반도체 - AI 반도체 아키텍쳐

AI-Semiconductor-Architecture

 

기존 방식의 반도체로는 인공지능의 알고리즘을 원활하게 수행하기 어려워 이제는 AI 반도체의 필요성이 대두되고 있습니다. AI 반도체의 가장 큰 특징은 학습 및 추론으로 학습은 입력된 값을 목표 값과 같도록 훈련을 한 후 훈련마다 수정 보완을 통해 재훈련됩니다. 이 과정을 통해 목표 값에 점차 가까워집니다. 추론은 학습과는 달리 목표 값이 없어 입력된 데이터와 그동안 학습된 내용을 통해 정답을 추론합니다.

■ AI 반도체의 아키텍처

AI 하드웨어 아키텍처는 그래픽 처리 장치(GPU), 텐서 처리 장치(TPU), 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA) 및 애플리케이션별 집적 회로(ASIC)를 포함하여 AI 애플리케이션을 위해 설계된 다양한 하드웨어 아키텍처들이 있습니다.

① 그래픽 처리 장치(GPU)

GPU는 3D 그래픽을 렌더링 하는 데 필요한 복잡한 계산을 수행하도록 설계된 특수 프로세서입니다. 최근 몇 년 동안, GPU는 특히 딥 러닝에서 AI 알고리즘을 가속화하는 데 사용되었습니다. GPU는 병렬 컴퓨팅 아키텍처를 사용하므로 대량의 데이터를 병렬로 처리하는 데 적합하여 기존 CPU보다 AI 연산에 더 빠르게 사용할 수 있습니다.

 

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② TPU(Tensor Processing Unit)

TPU는 구글이 딥러닝 애플리케이션을 위해 특별히 개발한 맞춤형 AI 가속기입니다. TPU는 딥 러닝의 핵심 작업인 매트릭스 계산을 효율적으로 수행하도록 설계되었습니다. TPU는 구글의 데이터 센터에서 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 AI 애플리케이션을 실행하는 데 사용됩니다.

③ FPGA(Field Programmable Gate Array)

FPGA는 제조 후 특정 기능을 수행하기 위해 재구성할 수 있는 프로그램 가능 하드웨어의 한 종류입니다. FPGA는 특정 AI 알고리즘에 맞게 커스터마이징 할 수 있는 능력과 GPU에 비해 상대적으로 낮은 전력 소비량으로 인해 AI 가속화에 점점 인기를 끌고 있습니다.

④ ASIC(Application Specific Integrated Circuit)

ASIC는 특정 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 집적 회로의 한 유형입니다. ASIC는 CPU와 GPU와 같은 범용 프로세서보다 훨씬 효율적으로 AI 연산을 수행하도록 설계될 수 있기 때문에 AI 애플리케이션에 사용됩니다. 그러나 ASIC는 다른 유형의 프로세서에 비해 개발 및 제조 비용이 많이 들고, 제조 후 재구성이 가능한 FPGA에 비해 유연성이 떨어집니다.

 

이들 프로세서는 각각 장단점이 있으며, 사용할 프로세서의 선택은 특정 AI 애플리케이션과 성능, 비용, 유연성 사이의 균형에 달려 있습니다.