반응형 딥시크1 엔비디아와 딥시크 기술의 차이점! 최근 가장 이슈가 되고 있는 딥시크의 등장으로 엔비디아의 주가에 큰 변동성이 생겼습니다. 딥시크는 엔비디아와 어떤 차이점을 가지고 등장했는지 정리해 보겠습니다. 목차하드웨어 활용프로그래밍 언어개발 비용학습 방식GPU 사용량 하드웨어 활용 엔비디아: 최신 고성능 GPU인 H100을 사용딥시크: 저사양 GPU인 H800을 사용하며 하드웨어 최적화 기술 적용 프로그래밍 언어 엔비디아: CUDA라는 고수준 API 활용딥시크: PTX라는 저수준 어셈블리어를 사용해 하드웨어를 직접 제어 개발 비용 엔비디아 기반 모델(예: GPT-4): 1억 달러 이상 소요딥시크: 약 560만 달러로 개발 완료 학습 방식 엔비디아 기반 모델: 대규모 GPU 병렬처리 방식딥시크: 저사양 GPU에 최적화된 방식과 '지식 증류.. 2025. 2. 5. 이전 1 다음 반응형
