히스기야(지혜,일상,신뢰)

이건 “알파마요가 자율주행의 두뇌가 될 수 있느냐”를 넘어서,👉 GPU + HBM4가 차량 안에서 ‘데이터센터급 역할’을 현실적으로 수행할 수 있느냐의 문제입니다. 결론부터 말하면,“조건부로 가능하다. 다만 형태는 우리가 상상하는 ‘차량 내 슈퍼컴퓨터’와는 다르다” 입니다.1️⃣ 알파마요 + 완성차 제휴, 구조적으로 가능한가?✔️ 제휴 자체는 매우 현실적이미 엔비디아는:현대차 → DRIVE 플랫폼 협력BMW → 차세대 ADAS·자율주행 AI 파트너벤츠 → MB.OS + NVIDIA AI 스택👉 알파마요는 ‘완성차 OS 위에 올라가는 AI 두뇌’ 포지션이라 납품·제휴 구조는 전혀 문제 없음.2️⃣ GPU + HBM4가 차량에서 하는 역할🔹 GPU의 역할카메라·라이다·레이더 실시간 인식객체 추적 / 차..

자율주행의 진짜 승자는 누구일까?자율주행 기술을 이야기할 때 빠지지 않는 두 이름이 있는데, 바로 '테슬라의 FSD(Full Self-Driving)'와 '엔비디아의 알파마요(Alpamayo)'입니다. 겉으로 보면 둘 다 “자율주행 AI”처럼 보이지만, 실제로는 완전히 다른 길을 걷고 있습니다.이 글을 끝까지 읽으면, 왜 테슬라와 엔비디아가 경쟁자가 아니라, ‘다른 시장’을 노리는지 이해하게 될 겁니다.1️⃣ 테슬라 FSD란 무엇인가?테슬라 FSD는 테슬라 차량에 직접 탑재되는 자율주행 소프트웨어입니다.차선 변경신호등·표지판 인식자동 좌회전·우회전내비게이션 기반 주행이 모든 걸 하나의 AI가 처리합니다.하지만 중요한 포인트 👇⚠️ 완전 자율주행이 아닙니다. 현재 테슬라 FSD는👉 운전자가 반드시 감..

엔비디아 GPU vs NPU실제 성능 비교 사례로 보는 차이점 (추론 속도·전력 효율)AI 반도체 이야기를 하면 항상 등장하는 질문이 있다.“GPU가 있는데, 왜 굳이 NPU가 필요한가?”이 질문에 답하려면, ‘학습(Training)’과 ‘추론(Inference)’의 차이부터 이해해야 한다.👉 이 글에서는 엔비디아 GPU vs NPU 실제 성능 비교 사례를 통해 '왜 NPU가 빠르게 확산되고 있는지 정리'해본다.1. GPU와 NPU의 역할 차이 (초보자 핵심) 구분 엔비디아 A100 GPU NPU 주 역할AI 학습 + 추론AI 추론 특화설계 목적범용 병렬 연산신경망 연산 최적화사용 환경데이터센터, 슈퍼컴엣지·서버 추론쉽게 말해,GPU = “AI를 똑똑하게 키우는 도구”NPU = “이미 배운 AI를 ..

초보자도 5분 만에 이해하는 핵심 차이 정리자율주행 이야기가 나오면 항상 등장하는 두 이름이 있다.바로 테슬라 FSD와 엔비디아 자율주행 플랫폼이다.겉으로 보면 둘 다 “자율주행 AI” 같지만, 출발점·기술 철학·수익 구조까지 완전히 다르다.👉 이 글을 끝까지 읽으면“왜 테슬라와 엔비디아를 같은 기준으로 비교하면 안 되는지” 명확하게 이해할 수 있다.1. 테슬라 FSD와 엔비디아 자율주행의 가장 큰 차이한 문장으로 정리하면 이렇다. 테슬라는 “완성차 회사가 직접 만드는 자율주행 AI”,엔비디아는 “모든 자동차 회사에 파는 자율주행 플랫폼” 이야. 구분테슬라 FSD엔비디아 자율주행회사 성격완성차 기업반도체·AI 플랫폼 기업역할직접 운전자율주행 두뇌 제공고객테슬라 차량 사용자전 세계 자동차 회사 이 차이..