[요약]

• 인공지능 반도체는 데이터와 알고리즘을 효과적으로 처리하기 위해 설계된 특수한

    종류의 반도체로, 저전력으로 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 데 초점을 맞추고

    있다. 이 반도체들은 인공지능의 학습과 추론 기능을 실현하며, 기술 발전과 더불어

    빅데이터와 AI 서비스 분야에서 더욱 중요해지고 있다. 초기에는 CPU가 사용되었고

    연산 성능 향상을 위해 GPU가 도입되었으나, 대규모 연산 처리의 필요성이 증가하면서

    AI 특화 반도체에 대한 수요가 늘고 있다.

• 인공지능 반도체는 사용 목적과 플랫폼에 따라 분류된다. 첫번째 분류는 학습용과

    추론용으로 나눌 수 있으며, 학습용은 대규모 데이터를 활용해 지식을 습득하고 추론용은

    학습된 데이터를 바탕으로 적합한 결과를 도출해낸다. 두번째 분류는 서비스 플랫폼에

    따라 데이터센터 서버용과 엣지 디바이스용으로 나눌 수 있다. 데이터센터용은 병렬연산

    처리와 전력 효율성이 중요하며, 엣지 디바이스용은 연산 속도, 낮은 전력 사용, 경량화

    및 비용 효율성이 중요하다. 인공지능 반도체들은 각각의 응용 분야 요구사항에 맞게

    설계되어 다양한 분야에서 사용된다.

• 인공지능 기술이 미래 산업의 핵심 요소로 떠오르면서 전체 반도체시장에서 차지하는

    비중이 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 특히 데이터센터와 엣지 디바이스에서

    기존의 CPU, GPU로 수행하던 인공지능 연산이 고성능, 저전력의 FPGA, ASIC 기반의

    인공지능 반도체로 많은 부분 대체될 것으로 보인다. 또 인공지능 모델의 학습이

    중요해짐에 따라 데이터센터와 엣지 디바이스를 위한 학습 하드웨어의 비중이 증가할

    것으로 예측된다.

• 데이터센터와 엣지 환경에서의 인공지능 연산을 위한 다양한 최적화 방법들도 제안되고

    있다. 엣지 환경에서는 구글의 Edge TPU 등과 같은 엣지 가속기와 이를 위한 메모리,

    연산을 위한 효율적인 하드웨어 구조가 제안되고 있다. 또한 엣지 장치용 경량 모델과

    경량화 기법들이 연구·개발되고 있다. 데이터센터를 위한 인공지능 반도체는 초거대

    모델의 학습과 추론 가속을 위해 데이터 병렬 하드웨어 기술과 이를 활용한 가속기

    반도체들이 개발되고 있다. 더불어 대용량의 데이터를 전송함에 따라 전송 오버헤드를

    줄이기 위한 CXL, NVLINK, HBM 등의 기술이 개발되고 있다.

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