임 콘솔에서 중요한 역할을 했으며, 스마트폰, 태블릿, 자동차 등 다양한 분야에 확장되었다.
테그라 X1 칩셋은 특히 닌텐도 스위치와 같은 모바일 게임 콘솔에서 뛰어난 성능을 발휘했다. 테그라의 핵심 기술은 GPU와 CPU의 통합으로, 그래픽 처리와 연산 처리를 동시에 수행할 수 있어 매우 효율적이다. 또한, 테그라의 그래픽 프로세서는 고해상도 비디오 출력과 4K 콘텐츠 스트리밍을 지원하며, 자동차 인포테인먼트 시스템에서도 활용된다.
테그라는 최근 자율주행차의 핵심 플랫폼인 엔비디아 드라이브(Drive)와 결합되어 자율주행 시스템의 데이터 처리와 AI 연산을 지원한다. 테그라는 이러한 임베디드 시스템에 최적화된 전력 효율성과 뛰어난 그래픽 성능 덕분에 산업계에서 중요한 기술로 자리잡고 있다.
테슬라[편집]
테슬라는 엔비디아의 데이터센터 및 고성능 컴퓨팅(HPC)을 위한 제품군으로, AI 및 머신 러닝, 과학적 연구와 같은 고성능 연산 작업에 특화된 GPU를 제공한다. 테슬라 시리즈는 대규모 데이터센터 환경에서 필요한 연산 능력을 제공하며, 병렬 연산을 위한 뛰어난 성능을 자랑한다. 이를 통해 기후 모델링, 유전자 분석, 복잡한 시뮬레이션 등의 작업을 빠르게 처리할 수 있다.
테슬라 GPU는 CUDA와 텐서코어를 활용하여 AI 연산을 가속화하는 데 중요한 역할을 한다. 특히, 딥러닝과 기계학습에 최적화된 성능을 발휘하여, 데이터센터에서의 효율성을 극대화한다. 이 GPU는 대규모 병렬 처리를 지원하여, 수천 개의 연산을 동시에 처리할 수 있다. 또한, HBM2 메모리를 사용하여 대용량 데이터 처리를 지원하고, NVLink 기술을 통해 여러 GPU 간의 고속 데이터 전송을 가능하게 한다. 테슬라 GPU는 AI 연구, 고성능 컴퓨팅, 그리고 클라우드 컴퓨팅 환경에서 필수적인 장비로 자리 잡았다.
엔포스[편집]
엔포스(nForce)는 엔비디아의 칩셋 브랜드로, 초기에는 주로 메인보드용 칩셋으로 사용되었으며, 고성능 데스크탑 및 서버 환경을 지원하는 기술을 제공했다. 엔포스 칩셋은 멀티미디어 처리와 고속 데이터 전송을 지원하며, 여러 가지 SATA, PCIe, USB 포트를 포함한 확장성을 제공하여 다양한 하드웨어와의 호환성을 높였다. 엔포스 시리즈는 듀얼 채널 DDR 메모리 지원과 고속 그래픽 버스 인터페이스를 통해 그래픽 성능을 개선하고, 게임 및 고성능 애플리케이션에서 매우 중요한 역할을 했다. 최근에는 서버용 칩셋으로도 발전하여 대규모 데이터센터와 클라우드 서비스 제공자들에게 중요한 제품군으로 자리잡고 있다.
그래픽 칩셋[편집]
- NV1
- 리바 시리즈
- 리바 128
- 리바 128ZX
- 리바 TNT
- 리바 TNT 2
- 리바 TNT 2 M64
- 리바 TNT 2 M64 VANTA
- 엔비디아 지포스 시리즈
- 지포스 256
- 지포스 2 시리즈 - MX시리즈 (100, 200, MX, 400), Pro, Ti, GTS
- 지포스 3 시리즈 - Ti시리즈 (200, 500)
- 지포스 4 시리즈 - MX시리즈 (420, 440, 460), Ti시리즈 (4200, 4400, 4400-8X, 4800SE, 4600, 4800)
- 지포스 5(FX) 시리즈 - FX5200, FX5500, FX5600, FX5700, FX5900, FX5950 등
- 지포스 6 시리즈 - 6200 (LE, TC), 6500 LE, 6600 (LE, GT ,XT), 6800 (LE, XT GS, GT, Ultra)
- 지포스 7 시리즈 - 7100 (GS), 7200 (GS), 7300 (LE, GS, GT), 7600 (GS, GT, GST), 7800 (GS, GT, GTX), 7900 (GS, GT, GTX), 7950 (GT, GX2)
- 지포스 8 시리즈 - 8300 GS, 8400 GS, 8500 GT, 8600 (GT, GTS), 8800 (GTS, GS, GT, GTS 512, GTX, Ultra)
- 지포스 8M 시리즈 - 8400M (G, GS, GT), 8600M (GS, GT), 8700M GT, 8800M (GTS, GTX)
- 지포스 9 시리즈 - 9300 (gs), 9400 (GT), 9500 (GT), 9600 (GSO, GT), 9800 (GT, GTX, GTX+, GX2)
- 지포스 100 시리즈 - G 100, GT 120, GT 130, GT 140, GTS 150
- 지포스 200 시리즈 - G 210, GT 220, GT 230, GT 240, GTS 250, GTX 260, GTX275, GTX 280 ,GTX 285 , GTX 295
