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김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터의 미래 (10)

최근 인공지능 관련 기술에서 가장 많이 주목을 받는 동시에 단일 품목으로 큰 시장이 열릴 것이라 기대되는 기술이 있다. 바로 인공지능 구현에 필요한 연산을 가속해주거나, 이런 연산에 최적화된 고성능 반도체 프로세서 기술이다.  잘 알려진 인텔의 Xeon CPU, AMD의 Opteron CPU, ARM 코어 CPU는 일반 컴퓨터 작업을 위한 범용 프로세서고, 인공지능 구현에서 많이 쓰이는 행렬, 텐서 연산, 그리고 최적화(optimization) 연산의 성능 향상에 집중하여 프로세서를 설계, 양산한 제품이 인공지능 프로세서 반도체다. 인공지능 연산에 최적화된 프로세서들은 범용 CPU와는 다르게 일반적인 작업을 실행하지는 못하고, 인공지능 학습과 추론에 필요한 계산 성능을 향상하기 위한 목적으로 많이 쓰인다. 이 때문에 보통 일반 CPU와 함께 컴퓨터에 부가적으로 탑재되어 딥러닝 같은 인공지능 구현에 관련된 계산을 수행할 때만 해당 작업을 이런 인공지능 프로세서쪽으로 옮겨(off-load) 실행한 후, 그 결과를 CPU로 전달하여 다른 작업과 같이 수행하는 식으로 연산이 처리된다. 일종의 보조 프로세서(co-processor)인 셈이다.   지난 스물 한 번째 글에서 최근 딥러닝 연산을 가속하기 위한 엔비디아(Nvidia)의 GPGPU(General Purpose Graphic Processing Unit; GP-GPU)인 테슬라(TESLA), 퀄컴(Qualcomm)의 신경 프로세싱 유닛(Neural Processing Unit; NPU), 구글의 텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit; TPU)과 같은 고성능 딥러닝 프로세서 기술과 IBM의 트루노스(TrueNorth), MIT의 아이리스(Eyeriss)와 같은 신경모방(뉴로모픽 프로세서; neuromorphic processor)들을 잠시 살펴본 바 있다.  반도체 설계 및 제조 기술이 발전함에 따라 이렇게 인공지능과 기계 학습에 많이 쓰이는 연산을 가속...

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2020.08.26

최근 인공지능 관련 기술에서 가장 많이 주목을 받는 동시에 단일 품목으로 큰 시장이 열릴 것이라 기대되는 기술이 있다. 바로 인공지능 구현에 필요한 연산을 가속해주거나, 이런 연산에 최적화된 고성능 반도체 프로세서 기술이다.  잘 알려진 인텔의 Xeon CPU, AMD의 Opteron CPU, ARM 코어 CPU는 일반 컴퓨터 작업을 위한 범용 프로세서고, 인공지능 구현에서 많이 쓰이는 행렬, 텐서 연산, 그리고 최적화(optimization) 연산의 성능 향상에 집중하여 프로세서를 설계, 양산한 제품이 인공지능 프로세서 반도체다. 인공지능 연산에 최적화된 프로세서들은 범용 CPU와는 다르게 일반적인 작업을 실행하지는 못하고, 인공지능 학습과 추론에 필요한 계산 성능을 향상하기 위한 목적으로 많이 쓰인다. 이 때문에 보통 일반 CPU와 함께 컴퓨터에 부가적으로 탑재되어 딥러닝 같은 인공지능 구현에 관련된 계산을 수행할 때만 해당 작업을 이런 인공지능 프로세서쪽으로 옮겨(off-load) 실행한 후, 그 결과를 CPU로 전달하여 다른 작업과 같이 수행하는 식으로 연산이 처리된다. 일종의 보조 프로세서(co-processor)인 셈이다.   지난 스물 한 번째 글에서 최근 딥러닝 연산을 가속하기 위한 엔비디아(Nvidia)의 GPGPU(General Purpose Graphic Processing Unit; GP-GPU)인 테슬라(TESLA), 퀄컴(Qualcomm)의 신경 프로세싱 유닛(Neural Processing Unit; NPU), 구글의 텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit; TPU)과 같은 고성능 딥러닝 프로세서 기술과 IBM의 트루노스(TrueNorth), MIT의 아이리스(Eyeriss)와 같은 신경모방(뉴로모픽 프로세서; neuromorphic processor)들을 잠시 살펴본 바 있다.  반도체 설계 및 제조 기술이 발전함에 따라 이렇게 인공지능과 기계 학습에 많이 쓰이는 연산을 가속...

2020.08.26

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