슈가의 작고 큰 지식

딥시크 알고리즘, 30달러로 구현 가능할까?

📋 목차딥시크 알고리즘이란?버클리 연구팀의 실험 결과딥시크 R1 0의 성능과 한계타이니 제로: 작은 모델의 가능성30달러로 가능한가? 비용 분석미래 전망과 AI 연구 방향FAQ최근 딥시크(DeepSeek) 알고리즘이 AI 업계에서 큰 화제가 되고 있어요. 특히, 버클리 박사과정 연구원이 이 알고리즘을 기반으로 '타이니 제로(Tiny Zero)' 모델을 만들고, 30달러라는 낮은 비용으로 학습할 수 있다고 밝혀 더욱 주목받고 있죠. 그렇다면, 정말 딥시크의 핵심 메커니즘을 단 30달러로 재현할 수 있을까요? 이번 글에서는 딥시크 R1 0의 원리, 타이니 제로의 구현 방식, 그리고 이 연구가 시사하는 바를 정리해 볼게요.딥시크 알고리즘이란?딥시크(DeepSeek)는 최근 AI 업계를 뜨겁게 달군 새로운 인..

딥씨크 AI 퀀트 엔지니어들이 선택한 CUDA 우회 개발의 의미

📋 목차NVIDIA CUDA의 탄생과 의미딥씨크가 CUDA를 우회한 이유PTX 프로그래밍의 장점과 한계AI 기반 퀀트 트레이딩과 컴퓨팅 자원PTX가 하드웨어 성능을 최적화하는 방법CUDA의 미래와 AI 개발자들의 선택FAQ최근 딥씨크(DeepSeek)가 NVIDIA의 CUDA를 우회하고 PTX 기반 프로그래밍을 채택하면서, AI와 퀀트 트레이딩 업계에 새로운 논쟁이 일고 있어요. 기존의 AI 개발자들은 CUDA가 제공하는 강력한 병렬 컴퓨팅 성능을 적극적으로 활용해 왔는데, 딥씨크는 왜 이런 방식을 벗어나려 했을까요? 이 글에서는 NVIDIA CUDA의 배경과 역할을 살펴보고, 딥씨크가 이를 우회한 이유, PTX 프로그래밍이 갖는 의미, 그리고 고빈도 트레이딩(HFT)에서의 컴퓨팅 자원의 중요성에 대해..