가장 유망한 AI 하드웨어 기술 5가지

인공지능(AI)은 2022년 후반부터 상당한 발전을 이루었습니다. 점점 더 정교해지는 AI 기반 소프트웨어 애플리케이션은 혁신적인 솔루션을 제공하여 다양한 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. 원활한 고객 서비스 챗봇부터 놀라운 이미지 생성기에 이르기까지 AI는 일상적인 경험을 향상시키고 있습니다. 그러나 그 이면에는 AI 하드웨어가 이러한 지능형 시스템을 구동하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

AI 하드웨어란?

AI 하드웨어란 AI 관련 작업을 효율적으로 수행하도록 설계된 특수 컴퓨터 하드웨어를 말한다. 여기에는 더 빠른 처리와 에너지 절약을 제공하는 특정 칩과 집적 회로가 포함됩니다. 또한 AI 알고리즘과 모델을 효과적으로 구현하는 데 필요한 인프라를 제공합니다.

머신러닝 에서 AI 하드웨어의 역할은 딥러닝 모델을 위한 복잡한 프로그램의 실행을 지원하므로 매우 중요합니다. 또한 중앙 처리 장치(CPU) 와 같은 기존 컴퓨터 하드웨어에 비해 AI 하드웨어는 많은 프로세스를 가속화할 수 있어 알고리즘 훈련 및 실행에 필요한 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

또한 AI 및 머신러닝 모델의 인기가 높아짐에 따라 가속화된 솔루션에 대한 필요성도 높아지고 있습니다. 그 결과, 세계 최고의 GPU 제조업체인 Nvidia와 같은 회사는 상당한 성장을 보였습니다. 2023년 6월 워싱턴 포스트는 엔비디아의 시장 가치가 1조 달러를 넘어 테슬라와 메타의 가치를 넘어섰다고 보도했습니다. Nvidia의 성공은 오늘날의 기술 환경에서 AI 하드웨어의 중요성을 강조합니다.

1. 엣지 컴퓨팅 칩

Edge Computing 에 익숙하다면 Edge Computing 칩에 대해서도 어느 정도 이해하고 있을 것입니다. 이러한 특수 프로세서는 네트워크 에지에서 AI 모델을 실행하도록 특별히 설계되었습니다. Edge Computing 칩을 사용하면 사용자는 데이터 소스에서 직접 데이터를 처리하고 중요한 분석을 수행할 수 있으므로 데이터를 중앙 집중식 시스템으로 전송할 필요가 없습니다.

엣지 컴퓨팅 칩의 애플리케이션은 자율주행차, 안면 인식 시스템, 스마트 카메라, 드론, 모바일 의료 기기 및 기타 실시간 의사 결정 상황 등의 유틸리티를 포함하여 다양하고 다양합니다.

Edge Computing 칩의 장점은 엄청납니다. 첫째, 소스에 가까운 데이터를 처리하여 대기 시간을 크게 줄여 AI 생태계의 전반적인 성능을 향상시킵니다. 또한 Edge Computing은 클라우드로 전송해야 하는 데이터의 양을 최소화하여 보안을 강화합니다.

엣지 컴퓨팅 칩 분야의 주요 AI 하드웨어 제조업체는 다음과 같습니다.

• 젯슨 자비에 NX
• AMD EPYC™ 임베디드 3000 시리즈
• 젯슨 나노
• ARM Cortex-M55
• ARM 에토스-U55

2. 양자 하드웨어

어떤 사람들은 "양자 컴퓨팅이란 무엇이며 그것이 진짜인가요?"라고 궁금해할 수도 있습니다. 양자 컴퓨팅은 진정한 고급 컴퓨팅 시스템이며 양자 역학의 원리에 따라 작동합니다. 기존 컴퓨터가 비트를 사용하는 반면, 양자 컴퓨팅은 양자 비트(큐비트)를 사용하여 계산을 수행합니다. 이러한 큐비트를 통해 양자 컴퓨팅 시스템은 대규모 데이터 세트를 보다 효율적으로 처리할 수 있어 AI, 기계 학습 및 딥 러닝 모델에 매우 적합합니다.

양자 하드웨어의 응용은 AI 알고리즘에 혁명을 일으킬 가능성이 있습니다. 예를 들어, 치료를 위한 새로운 화합물을 찾는 과정에서 양자 하드웨어는 분자의 행동을 시뮬레이션하여 연구자들이 신약을 정확하게 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 마찬가지로, 재료 과학에서는 기후 변화 예측에 기여할 수 있습니다. 금융 부문은 가격 예측 도구를 개발하여 양자 하드웨어의 이점을 누릴 수 있습니다.

AI를 위한 양자 컴퓨팅의 중요한 이점은 다음과 같습니다.

• 속도 : 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르며 수십억 년이 걸리는 복잡한 문제를 몇 초 안에 해결할 수 있습니다.
• 정확성 : 양자 컴퓨팅을 사용하면 더 짧은 시간에 많은 양의 데이터로 AI 모델을 훈련할 수 있어 예측 및 분석의 정확도가 높아집니다.
• 혁신 : 양자 컴퓨팅 하드웨어는 시장에서 새로운 개발과 혁신의 가능성을 열어 이전에는 달성할 수 없었던 컴퓨팅 성능을 발휘합니다.

