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웨이모가 싸지기 힘든 이유

몸튼튼맘튼튼 ·

조회 1,394 · 공감 2 · 댓글 12

웨이모가 싸지기 힘든 이유 이미지 1

차량 1대에 H100 GPU 를 4개나 장착 중 이군요.🥲

센서도 상당히 많고요.


댓글 12

  1. IIllIIll ·
    알파마요에서 추천하는 클라이언트 추론칩이 싯가 600만원정도 ( Jetson AGX Orin 64GB ) 입니다 s클래스나 7시리즈 아니면 이거 쉽지 않을듯합니다

    현시점에서는 테슬라말곤 해답을 찾을수 있는 업체는 딱히 안보이는게 현실입니다

    자체 추론칩 + 자체 모델 아니면 완성도를 떠나 단가 맞추기가 불가능에 가까워요
  2. Embedding ·
    구글 산하라 TPU로 넘어가면 근방 싸집니다. 그리고 H100도 이미 저렴한 편에 속하고 트레이닝이 아닌 인퍼런스는 큰 부담 안됩니다.
  3. 리누 ·
    램값이 미친듯이 올라버렸죠.
  4. Youtube ·
    예전에 자율주행 때문에 5G가 필요하다고 했었는데 로컬로 다 처리하나보군요.
  5. IIllIIll ·
    @Youtube님 추론은 로컬에서 해야죠 주행은 항상 온라인 유지가 불가능 하고 물리적인 응답속도 문제도 있구요
  6. PICOPIO ·
    하드웨어 비용, 전력 소모, 카메라, 라이다 등의 센서 비용 및 메인터넌스 비용...
    웨이모와 죽스만 있는 세상이 있다면 뭐 나름 개전의 정이 있을수 있겠죠.. 하지만 로보택시가 뿌려지는 작금의 현실에,
    웨이모는 구글의 죽은자식 불알 만지기, 구글이 자본만 믿고 구글하고 있는 것 뿐입니다...
  7. nariyada ·
    로봇택시에 데이터센터급 gpu 4대를 넣고 운행을 하는건 말이 안됩니다.
    그 전력만으로 주행거리의 거의 절반을 사용할거고, 그정도 gpu를 개별로 넣을 이유도 없어요.
  8. 시나모롤 ·
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    제가 찾아보니까 자체 5nm ASIC 쓴다고 하더라구요
  9. 시나모롤 ·
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    H100 출시 6개월 전부터 샌프란시스코에서 주행 시작했으니까 H100이 들어가긴 힘들 거 같습니다
  10. 시나모롤 ·
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    정황상 데이터센터에 들어간 GPU 수를 전부 차량 댓수로 나눠서 차 한대마다 H100이 4대씩 들어간다고 해석한 듯..
  11. 일일신 ·
    칩이야 자체칩 쓰면 훨씬 쌀거고 메모리가 비싸졌다해도 차값 생각하면 엄청난 부담까진 아닌 것 같습니다.
  12. 아제로써 ·
    개인적으로 AI의 데이터량과 계산 + 판단량은 메모리 사용량에 비례하면서 발산! 할 것이라고 보고 있습니다.
    나쁜 말로는 한계가 없고... 좋은 말로는 다다익선의 기술적 순간에 닿아 있죠.
    궁극적으로 계산의 종착점이 있을 수 없고 많으면 많을수록 뭐랄까? FINE해 지는 거겠죠.
    이 FINE 정도가 계급과 신분과 부와 권력을 결정할 것이고요.

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