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Risk & Return
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GPU + LLM > ASIC + SLM LLM의 크기를 특정 지식 도메인에 맞게 최소화하는 Knowledge Distillation 기법을 강조 이 모든 것이 엔비디아가 AI 모델 개발부터 배포까지 지원하는 NeMo 프레임워크에서 가능 GPU와 LLM이 비싸더라도 편리한데, 게다가 비용부담까지 줄이는 모델 맞춤화 기능까지 있으면 ASIC과 SLM의 방향으로 간다고 볼 수 없음
NeMo에서 사용할 수 있는 NeMoTron이라는 엔비디아 자체 오픈소스 모델은 Meta의 Llama 3.1에 기반 Meta의 FMaaS 서비스가 미래의 성장동력이고, 이것이 주가에 반영된 이유를 사실상 젠슨 황 입으로 증명한 셈 NeMoTron은 RTX 50으로 구동하는 Super와 GB200 NV72로 구동할 수 있는 Ultra로 구성. 온디바이스와 클라우드 환경에서 모두 이용 가능하다는 말
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