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희토류 ↔ H20 트레이드의 의미, 빅테크 수혜 + CXMT 중요성 부각
KB 중국 산업/기업
25.07.31
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- 희토류를 엔비디아 H20 칩 제재에 대한 협상 카드로 꺼내든 것은 학습용 GPU 부족 의미
- 중국 GPU칩의 연산력은 결코 뒤처지지 않지만, 메모리 문제로 “학습”에 사용하기 어려움
- 투자 아이디어 ① 메모리 기술 갖춰야 AI 패권 확보 가능, CXMT & 中 HBM 밸류체인 주목
- 투자 아이디어 ② AI 학습 가능한 플레이어는 빅테크로 좁혀질 가능성
7월 14일 엔비디아는 지난 4월부터 수출이 통제된 중국 수출용 GPU H20의 판매를 재개할 계획이라고 밝혔다.
AMD 또한 중국 수출용 GPU MI308 판매를 재개한다고 발표했다.
이는 미국 정부의 승인을 받아 판매를 재개한 것인데, 규제 완화의 배경에는 중국의 희토류 광물 판매 확대 조치가 있었다.
중국 정부가 희토류 협상카드를 활용해 H20, MI308 칩과 같은 GPU 수입을 확대했다는 점은 의미가 크다.
중국은 현재 학습용 GPU 칩이 부족한 상황이며, 동시에 중국 정부가 AI 역량을 중요하게 여기고 있음을 방증하기 때문이다.
■중국 GPU칩의 연산력은 결코 뒤처지지 않지만, 메모리 문제로 “학습”에 사용하기 어려움
일부 중국산 첨단 칩들은 연산 성능 측면에서는 엔비디아의 H20, H100을 앞서지만, 메모리 기술의 한계로 인해 학습용으로는 적용이 어려운 상황이다.
딥러닝 모델의 학습은 입력에 대해 모델이 예측을 하는 과정을 반복해 다수의 인풋-아웃풋 데이터를 얻은 뒤, 예측치와 실제 정답과의 차이를 함수화하고, 해당 함수 (손실함수)의 최소값 (그래디언트)을 구해 파라미터를 수정하는 과정이다.
크게 인풋을 넣어 아웃풋을 구하는 정방향 계산과 파라미터를 수정하는 역방향 계산으로 구분할 수 있다.
역방향 계산에서는 정방향 계산에서 구한 값들을 토대로 최소값을 찾기 때문에, 해당 값을 잠시 저장할 메모리 공간이 필요하다 (그림 1).
따라서 학습용 칩의 성능 비교 시, 메모리 용량과 여기에서 데이터를 불러오는 속도에 영향을 미치는 메모리 대역폭을 고려해야 한다.
한편 중국의 첨단 칩들의 연산 능력은 엔비디아 첨단 칩에 비견할 수준이지만, 메모리의 용량 및 대역폭 면에서 크게 뒤처지고 있다.
중국의 첨단 칩들은 추론에서 준수한 성능을 보일 수 있으나, 학습용으로는 아직 부족한 상황이다 (표 1).
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