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AI 반도체 기술 현황 - Overview AI 반도체는 AI의 두 가지 핵심 기능인 학습과 추론을 구현하고 가속화 할 수 있는 반도체 기술을 의미한다. 기존에는 반도체에 정보를 영구적으로 저장하는 메모리 반도체와 반도체를 스위치로 사용하여 정보들의 더하기, 빼기 등 사칙연산을 수행할 수 있는 로직 반도체 기술로 크게 분류되었다. 4차 산업혁명과 코로나19로 인해 전 세계에서 실시간으로 정보들이 다양한 형태로 발생함에 따라 대량의 정보를 처리하기 위하여 SW 중심의 AI 알고리즘이 도입되어 반도체에 단순 연산이나 저장의 기능을 넘어, 차세대 컴퓨터가 주어진 이미지를 인지하고 분류하는 추론 작업과 사람과 같이 스스로 배우고 판단할 수 있는 학습 작업을 수행할 수 있도록 AI 반도체 기술이 발전되고 있다. 인간의 두뇌에서 신경세포들이 서로 연결된 네.. 2023. 10. 9.
AI 반도체의 정의 및 발전 전망 1. 개념 정의 AI 반도체는 AI 서비스를 구현하기 위해 요구되는 데이터 및 알고리즘을 효율적으로 처리할 수 있는 반도체로 정의할 수 있다. AI 기술의 핵심기술 중 학습・추론 기술을 구현하기 위한 데이터 연산 처리를 저전력으로 고속 처리하여 효율성에 특화된 반도체를 의미한다. 빅데이터 분석, AI 서비스 등 AI 산업이 확대되면서 학습・추론의 인공신경망 알고리즘에 최적화된 AI 전용 반도체의 필요성이 증대되었다. 첫 번째로 연산 성능을 비교하여 볼 때, CPU를 활용한 초기 AI 컴퓨터는 GPU의 채용을 통해 연산 성능이 개선되었으나, 대규모・대용량 연산 처리가 증대함에 따라 AI 반도체의 필요성이 대두되었다. 두 번째로 전력효율을 비교하여 볼 때, AI 반도체는 낮은 전력으로 대량의 데이터를 동시에.. 2023. 10. 1.
반도체 기술 탐구: 반도체 패키지 시장 흐름 3 - FC BGA 대면적화 FC-BGA 대면적화 FC-BGA는 전통적으로 CPU, GPU, FPGA(Field Programmable Gate Array), ASIC 등 고성능 프로 세서를 위해 쓰인다. 이들 프로세서는 주로 DRAM, 칩셋 등과 함께 패키지된다. 또한 최근에는 모듈형 디자인 형태의 칩렛(Chiplet)의 활용이 늘어나는 추세다. 이 때문에 FC-BGA도 멀티칩 모듈화(MCM)되 고 있고, Die간 고속 상호연결 기술에 대한 요구가 늘어나고 있다. FC-BGA의 패키지 크기는 20~80㎜이고, 기판 층수는 6층에서 22층까지 확대됐다. 더 촘촘한 간격의 Flip chip Bump를 구현하는 방향으로 진화하고 있다. 대체로 10층 미만이지만, 최근 24층(11-2-11) 구조까지 고도화됐다. 2018년만 해도 9-2.. 2022. 5. 11.