3. ASIC(주문형 집적회로)

ASIC(주문형 집적 회로)은 이미지 처리 및 음성 인식과 같은 특정 작업을 위해 설계되었습니다(암호화폐 채굴을 통해 ASIC에 대해 들어본 적이 있을 수도 있음). 이들의 목적은 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 AI 프로세스를 가속화하고 생태계의 전반적인 속도를 높이는 효율적인 인프라를 제공하는 것입니다.

ASIC은 기존 중앙 처리 장치(CPU)나 그래픽 처리 장치(GPU)에 비해 비용 효율적입니다. 이는 CPU와 GPU를 능가하는 뛰어난 에너지 효율성과 작업 성능 때문이다. 따라서 ASIC은 다양한 애플리케이션에서 AI 알고리즘을 촉진합니다.

이러한 집적 회로는 상당한 양의 데이터를 처리할 수 있으므로 인공 지능 모델을 훈련하는 데 유용한 도구가 됩니다. 그들의 응용 프로그램은 텍스트 및 음성 데이터의 자연어 처리를 포함하여 다양한 영역에 걸쳐 있습니다. 또한 복잡한 기계 학습 메커니즘의 구현을 단순화합니다.

4. 인간의 두뇌를 시뮬레이션하는 하드웨어

뇌 시뮬레이션 하드웨어는 인간 두뇌의 작동을 모방하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 하드웨어 기술의 중요한 발전을 나타냅니다. 이 혁신적인 하드웨어는 인간의 신경계를 시뮬레이션하고 신경망 인프라를 적용하여 상향식 접근 방식으로 작동합니다. 네트워크는 뉴런이라고 불리는 상호 연결된 프로세서로 구성됩니다.

데이터를 순차적으로 처리하는 기존 컴퓨터 하드웨어와 달리 인간 두뇌 시뮬레이션 하드웨어는 병렬 처리에 탁월합니다. 이 병렬 처리 기능을 통해 네트워크는 여러 작업을 동시에 수행할 수 있어 속도와 에너지 효율성이 향상됩니다.

더욱이, 인간의 두뇌를 시뮬레이션하는 하드웨어는 다른 여러 가지 매력적인 이점을 제공합니다. 광범위한 데이터 세트로 훈련할 수 있으므로 이미지 감지, 음성 인식, 자연어 처리를 포함한 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 또한, 인간 두뇌 시뮬레이션 하드웨어는 엄청난 양의 데이터로부터 빠르게 학습하므로 정확성이 뛰어납니다.

다음은 가장 주목할만한 뇌 시뮬레이션 컴퓨팅 애플리케이션 중 일부입니다.

• 자율주행차는 이러한 유형의 하드웨어를 활용하여 주변 환경을 인식하고 해석하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
• 의료 진단에서 인간 두뇌 시뮬레이션 하드웨어는 이미지 감지 기능에 기여하여 질병 식별을 지원할 수 있습니다.
• 다양한 IoT(사물 인터넷) 장치는 IoT(사물 인터넷) 하드웨어를 사용하여 데이터를 수집하고 분석하여 효과적인 데이터 처리 및 의사 결정이 가능합니다.

5. 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA)

FPGA(Field Programmable Gate Array)는 AI 소프트웨어 구현에 귀중한 이점을 제공하는 고급 집적 회로입니다. 이러한 특수 칩은 AI 생태계의 특정 요구 사항을 충족하도록 맞춤화 및 프로그래밍할 수 있어 "현장 프로그래밍 가능"이라는 이름을 갖게 됩니다.

FPGA는 상호 연결되고 프로그래밍 가능한 구성 가능한 논리 블록(CLB)으로 구성됩니다. 이러한 고유한 유연성으로 인해 AI 분야에서 광범위한 응용이 가능해졌습니다. 또한 이러한 칩은 시스템의 특정 요구 사항에 맞춰 다양한 수준의 복잡성에서 작업을 처리하도록 프로그래밍할 수 있습니다.

읽기 전용 메모리 칩처럼 작동하지만 게이트 용량이 더 높은 FPGA는 재프로그래밍 가능성이라는 이점을 제공합니다. 즉, 여러 번 프로그래밍할 수 있으므로 요구 사항이 발전함에 따라 조정 및 확장이 가능합니다. 또한 FPGA는 기존 컴퓨터 하드웨어보다 더 효율적이므로 AI 애플리케이션을 위한 강력하고 비용 효율적인 아키텍처를 제공합니다.

성능 및 맞춤화 이점 외에도 FPGA는 고급 보안 조치도 제공합니다. 완벽한 아키텍처는 강력한 보호를 보장하므로 안전한 AI 배포에 안정적입니다.

AI 하드웨어의 미래는 어떻게 될까요?

AI 하드웨어는 혁신적인 발전의 정점에 있습니다. 성장하는 AI 애플리케이션에는 컴퓨팅 요구 사항을 충족하는 특수 시스템이 필요합니다. 프로세서, 가속기 및 두뇌 에뮬레이션 칩의 혁신은 효율성, 속도, 에너지 효율성 및 병렬 컴퓨팅을 우선시합니다. AI 하드웨어를 엣지 컴퓨팅 및 IoT 장치에 통합하면 온디바이스 처리, 대기 시간 단축, 개인 정보 보호 강화가 가능합니다. 양자 컴퓨팅과 인간 두뇌 시뮬레이션 기술의 융합은 기하급수적인 힘과 인간과 같은 학습 능력의 잠재력을 열어줍니다.

AI 하드웨어의 미래는 산업에 혁명을 일으키고 스마트 기술과의 상호 작용을 재구성할 강력하고 효율적이며 전문화된 컴퓨팅 시스템을 약속합니다.