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인공지능 신경망의 정의와 종류(CNN, RNN, VAE, LSTM,GAN) 1. 정의 인공신경망(Artificial neural network, ANN)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 알고리즘이다. 인공신경망은 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 가리킨다. 좁은 의미에서는 오차역전파법을 이용한 다층 퍼셉트론을 가리키는 경우도 있지만, 이것은 잘못된 용법으로, 인공신경망은 이에 국한되지 않는다. 인공신경망에는 지도 교사 신호(정답)의 입력에 의해서 문제에 최적화되어 가는 지도학습과 지도 교사 신호를 필요로 하지 않는 비지도 학습으로 나뉘어 있다. 명확한 해답이 있는 경우에는 교사 학습이, 데이터 클러스터링에는 비교사 학습이 .. 2024. 5. 25.
반도체 장비 - 이오테크닉스 1/2 1. 기업 개요 1989년 설립된 이후 약 35년간 레이저를 활용한 장비를 반도체, 디스플레이, PCB 등 다양한 전방 산업에 공급해왔다. 반도체향 Marker, Annealing, Cutting (Grooving, Stealth Dicing, Full-Cutting), PCB향 Driller, 디스플레이향 LLO, PI Glass Cut, 2차전지향 Macro 장비를 생산 중이다. 2023년 부문별 매출 비중은 반도체 46%, PCB 13%, 디스플레이 12%, Macro(2차전지) 3% 수준으로 판단되며, 반도체 부문에서 글로벌 비메모리, 메모리, OSAT 업체를 고객사로 확보했다.    Marker  1) PKG가 진행되지 않은 칩, 2) 테스트까지 완료된 반도체 완제품(패키지, 모듈) 에 제조사,.. 2024. 5. 6.
생성형 AI의 수익화와 LLM(거대언어모델)의 효율화 1. 생성AI의 ‘수익화’ 현재 기업들의 가장 큰 고민은 생성AI의 ‘수익화’다. 이를 위해 테크 기업들은 이용자의 니즈를 충족할 수 있는 비즈니스 모델을 만들어 나가는 것에 집중하고 있다. 생성AI 밸류체인은 LLM(Large Language Model 초거대언어모델)부터 시작되는데, 이를 응용 어플리케이션으로 만들기 위해서는 중간에 LLM을 구동 시켜 줄 수 있는 인프라 플랫폼이 필요하다. 바로 클라우드 컴퓨팅과 미들웨어다. 결국 실질적으로 클라우드 컴퓨팅과 미들웨어가 어플리케이션의 비용과 성능에 직결되기 때문에, 이들을 얼마나 효율적이고 적합하게 사용하느냐가 어플리케이션을 개발해 나가는 현 시점에 핵심이 될 수 있다. 어플리케이션은 가시적인 사용처를 찾을 수 있는 B2B 영역에서 먼저 등장하고 있다.. 2024. 4. 17.
생성형 AI 시장의 경쟁 구도 - 빅테크 전략 종합 정리 빅테크의 Generative AI(생성AI) 주도권 싸움이 치열하다. OpenAI와 함께 ‘GPT-3.5’ 로 제일 먼저 생성AI를 수면위로 가져온 마이크로소프트(MSFT US)부터, AI 관련 연구가 가장 앞서 나간 구글(GOOGL US), 클라우드 인프라를 기반으로 생성AI 어플리케이션 개발 플랫폼에 집중하는 아마존 AWS(AMZN US), LLM을 오픈소스로 공개해 생태계 주도권을 잡으려는 메타(META). 이에 더해 클라우드 산업에서 데이터분석에 탁월한 경쟁력을 가진 오라클(ORCL US)도 점유율을 확대하는 중이다. 생성AI는 새로운 산업 생태계를 만들어가고 있다. 인터넷 시대에는 검색 엔진과 인터넷 커머스가 부상했고, 스마트폰 시대에는 애플이 주도권을 잡았으며, 클라우드 시대에는 아마존이 치고.. 2024. 4. 16.
생성형 AI를 위한 반도체 기술 trend 2/2 - 주요 반도체 기업들의 전략 1) NVIDIA A100 Tensor Core GPU는 가속화가 지속되고 있는 데이터 센터 플랫폼에서 전 세대 대비 10배 높은 추론 성능과 새로운 수준의 정밀도 및 가속을 가능하게 하는 3세대 Tensor Core 기술을 제공한다. MIG(Multi-GPU Instance) 기능은 단일 A100을 7개 의 인스턴스로 분할함으로써 각 인스턴스에서 서로 다른 신경망이 실행 가능하며 구조 희소성(Structural Sparsity) 이라는 새로운 특성을 활용하여 추론 AI의 추가적인 가속화를 지원한다. NVIDIA H100 Tensor Core GPU는 모든 워크로드에 대해 전례 없는 성능, 확장성 및 보안을 제공하며 NVIDIA 4세대 NVLINK 활용 시 워크로드 가속화와 전용 Transformer E.. 2024. 4. 15.
생성형 AI를 위한 반도체 기술 trend 1/2 1. AI 추론 시장의 성장성 1) 학습(Training)과 추론(Inference)의 계산방식 차이 학습은 AI 모델이 주어진 데이터와 그 결과값을 이용해 여러가지 변수들 가운데 최적의 가중치(파라미터)를 찾는 과정이다. 개와 고양이를 판별하는 AI 모델을 예로 들 수 있다. 수만장의 고양이와 개의 사진에 그에 해당하는 결과값을 부여하여 모델의 가중치를 반복적으로 조절하게 된다. 학습 모델은 각 사진마다 개인지 고양이인지 예측하는 시도를 하고, 그 예측과 사전 부여한 결과값(라벨)을 비교한다. 결과가 틀렸다면 오차를 바탕으로 가중치를 업데이트한다. 이와 같은 계산을 여러 번 반복하며 모델은 점점 더 정확한 예측을 할 수 있도록 개선된다. 이 과정에서 가중치값(파라미터)의 개수를 늘릴수록 모델의 정확도가.. 2024. 4. 14.

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