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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 2 편
AMD와 NVIDIA, 무엇이 다른가 — 하드웨어보다 스택이 문제인 이유
AMD GPU와 NVIDIA GPU의 차이를 하드웨어 구조, 소프트웨어 스택, 이식 경로, 생태계 성숙도의 네 층위로 나눠 감정 없이 정리합니다. SM과 CU, 텐서 코어와 매트릭스 코어의 대응 관계부터, 워프 32와 웨이브프론트 64가 코드에 실제로 어떤 버그를 만드는지 구체적으로 다룹니다. HIPIFY가 자동으로 옮겨 주는 것과 반드시 손으로 고쳐야 하는 것을 구분하고, cuBLAS와 r
2026-08-02 · 27 분 읽기 #amd#rocm#hip#nvidia#cudaAMD GPU & ROCm 완전 분석: CUDA의 대안은 가능한가?
AMD MI300X의 192GB HBM3 메모리, ROCm 소프트웨어 스택, HIP 프로그래밍 모델을 심층 분석합니다. vLLM과 llama.cpp로 실제 LLM 서빙 성능을 측정하고, NVIDIA CUDA 대비 현실적인 장단점과 선택 기준을 제시합니다.
2026-03-18 · 22 분 읽기 #amd#rocm#gpu#mi300x#LLM서빙