오늘 소개해드릴 것은 현대 반도체 기술에서 가장 흥미로운 분야 중 하나인 AI 하드웨어입니다.
AI 하드웨어는 오늘날 기술 사회에서 뜨거운 화두가 되고 있습니다.
크게 두 가지 방향으로 나눌 수 있는데, 하나는 고속 병렬 처리에 초점을 맞춘 디지털 AI 가속기이고, 다른 하나는 뇌 자체를 모방하려는 뉴로모픽 칩입니다.
사람들은 어떤 접근 방식이 더 효과적이고 어떤 접근 방식이 인공지능의 미래를 이끌지에 대해 논의하고자 합니다.
제 의견을 말씀드리자면, 뉴로모픽 코어는 단순히 계산하고, 적응하고, 에너지를 절약하는 것이 아니라 계산하기 때문에 더 흥미롭다고 생각합니다.
AI 하드웨어를 공부할수록 우리는 단순히 기계를 만드는 것이 아니라 인간이 생각하는 방식을 천천히 모방하는 법을 배우고 있다는 느낌이 듭니다.
AI 가속기, 뉴로모픽 코어, 엣지 인텔리전스가 우리 주변 세상을 어떻게 변화시키고 있는지 자세히 살펴봅시다.
AI 가속기
AI 가속기는 딥러닝을 더 빨리 수행하도록 설계된 특수 칩입니다.
이 칩은 신경망의 핵심인 방대한 양의 행렬 곱셈을 처리합니다.
GPU는 최초의 가속기였지만 이제는 AI를 위해 만들어진 TPU, NPU, 다양한 맞춤형 ASIC가 있습니다.
이러한 칩은 초당 수십억 번의 연산을 처리할 수 있어 ChatGPT이나 이미지 인식 시스템과 같은 모델을 학습하는 데 필수적입니다.
하지만 많은 전력을 소비하고 열을 처리하려면 냉각 시스템이 필요합니다.
기업들은 강력하고 효율적인 가속기를 설계하기 위해 경쟁하고 있습니다.
레이스는 현대판 골드러시처럼 느껴지지만 여기서 가장 중요한 것은 데이터와 컴퓨팅입니다.
AI 가속기는 단순한 트랜지스터가 켜고 끄는 것부터 언어, 이미지, 심지어 감정까지 이해할 수 있는 기계까지 우리가 얼마나 멀리 왔는지 보여준다고 생각합니다.
뉴로모픽 코어
뉴로모픽 코어는 기존의 AI 가속기와는 정반대입니다.
엄격한 수학적 연산에 의존하는 대신 뇌의 구조를 모방합니다.
각 코어는 뉴런처럼 작용하고 그 사이의 연결은 시냅스처럼 작동합니다.
신호는 이벤트 중심으로 작동하므로 우리 뇌가 에너지를 절약하는 방식처럼 필요할 때만 활성화됩니다.
따라서 뉴로모픽 칩은 특히 패턴 인식 및 감각 처리와 같은 작업에서 매우 효율적입니다.
IBM의 트루노스나 인텔의 로이히와 같은 칩이 이러한 개념의 예입니다.
데이터를 저장하고 처리하는 것뿐만 아니라 실제 뉴런처럼 두 칩을 모두 하나의 작업으로 통합합니다.
언젠가 이러한 칩이 단순한 계산이 아니라 기계가 느끼는 데 도움이 될 수 있다는 생각이 흥미롭습니다.
이진 논리에서 생물학적인 무언가로 지능이 이동한다는 생각에 호기심과 희망이 생깁니다.
엣지 인텔리전스
엣지 인텔리전스는 거대한 클라우드 서버가 아닌 주변의 작은 장치에서 데이터가 생성되는 곳에 AI를 더 가깝게 만드는 것을 말합니다.
이제 스마트폰, 카메라, 심지어 스마트워치도 로컬에서 AI 모델을 실행할 수 있습니다.
이를 통해 지연을 줄이고 네트워크 대역폭을 절약하며 개인정보를 보호할 수 있습니다.
예를 들어 인터넷에 연결하지 않고 휴대폰이 얼굴이나 음성을 인식하는 경우, 바로 엣지 AI가 작동하는 것입니다.
이를 가능하게 하기 위해 엔지니어들은 가벼운 신경망을 설계하고 AI 코어가 있는 효율적인 프로세서를 사용합니다.
엣지 인텔리전스는 작은 장치에 자신만의 미니 두뇌를 제공하는 것과 같습니다.
이제 손에 쏙 들어오는 무언가라도 실시간으로 분석하고 학습하고 대응할 수 있다는 것은 놀라운 일입니다.
서버실에서 멀리 떨어져 있지 않고 바로 옆에서 조용히 필요한 것을 이해하는 AI가 개인적으로 느껴지기 시작하는 곳이라고 생각합니다.
결론적으로 AI 가속기, 뉴로모픽 코어, 엣지 인텔리전스는 더 스마트하고, 더 빠르고, 더 인간적인 기계라는 세 가지 다른 목표를 향한 길입니다.
각각은 고유한 강점을 가지고 있습니다: 가속기는 동력을 제공하고, 뉴로모픽 코어는 영감을 주며, 엣지 AI는 존재감을 제공합니다.
어떤 것이 미래를 이끌지는 알 수 없지만, 함께 기술에 대한 '사고'의 의미를 재구성하고 있습니다.
과일에 대한 취향처럼 각각이 부드럽든 딱딱하든, 달콤하든 아삭하든 어떤 것이 더 나은지가 중요한 것이 아니라, 이 모든 것이 지능의 미래에 풍미를 더하는 방법이 중요합니다.