AMD 리사 수(Lisa Su) 박사

사진제공 by AMD

리사 수 박사는 1969년 11월 15일 대만 타이난에서 태어났습니다. 그녀는 3살 때 부모를 따라 미국으로 이민을 왔습니다. 그녀의 부모는 그녀가 피아노를 전공하기를 바랐지만, 그녀는 엔지니어링에 더 관심이 많았습니다. 1986년 MIT에 입학하여 전기공학을 전공했습니다. 1991년 석사 학위를, 1994년 박사 학위를 취득했습니다.

박사 학위를 취득한 후, 그녀는 TI에 입사하여 엔지니어로 일했습니다. 1995년 IBM 반도체 R&D 부서에 이사로 이직했습니다. 2007년까지 IBM R&D 부서에서 근무하면서 40개 이상의 반도체 관련 논문을 발표했습니다. 그녀의 연구는 현재 업계 표준이 된 많은 기술들을 만들어냈습니다. 또한, 소니, 도시바와 함께 게이밍용 차세대 프로세서 개발 지휘를 했습니다. 그녀의 연구팀의 성과들은 CELL-Broadband Engine의 개발에 사용되었고, 훗날 플레이스테이션 3에도 사용되었습니다.

 

2007년 AMD에 입사하여 CTO 겸 엔지니어링 부사장을 역임했습니다. 2014년 AMD의 CEO 겸 사장으로 취임했습니다. 그녀는 취임 후 AMD를 재건하여 반도체 시장의 강자로 만들었습니다. 그녀는 2022년 2월에는 AMD 이사회에서 이사회 의장으로도 선출되어 이사회 의장(회장)도 겸직하고 있습니다.

리사 수 박사는 반도체 산업에서 중요한 인물로 평가받고 있습니다. 그녀는 뛰어난 엔지니어링 기술과 리더십을 바탕으로 AMD를 재건하고 반도체 시장의 강자로 만들었습니다. 그녀는 2020년 포브스 선정 세계에서 가장 영향력 있는 여성 100인에 선정되기도 했습니다.

 

리사 수와 젠슨 황은 모두 반도체 산업에서 중요한 인물입니다. 리사 수는 AMD의 CEO이자 사장이며, 젠슨 황은 Nvidia의 CEO입니다. 두 사람은 모두 뛰어난 엔지니어링 기술과 리더십을 바탕으로 반도체 산업을 발전시켰습니다.

리사 수의 AMD는 2014년까지 인텔에 밀려 하위권에 머물렀지만, 리사 수의 취임 이후 꾸준히 성장하여 인텔을 위협하는 기업으로 성장했습니다. AMD는 Ryzen과 EPYC이라는 강력한 CPU를 출시하여 인텔의 독주를 막았습니다. 또한, AMD는 Radeon이라는 그래픽 카드도 출시하여 Nvidia와 경쟁하고 있습니다.

젠슨 황의 Nvidia는 그래픽 카드 시장에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다. Nvidia는 GeForce라는 강력한 그래픽 카드를 출시하여 게임 시장에서 큰 인기를 얻었습니다. 또한, Nvidia는 Tesla라는 인공지능 칩도 출시하여 인공지능 시장에서 두각을 나타내고 있습니다.

두 사람은 모두 반도체 산업에서 중요한 인물이지만, 그들의 강점과 약점은 다릅니다. 리사 수는 CPU와 GPU 모두에서 강점을 보이지만, 젠슨 황은 그래픽 카드 분야에서 더 강합니다. 리사 수는 엔지니어링 기술에 더 강점이 있지만, 젠슨 황은 리더십에 더 강점이 있습니다. 두 사람은 모두 반도체 산업을 발전시킨 공헌을 인정받고 있지만, 앞으로의 행보에 따라 반도체 산업의 판도가 바뀔 수도 있습니다.

 

AMD와 Nvidia는 모두 세계적인 반도체 기업으로, CPU, GPU, APU, FPGA 등 다양한 반도체를 개발하고 있습니다. 두 회사의 반도체는 각각의 장단점이 있어, 어떤 분야에 적합한지는 용도에 따라 달라집니다.

AMD의 반도체는 일반적으로 가격 대비 성능이 우수하다는 평가를 받고 있습니다. 또한, AMD는 Nvidia보다 다양한 종류의 반도체를 개발하고 있어, 선택의 폭이 넓습니다. 반면, AMD의 반도체는 Nvidia의 반도체에 비해 전력 효율이 떨어진다는 단점이 있습니다.

Nvidia의 반도체는 일반적으로 성능이 우수하다는 평가를 받고 있습니다. 또한, Nvidia는 AMD보다 AI 및 머신 러닝 분야에서 강점을 보이고 있습니다. 반면, Nvidia의 반도체는 AMD의 반도체에 비해 가격이 비싸다는 단점이 있습니다.

결론적으로, 어떤 반도체가 더 좋은지는 용도에 따라 달라집니다. 가격 대비 성능이 우수한 반도체를 찾고 있다면 AMD의 반도체가 적합합니다. 성능이 우수한 반도체를 찾고 있다면 Nvidia의 반도체가 적합합니다.