- 지포스 300 시리즈 - GT 310, GT 315, GT 320, GT 330, GT 340
- 지포스 400 시리즈 - GT 420, GT 430, GT 440, GTS 450, GTX 460, GTX460SE, GTX 465, GTX 470, GTX 480
- 지포스 500 시리즈 - GTX 590, GTX 580, GTX 570, GTX 560Ti, GTX 550Ti, GTX560, GT520, GTX560SE GT 530
- 지포스 600 시리즈 - GTX 690, GTX 680, GTX 670, GTX 660Ti, GTX 660, GTX 650TiBoost, GTX 650Ti, GTX 650, GT 640, GT 630, GT 620, GT 610
- 지포스 700 시리즈 - GTX 780Ti, GTX 780, GTX 770, GTX 760, GTX 750Ti, GTX 750, GT 730, GT 720, GT 710
- 지포스 900 시리즈 - GTX 950, GTX 960 2GB, GTX 960 4GB, GTX 970, GTX 980, GTX 980Ti
- 지포스 TITAN 시리즈 - GTX TITAN, GTX TITAN Black, GTX TITAN Z, GTX TITAN X, GTX TITAN X(Pascal), GTX TITAN XP, TITAN V
- 지포스 1000 시리즈 - GTX 1080Ti, GTX 1080,GTX 1070Ti, GTX 1070, GTX 1060 6GB, GTX 1060 3GB, GTX1060 5GB, GTX 1050Ti, GTX 1660Ti, GTX 1050, GT 1030
- 지포스 2000 시리즈 - RTX 2080Ti, RTX 2080, RTX 2070, RTX 2060
- 엔비디아 쿼드로 시리즈 - 전문가 그래픽 작업용 칩셋
- 엔비디아 테슬라 시리즈 - 슈퍼컴퓨터용 GPU 칩셋
- 엔비디아 고포스 시리즈 - 임베디드/PDA, 휴대전화 등의 모바일 기기용 칩셋
논란[편집]
엔비디아의 차세대 GPU 아키텍처인 블랙웰(Blackwell)이 최근 기술적인 문제로 논란이 되고 있다. 이 아키텍처는 높은 성능과 차별화된 기술을 기반으로 많은 기대를 모았지만, 발열 문제와 생산 지연 가능성이 제기되면서 업계와 투자자들 사이에서 우려가 확산되었다.
블랙웰 아키텍처의 테스트 과정에서 과열 현상이 보고되었다. 이는 특히 서버용 GPU에서 문제가 되어 클라우드 서비스 제공업체들로부터 주목받았다. 엔비디아는 이에 대해 “발열 문제 해결은 정상적인 엔지니어링 과정의 일부”라며, 주요 클라우드 파트너들과 협력하여 개선 작업을 진행하고 있다고 밝혔다. 젠슨 황 CEO는 생산 수율 개선과 발열 문제를 해결하기 위해 설계를 일부 변경했으나, 성능상의 변화는 없었다고 강조했다. 발열 문제로 인해 블랙웰 GPU의 본격 양산 일정이 당초 계획보다 지연될 가능성이 있다. 이는 고성능 메모리(HBM3E)를 공급하는 SK하이닉스와의 공급망에도 영향을 미칠 수 있다. SK하이닉스는 HBM3E 양산을 시작한 상황에서 블랙웰 출시 지연이 발생하면 수익에도 타격이 우려되고 있다. 반면, 경쟁사인 삼성전자는 다음 세대 메모리인 HBM4 개발에 시간을 벌 기회로 활용할 가능성이 있다. 이 문제로 엔비디아의 주가는 소폭 하락했으며, 일부 주요 고객사들이 대체 옵션을 검토하고 있다는 이야기도 있다. 그러나 젠슨 황 CEO는 블랙웰의 높은 시장 수요에 자신감을 보이며, 이 GPU가 업계에 미칠 영향을 긍정적으로 전망했다. 블랙웰 사태는 엔비디아의 기술 리더십과 공급망 복잡성을 보여주는 사례로, 향후 GPU 기술과 클라우드 시장에서 어떤 변화가 일어날지 주목된다.[1][2]
각주[편집]
- ↑ 이정현 기자, 〈"엔비디아 ‘블랙웰’ 과열 문제 과장됐다...몇 달 전 해결"〉, 《지디넷코리아》, 2024-11-20
- ↑ 김용원 기자, 〈"엔비디아 '블랙웰' 발열 문제는 과장된 이슈" 분석 나와, 공급부족 리스크도 낮아져〉, 《비즈니스포스트》, 2024-11-20
참고자료[편집]
- 〈엔비디아〉, 《위키백과》
- 〈NVIDIA〉, 《나무위키》
- 이정현 기자, 〈"엔비디아 ‘블랙웰’ 과열 문제 과장됐다...몇 달 전 해결"〉, 《지디넷코리아》, 2024-11-20
- 김용원 기자, 〈"엔비디아 '블랙웰' 발열 문제는 과장된 이슈" 분석 나와, 공급부족 리스크도 낮아져〉, 《비즈니스포스트》, 2024-11-20
같이 보기[편집]
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