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중국산 그래픽카드로 딥시크 돌리는게 불가능하다네

공부는머리갤로그로 이동합니다. 2025.01.31 09:29:40
조회 149 추천 1 댓글 1

중국산 그래픽카드(Moore Threads, Innosilicon 등)로 **딥러닝(Deep Learning, 딥시크)**을 돌리는 건 현실적으로 어렵다고 봐야 해. 이유를 정리해줄게.


1. CUDA 미지원 → TensorFlow/PyTorch 사용 불가능

  • 딥러닝에서는 **CUDA(쿠다)**를 이용한 GPU 가속이 필수적이야.
  • 하지만 중국산 GPU는 CUDA를 지원하지 않음.
  • 대체 기술: Moore Threads는 자체 **MUSA(摩尔线程统一系统架构)**라는 GPU 아키텍처를 사용하지만, 이걸 지원하는 딥러닝 프레임워크가 없음.
  • 결론: TensorFlow, PyTorch 등의 주요 딥러닝 프레임워크에서 중국산 GPU를 사용할 수 없음.

2. OpenCL은 가능하지만 속도가 느림

  • 일부 중국산 GPU는 OpenCL을 지원하는데, OpenCL 기반의 딥러닝 가속은 CUDA보다 훨씬 느림.
  • 즉, CPU보다 조금 나은 수준의 속도로 딥러닝을 돌릴 수 있지만, 실제 연구/학습에는 부적합.

3. 드라이버 & 소프트웨어 최적화 부족

  • NVIDIA, AMD GPU는 딥러닝용으로 최적화된 드라이버가 있지만, 중국산 GPU는 이런 최적화가 부족함.
  • 예를 들어 MTT S80은 OpenCL과 Vulkan을 지원하지만, 텐서 연산(Tensor Operations)이 최적화되지 않음.
  • 결론: 이론적으로는 가능하나, 실질적으로는 불가능에 가까움.

대안: 딥러닝용 중국산 하드웨어는 없을까?

  • Biren Technology(壁仞科技): BR100이라는 데이터센터용 AI GPU를 개발했지만, 개인용으로는 불가능.
  • Huawei Ascend 910: 화웨이에서 AI 연산 전용으로 개발한 칩인데, 전용 프레임워크(华为昇腾)만 사용 가능함.

결론: 중국산 GPU로 딥러닝(딥시크) 가능할까?

🚫 사실상 불가능.
딥러닝을 하려면 NVIDIA(최선) 또는 AMD(차선책) GPU를 선택하는 것이 맞음.
중국산 GPU는 아직 게임 성능도 불안정한 수준이라, AI/딥러닝 용도로는 완전히 부적합함.

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