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AI 기술 발전으로 연산량이 급증하면서 강력한 반도체와 저전력 설계가 필수 과제가 되었다. 이 책은 CPU, GPU, TPU, NPU 등 AI 연산을 담당하는 반도체의 역할과 3D 반도체, HBM, 칩릿 등 최신 기술을 조명한다. 무어의 법칙이 한계에 도달한 상황에서, 저전력 반도체와 친환경 기술 개발이 더욱 중요해지고 있다. 이 책은 AI 반도체의 현재와 미래를 조망하며, 지속 가능한 AI 발전을 위한 기술적 대응 방향을 제시한다.
AI 모델의 학습은 매우 에너지 집약적이며, 전통적인 데이터센터 활동보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 특히 대규모 언어 모델의 학습은 복잡한 신경망(Neural Networks) 구조와 대규모 데이터 세트를 반복적으로 처리해야 하기 때문에 엄청난 양의 에너지가 필요하다. 예를 들어, GPTᐨ3 모델의 학습에 약 1300메가와트시(MWh)의 전기를 소비하는 것으로 추정되는데, 이는 미국의 평균적인 가정 130가구에서 1년 동안 사용할 수 있는 양이다.
– 01_“AI와 반도체의 전력 소비” 중에서
최근 텍스트, 이미지, 음성 등 다중양상(Multimodal) 데이터를 동시에 처리하는 생성형 AI 모델이 주목받으면서, 연산 요구량이 폭증하고 있다. 이 같은 추세는 연산량 증가로만 끝나는 것이 아니라, AI 모델 업데이트 주기 역시 짧아져야 하므로 더욱 빠른 학습과 추론 성능이 필요하다. 따라서 전용 AI 하드웨어 가속기에 대한 관심이 자연스럽게 커졌다. 이러한 상황에서 신경망(Neural Networks) 연산, 특히 행렬 곱셈과 합성곱 연산에 특화된 신경망처리장치(Neural Processing Unit, NPU) 등의 AI 전용 하드웨어 가속기가 등장했다(Schneider & Smalley, 2024a; 2024b). 이러한 특화된 설계로 인해 AI 전용 하드웨어 가속기는 특정 AI 연산 작업에서 GPU보다 훨씬 높은 성능과 에너지 효율을 제공할 수 있다.
– 03_“저전력 AI 하드웨어 가속기” 중에서
AI 모델 경량화(Model Compression)는 딥러닝 모델의 크기와 복잡도를 줄여 연산 장치, 메모리, 전력 등 적은 자원으로, 효율적으로 작동하도록 만드는 기술이다. … 경량화를 통해 AI 모델 크기가 작아지면 데이터 처리 속도와 응답이 빨라져 자율주행과 같은 실시간 처리가 필요한 응용에 도움이 된다. 또한, AI 모델 경량화를 통해서 데이터센터 서버 유지 비용과 클라우드 연산 비용을 낮출 수 있다(키키월드, 2024). AI 모델 경량화 기술은 모델 프루닝(Pruning), 양자화(Quantization), 지식 증류(Knowledge Distillation), 효율적인 신경망 구조 설계 등이 있다.
– 05_“AI 모델 경량화의 저전력 접근” 중에서
첨단 패키징은 또한 칩릿 기술을 통해 이종 집적(Heterogeneous Integration)을 가능하게 하며, 서로 다른 공정 노드에서 생산된 CPU, GPU, NPU 등의 칩과 HBM과 같은 메모리를 집적하여 비용 효율과 설계 유연성을 높인다. 이를 통해 반도체 제조 업체는 고성능과 저전력을 요구하는 시장의 필요를 충족할 수 있을 뿐만 아니라 신호 경로를 단축하고 열 관리를 개선하며, 여러 개의 칩을 하나의 패키지로 구현할 수 있어 전반적인 시스템 효율을 높일 수 있다. 첨단 패키징 기술은 데이터센터 서버용 AI 하드웨어 가속기의 핵심 기술로 자리 잡았으며, 반도체 산업에서 무어의 법칙 한계를 극복하는 ‘비욘드 무어(Beyond Moore)’ 시대를 이끌고 있다.
– 08_“저전력 반도체를 위한 제조 공정 혁신” 중에서
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