엔비디아와 딥시크 기술의 차이점!

최근 가장 이슈가 되고 있는 딥시크의 등장으로 엔비디아의 주가에 큰 변동성이 생겼습니다. 딥시크는 엔비디아와 어떤 차이점을 가지고 등장했는지 정리해 보겠습니다.

 

 

목차


하드웨어 활용

프로그래밍 언어

개발 비용

학습 방식

GPU 사용량

 

 

 

하드웨어 활용

 

반응형

 

• 엔비디아: 최신 고성능 GPU인 H100을 사용
• 딥시크: 저사양 GPU인 H800을 사용하며 하드웨어 최적화 기술 적용

 

프로그래밍 언어

 

• 엔비디아: CUDA라는 고수준 API 활용
• 딥시크: PTX라는 저수준 어셈블리어를 사용해 하드웨어를 직접 제어

 

 

개발 비용

 

• 엔비디아 기반 모델(예: GPT-4): 1억 달러 이상 소요
• 딥시크: 약 560만 달러로 개발 완료

 

 

학습 방식

 

• 엔비디아 기반 모델: 대규모 GPU 병렬처리 방식
• 딥시크: 저사양 GPU에 최적화된 방식과 '지식 증류' 기법 활용

 

 

GPU 사용량

 

• 엔비디아 기반 모델: 약 16,000개의 특수 AI칩 사용
• 딥시크: H800 2,000개만 사용

 

 

 

이러한 기술적 차이로 인해 딥시크는 저비용으로 고성능 AI 모델을 개발할 수 있었습니다.

 

 

엔비디아-딥시크