GPU8 국내 AI 반도체 선도업체 '리벨리온 - 사피온'의 합병 발표 국내 AI 반도체 스타트업 대표주자인 사피온과 리벨리온이 경쟁력 강화를 위해 합병을 결정했다. 이번 합병 추진은 국내 AI 반도체 기업간 대승적 통합을 통해 글로벌 AI인프라 전쟁에 나설 국가대표 기업을 만들겠다는데 양사가 합의한 결과다. 이를 두고 반도체 업계에서는 “잘한 결정”이라며 긍정적으로 평가하는 분위기다. 국내 AI 반도체기업이 전세계 AI 반도체 시장에서 90% 점유율을 차지하고 있는 엔비디아와 경쟁에서 성과를 낼 수 있을지 우려하고 있는 상황에서, 두 회사가 합병을 통해 기술을 강화하고 덩치가 커지면 승산이 높아지기 때문이다. 김형준 차세대지능형반도체사업 단장은 “양사가 합병을 결정한 것은 잘한 일”이라며 “스타트업인 사피온, 리벨리온은 각자 칩을 개발하고 성과를 내는데 많은 부담이 .. 2024. 6. 13. 자동차 기술 탐구 - SDV란? (8) Zone 중심의 Tesla, Domain 중심의 기존 자동차 진영 Tesla의 Zonal Architecture 소프트웨어로 하드웨어를 업데이트하는 SDV 기술이 현실화되기 위해서는 각각 다른 부품 단의 ECU를 중앙의 컴퓨터로 연결되어야 한다. 그러나 문제는 전기차로의 전환 속에서 차량 부품 개수가 줄어들었다고 하더라도 최소 1만 개 이상의 부품이 탑재된다는 것이다. 이 모든 부품을 한 번에 하나의 중앙 컴퓨터로 연결하는 것은 불가능하다. 완성차 업체들은 각 부품을 분류하여 중간 관리자의 역할을 수행할 Gateway를 중앙 컴퓨터로 연결하는 방식을 선택하였다. Tesla와 같은 신생 업체들은 부품의 위치(Zone)를 기준으로, 현대차그룹과 같은 기존 완성차 업체들은 부품의 기능(Domain)을 기준으로 분류하였다. 여기서 Zonal Architecture와 Domai.. 2024. 3. 10. 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 산업 탐구: 비 메모리의 미래 - 인공지능 AI 0. Overview 최근 PC, 모바일, 서버 이후 새로운 반도체 수요처에 대한 관심이 크다. 이들의 공통점은 AI다. 다양한 분야에 걸쳐 AI 응용처들이 나타날 것으로 예상된다. 신규 수요처들이 메모리, 비메모리 각각의 수요에 실제 어떤 영향을 미칠 수 있 을지에 대해 생각해 볼 필요가 있다. 인공지능 활용의 핵심은 학습과 추론이다. 이 때 반도체 수요에 미치는 영향은 크게 3가지다. 1) 서버 내 학습 요구량(연산) 증가 → AI 반도체 증가 & 메모리 반도체 증가 수많은 데이터를 기반으로 서버 내에서 AI는 학습이 진행된다. 인공지능 활용이 늘어난다는 것은 머신러닝, 딥러닝 등을 통한 인공지능의 학습이 증가한다는 것 을 의미하며 이는 연산 처리량의 증가를 말한다. 연산 처리량의 증가는 AI 반도 .. 2023. 3. 26. 반도체 기술 탐구: AI 수요로 반도체 신성장 동력 장착 1. AI 반도체 적용 확대 → 비메모리 반도체 Q 증가 AI 반도체 적용처가 증가하고 있다. 차량용 반도체의 경우 비전 이외에 자연어 처리 등으로 AI 적용 처리도 늘어날 수 밖에 없다. 또한 드론, 스마트팩토리, 의료용 및 로봇 등으로 적용처 확대도 긍정적이다. 이에 AI 시장 성장 → 비메모리 Q 증가 → OSAT 공정의 수혜로 이어질 전망이다. 다품종 소량 생산 특성상 후 공정이 중요해지고 기술적 난이도 또한 높기 때문이다. AI 반도체 세부 시장內 엣지 클라우드용 시장 규모는 CAGR(2021~2030F) 16%로 95억달러가 전망된다. 2. 고밀도, 고속의 메모리 스펙 강화 범용 GPU를 이용하여 AI를 구현하는 기존의 방식은 대규모/대용량 연산에 비효 율적이며 높은 소비전력을 요구한다. 이 .. 2023. 3. 9. 로봇 산업 탐구: 5. 테크기업들의 진출 - 엔비디아 엔비디아 – 2 nd Stage AI 는 Robotics 라 선언 로봇산업에 있어 가장 큰 걸림돌은 스스로 생각하는 능력, 곧 판단능력이다. 인지능력인 시각, 촉각, 청각은 센서기술의 발달로 이미 사람의 한계를 넘어섰지만 이를 해석하고 제어(행동)까지 연결시키는 판단능력은 여전히 부족하기에 수동적인 기계의 단계를 넘어서지 못하고 있는 것이다. 그래서 판단의 핵심인 AI 의 완성도가 로봇산업의 성패를 좌우하는 가장 중요한 전제조건이 된다. 지금 로봇이 기술기업의 화두가 된 것도 AGI 는 아직 요원하되, 특정 영역에서의 AI 완성이 임박했다는 생각 때문이다. AI 의 성공여부는 엄밀히 말하면 추론(Inference)과 훈련(Training)의 반복, 즉 소프트웨어적 요소에 달려있다. 하지만 DL(Deep .. 2022. 8. 24. 이전 1 2 다음
