생성형 AI와 AI 반도체 종류

주어진 입력 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 능력을 가진 생성형 AI는 대부분 딥러닝과 기계 학습 알고리즘을 사용하여 구현됩니다.

생성 모델은 주로 큰 양의 데이터를 기반으로 사전 훈련된 후, 특정 작업에 맞게 fine-tuning이 이루어지며 생성형 AI는 자연어 처리, 이미지 생성, 음악 생성,

게임 개발 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

그에 따른 생성형 AI 반도체는 인공 지능 작업을 수행하는 데 최적화된 하드웨어입니다.

대표적인 생성형 AI 반도체로는 NVIDIA의 GPU 및 Tensor Core, 그리고 Google의 TPU(Tensor Processing Unit) 등이 있습니다.

이러한 반도체들은 행렬 연산과 같은 AI 계산을 가속화하여 딥러닝 모델의

학습과 추론 속도를 향상시킵니다. 

 

AI를 움직이는 AI 반도체

AI 반도체는 AI의 기능인 학습, 추론을 위해 사용하는 반도체의 총칭입니다. 

구체적으로는, AI용 GPU, AI용 CPU, AI의 학습, 추론의 각각, 혹은 양쪽 모두에 특화한 로직 반도체를 나타나집니. 생성 AI를 포함한 AI를 움직이는 경우, AI에 대량의 학습 소재를 학습시켜(기계 학습과, 기계 학습 중에서도 인간의 뇌의 구조를 흉내내 학습시키는 딥 러닝), AI는 그 학습을 바탕으로 추론 합니다. 

원래는 학습, 추론 모두 CPU에서 실시하고 있었습니다만, 2012년경 복수의 대학의 연구자로부터 

학습은 CPU로 실시하는 것보다 GPU로 실시하는 편이 빠르고 효율적이라는 연구 결과가 공표되었습니다. 

따라서 학습을 GPU, 추론을 CPU로 실시하는 역할 분담을 할 수 있게 되었습니다.

AI 반도체와 생성 ​​AI의 관계

AI의 구축은 학습·추론 프로세스에서는 용도의 차이로부터 적절한 반도체도 다르기 때문에, AI 개발에 필요한 반도체의 수요도 증가하고 있습니다. 이 두 가지 프로세스를 구현하려면 반도체가 많이 필요합니다.

AI 반도체에도 용도에 따른 종류가 있습니다.

현재 CPU, GPU, FPGA, ASIC의 4종류 의 반도체가 AI 반도체로 개발되고 있습니다.
각각 동시 진행에서의 처리에 특화하고 있거나, 저전력에서의 처리가 가능하거나와 다른 특징을 가지고 

있습니다.

CPU는 「Central Processing Unit」의 약어로 「중앙 연산 처리 장치」입니다.

PC나 스마트 폰 등에 탑재되어 디바이스의 처리 작업의 중심을 담당하기 위해,

잘 인간으로 말하는 뇌 와 같은 역할로 비유됩니다.
CPU가 고성능일수록 동시에 처리할 수 있는 데이터량도 늘어나, 처리 속도의 단축도 가능합니다.
CPU의 성능이 디바이스의 성능에 크게 영향을 주기 때문에 고성능 CPU의 PC만큼 고액이 되는 경향이

있습니다.
한편으로 성능이 올라갈수록 전력 소비량이 증가하고 열을 가지기 쉬워진다는 점이 단점입니다.

GPU는 「Graphics Processing Unit」의 약자입니다. 원래는 CPU의 지시를 받아 화상 처리만을 담당하는 반도체였습니다.

그러나 미국의 반도체 메이커, 엔비디아가 텔레비전 게임의 화상 처리를 목적으로 GPU의 개발을 진행하고 있을 때, AI 반도체에 적합하다는 것을 발견했습니다.
GPU는 대량의 화상을 동시 진행으로 연산 처리하는 것에 특화되어 있어

AI의 대량의 데이터를 동시 진행으로 처리할 필요가 있는 점과 매치하고 있었습니다.

이것을 계기로 GPU는 주목받아 현재는 AI 반도체의 주류가 되고 있습니다.

FPGA 「Field-Programmable Gate Array」의 약자로 전자 회로의 일종입니다.

보다 현장에서의 사용의 용이성을 추구해, 필요한 회로와 불필요한 회로를 고객이 폐기 선택해 커스터마이즈 할 수 있게 되어 있습니다. CPU가 범용성이 높은 반도체인 반면 FPGA는 특정 용도에 특화된 반도체입니다.

물론 병행 계산에 특화시킬 수도 있고, 대량의 동시 계산이 요구되는 AI 반도체로서도 수요가 높아지고 있습니다.

또한 불필요한 동작을 깎을 수 있기 때문에 저전력으로 신속하게 처리 할 수 있는 점이 평가되어

추론용 AI 반도체로서 주목받고 있습니다.

ASIC "application specific integrated circuit"의 약자로 FPGA와 마찬가지로 전자 회로의 일종입니다. 

고객이 사용하기 쉽도록 맞춤형 회로를 가리킵니다.

FPGA에서는 고객 자신이 커스터마이즈하고 있는 것에 반해, ASIC에서는 고객의 주문을 받아 메이커가

커스터마이즈 하고 있는 점이 다릅니다.
일단 개발하면 수정이 효과가 없기 때문에 개발 전의 올바른 필요를 파악하는 것이 중요합니다.
FPGA보다 반도체의 생산 비용이나 소비 전력량을 억제할 수 있기 때문에, FPGA로 운용을 진행시킨 뒤 

ASIC화 하는 경우도 있습니다.