인퍼런시아1 학습형 AI 반도체와 추론형 AI 반도체의 차이 1. 개략적 특징 1.1. 학습형 AI반도체 학습형 AI 반도체는 인공지능 모델을 학습시키기 위해 방대한 데이터와 복잡한 수학적 연산을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 성능이 필요하다. 따라서, 학습형 AI 반도체는 GPU, TPU와 같은 가속기를 사용하여 병렬 처리와 분산 처리를 통해 높은 처리율 (throughput)과 전력 효율성 (performance per watt)을 추구한다. 하지만, 학습형 AI 반도체는 대게 범용성이 높은 형태로 설계되어 다양한 AI 모델에 적용할 수 있도록 하기 때문에, 학습 모델에 따라 사용하지 않는 회로의 구성도 범용성을 위해 추가되어야 한다. 이러한 범용성을 확보기위한 부분이 불필요한 전력 소모를 만들어서 제조 비용을 높이고 전력 소모를 증가시키는 요인이 된다. .. 2024. 2. 4. 이전 1 다음
