I. 일상 속의 AI

AI(Artificial Intelligence, 인공지능)는 최근에 일상생활과 사회 전반에 걸쳐 점점 더 중요하게 자리 잡고 있다.

이는 2010년 이후 인터넷의 빅데이터 가용성과 고성능 그래픽 연산장치(Graphic Processing Unit: GPU) 등장에 기초하고 있다.

개념/이론 분야 관점에서는 AI 실제 구현은 딥러닝, 자연어처리 및 거대언어모델 등 컴퓨터과학에 기초하고 있다.

AI는 오픈소스 프레임워크와 고성능 서버 사용 가능으로 크게 가속화되었다. AI의 응용처 예시는 다음과 같다.

앞으로 응용처는 지속적으로 확장되리라 쉽게 예상된다.

- 스마트폰: 음성 비서, 잠금해제를 위한 안면인식, 예측 텍스트, 맞춤형 서비스
- 온라인 서비스: 검색엔진, SNN 피드, 전자상거래, 스팸 필터, 언어번역
- 헬스케어: 질병 진단(예; 의료 영상 분석), 신약 개발, 개인 맞춤형 치료 계획
- 교통: 자율주행차량, 차량 공유 최적화, 교통 관리
- 금융: 사기 감지, 알고리즘 트레이딩, 신용 평가
- 교육: 개인 맞춤형 학습 플랫폼, 지능형 튜터링 시스템
- 제조: 예측 유지 보수, 품질 관리, 로봇 자동화

본질적으로, 오늘날 AI의 확장은 선순환의 결과이다[1]. 더 많은 데이터는 더 나은 알고리즘을 촉진하고,

더 큰 컴퓨팅 파워에 의해 가능해지며, 더 많은 실용적인 응용으로 이어지고, 더 많은 데이터를 생성하여 추가적인 개선을 추진한다.

이 주기는 AI를 사회 인프라의 필수적인 부분으로 강화한다. [그림 1]은 AI의 계층구조를 보여준다.

II. AI 칩의 구성요소

AI의 구현에는 하드웨어가 필요하며, 현재 상용화된 AI 칩 구조는 연산부와 메모리 부가 분리된 폰노이만 구조를 취한다.

세부적으로 AI 칩은 통상적으로 3개의 핵심 요소로 구성되어 있다. ① 연산부, ② 메모리부, ③ 인터커넥트이다.

[그림 2]는 AI 칩의 계략적인 구조이다. 최근에는 처리 속도 개선을 위해 하기의 구조를 적층한 형태도 등장하고 있다.

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