Nvidia가 CPU-GPU AI 성능에 대한 Intel의 주장에 대응하여 데이터센터 AI 칩 경쟁에서 자사 GPU를 Intel 프로세서와 대조시킵니다.

인텔과 엔비디아 간의 머신러닝 성능 갈등이 심화되고 있으며, 엔비디아는 인텔이 오도적인 벤치마크 결과를 유포하고 있다고 주장합니다. 엔비디아를 추월하기 위해 딥러닝 역량을 강화하려는 인텔은 자사의 64비트 x86 칩이 신경망 연산 작업에서 엔비디아보다 뛰어나다고 주장했습니다. 지난주 인텔이 자사의 최고급 듀얼소켓 Xeon Platinum 9282 데이터센터 프로세서가 객체 인식 및 컴퓨터 비전 워크로드에 사용되는 인기 있는 합성곱 신경망인 ResNet-50을 실행하는 데 엔비디아의 Tesla V100 GPU를 능가한다고 발표하면서 이 분쟁이 고조되었습니다.

그러나 당시 관찰자들이 지적했듯이, 이 비교에는 문제가 있었습니다. 서로 다른 제품을 상이한 조건에서 비교한 것이기 때문입니다. 이에 대해 엔비디아는 자체 블로그 게시물을 통해 신랄한 반박을 제시했습니다. 엔비디아의 제품 마케팅 담당 이사인 Paresh Kharya는 뾰족한 아이러니로 자신의 응답을 시작했습니다: "세계 최고의 기술 기업 중 하나가 자신의 제품의 장점을 강조하는 경우는 흔하지 않습니다. 인텔은 지난주에 자신들의 가장 비싼 CPU 두 개의 추론 성능을 NVIDIA GPU와 비교하며 정확히 그렇게 했습니다."

이 분쟁은 근본적으로 상이한 프로세서 아키텍처 전반에 걸쳐 성능을 벤치마크하는 방식에 관한 더 깊은 긴장을 드러냅니다. 인텔의 CPU 우월성 주장과 엔비디아의 비교가 근본적으로 결함이 있다는 주장이 모두 이 교환에서 완벽하게 정당화되지는 않았으며, 머신러닝 분야에서 이러한 크로스플랫폼 성능 메트릭의 타당성에 대한 의문을 남겼습니다.