제가 엔비디아에 주목을 하게 된것은 회사에서 딥러닝 관련 프로젝트를 하면서부터입니다.
운좋게 작년에 60$, $100에 매수를 할 수 있었고, 1년 이상 보유한 후 최근에 매도를 했습니다.

최근에 엔비디아 주가가 고점에서 15% 정도 조정을 받아서
다시 진입을 하는 것을 고려하던 중 몇가지 의문점이 생겼네요.

Xilinx라는 회사 사람을 만날 기회가 있었는데,
자기네 FPGA가 딥러닝 관련 프로젝트 하는데 GPU보다 성능이 좋다고 자기네거 테스트 해보는게 어떻겠냐고 하더군요.

그래서 인터넷으로 좀 서치를 해봤는데, 조만간 ASIC칩이 GPU를 어느정도 대치할 수도 있다고
Cerebras라는 스타트업 CEO가 인터뷰하는 기사를 읽게 되었습니다.

https://www.marketwatch.com/story/a-warning-to-nvidia-and-amd-gpus-may-not-hold-ai-chip-crown-forever-2017-12-13

엔비디아가 그동안 해왔던 가락이 있기 때문에, 쉽게 시장을 내줄 것 같지는 않은데,
혹시 하드웨어 전문가분들 입장에서의 의견을 듣고 싶습니다.

감사합니다.

customer asic을 말하는 거라면 GPU보다 성능이나 파워가 더 좋겠지요.
딥러닝에 customize 되어 있으니까요.
하지만 asic이 GPU 가격을 맞추려면 대량 양산이 되어야 될거에요.

성능/파워 같은 것만으로 되지만은 않고 가격이 고려가 되어야 한다면 시장이 어떤 것을 선택할지는 글쎄요.

모바일이 대세인 요즘, GPU의 과도한 전력사용은 치명적일 수 밖에 없겠지요. 그런 점에서 FPGA는 분명히 장점이 있긴 합니다.

IEEE Micro에 관련기사 있었는데 시간되면 읽어보세요. 간단히 얘기하면 아직 그들만의 장단점을 가진 영역이 있습니다.
그리고 nVidia가 다시 살아난 이유중 하나는 H/W만 있는게 아니라 전용 kernel S/W인 CUDA의 역활도 큽니다.
참, 주식은.. 그건 월가 애널에게 물어보셔야. 지금 출렁인건 삼성전자도 그렇고, 마이크론, AMD등 나스닥 기술주들 대부분 다 그럴텐데요.

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FPGAs versus GPUs in Data centers
http://ieeexplore.ieee.org/document/7866802/

Abstract:
This article presents position statements and a question-and-answer session by panelists at the Fourth Workshop on Computer Architecture Research Directions. The subject of the debate was the use of field-programmable gate arrays versus GPUs in datacenters.
Published in: IEEE Micro ( Volume: 37, Issue: 1, Jan.-Feb. 2017 )