안녕하세요! D.U.T입니다.
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22년 말부터 인가요? ChatGPT로 인공지능이 다시 핫한 주제로 떠올랐습니다.
GhatGPT를 간단하게 설명드리면 정말 다재다능합니다. 조언을 구하든, 새로운 것을 배우려고 하든, 그저 대화를 나누고 싶어 하든, ChatGPT는 항상 대화에 참여할 준비가 되어 있고 답변을 친절하게 해 줍니다. 게다가, 24시간 내내 사용할 수 있고, 우리가 원할 때 언제든지 대화할 수 있으므로 새로운 혁명이 오지 않을까 생각합니다.
그래서 저도 계속 ChatGPT에 대해 포괄적으로 공부하고 있습니다.
공부를 하다보니 아무래도 하드웨어 엔지니어 입장으로 하드웨어 구성이나 원리가 궁금해지더라고요.
AI는 포괄적이지만 AI 하드웨어 중 AI 반도체에 대해 공부하고 개념 및 기초를 정리해봤습니다.
저도 아직 정확하게 정리된 건 아니지만 최대한 정리한 내용을 공유하고자 합니다.
블로그 포스팅을 하면서 가끔 말씀드리는 내용이 있습니다. 글에 두서가 없고 글을 잘쓰는 재주가 없는 이과 출신이며 틀린 내용이 있을 수 있으니 이점 감안하고 읽어주시기 바랍니다.
★ AI(인공지능) 반도체 용어 정리!
먼저 용어부터 간단하게 정리하겠습니다.
저도 기사를 보거나 AI(인공지능) 강의, ChatGPT 강의를 보면서 가끔 많은 AI 반도체 용어들을 접했습니다.
전문 용어들을 나열해보면 AI 반도체, NPU(Neural Processing Unit), AI 가속기, GPU, TPU 등이 있습니다.
이중 정확하게 AI 반도체를 표현할 수 있는 용어는 AI 가속기, AI 하드웨어 가속기입니다.
즉, AI 반도체는 AI 하드웨어 가속기인 동시에 인공지능 알고리즘을 계산하는 전용칩(NPU)입니다.
AI 반도체 = AI 하드웨어 가속기 = 인공지능 알고리즘 계산 전용칩(NPU)
▶ AI 반도체란?
AI(인공지능) 반도체란 무엇인가? 에대해 잠시 설명드리고자 합니다. AI 반도체는 인공지능 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 컴퓨터 칩의 한 종류입니다. AI 알고리즘이 작동하는 데 필요한 대량의 데이터 처리와 복잡한 계산 수행에 최적화된 하드웨어 구성 요소입니다.
최대한 쉽게 설명드리면, AI 반도체는 AI 기술을 위한 두뇌와 같습니다. 우리의 뇌가 정보를 처리하고 결정을 내리는 방식처럼 AI 반도체는 AI 시스템을 위해 데이터를 처리하고 결정을 내리는 전문 컴퓨터 칩입니다.
전통적인 컴퓨터 칩과 AI 반도체의 주요 차이점은 AI 반도체는 딥 러닝, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 AI 애플리케이션의 고유한 요구를 처리하도록 설계됐습니다. 이러한 애플리케이션은 많은 컴퓨팅 성능과 대량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 능력을 필요로 하므로 요즘 AI 반도체가 갈수록 중요해지기도 하는 이유이기도 합니다.
전반적으로 AI 반도체는 인공지능 알고리즘이 효과적으로 작동하는 데 필요한 컴퓨팅 성능과 처리 능력을 제공하는 AI 기술의 중요한 구성 요소입니다.
Q. 인공지능 알고리즘은 AI 반도체에서만 사용 가능할까?
그러면 인공지능 알고리즘은 AI 반도체에서만 작동할까요?
정답은 아닙니다.
현재 우리가 사용하고 있는 CPU, GPU 등에서도 인공지능 알고리즘 계산을 사용할 수 있습니다.
부분 집합 관계로 NPU에서 할 수 있는 인공지능 알고리즘 계산을 GPU에서도 가능하고 GPU에서 가능한 인공지능 알고리즘 계산을 CPU에서도 가능합니다.
다만, CPU, GPU에서도 모두 가능하지만 AI 반도체를 사용하는 이유는 인공지능 알고리즘 특유의 패턴들에 대해 최적화 및 특화되게 만들어 사용할 수 있기 때문입니다.
인공지능 알고리즘 패턴들이란 메모리에서 빼오는 패턴들, 계산하는(Computation) 패턴들 등이 있습니다.
AI 알로리즘 특유의 계산 패턴에 특화한 반도체 = AI 하드웨어 가속기 = NPU
정리하자면, AI 반도체는 AI 하드웨어 가속기라고 말씀드렸습니다. 즉, AI 반도체(=AI 하드웨어 가속기)가 어떤 인공지능 알고리즘을 계산할 수 있어가 아니라 AI 반도체가 어떤 알고리즘을 가속시킬 수 있느냐가 중요합니다!
▶ NPU(Neural Processing Unit)란?
마지막으로 AI 하드웨어 가속기에 사용되는 NPU에 대해 알아보겠습니다.
신경망 처리 장치는 컴퓨터의 뇌와 같습니다. 이것은 복잡한 계산을 정말 빠르고 효율적으로 수행하도록 설계된 특수 프로세서입니다. 우리의 뇌가 정보를 처리하기 위해 뉴런과 시냅스를 사용하는 것처럼 정보를 처리하기 위해 인공 뉴런과 시냅스를 사용합니다.
NPU(Neural Processing Unit)의 기본 원리는 데이터를 병렬로 처리할 수 있다는 것입니다. 즉, 동시에 여러 계산을 수행할 수 있습니다. 이는 일반적으로 데이터를 순차적으로 처리하는 기존 프로세서와는 다릅니다. 병렬 처리는 많은 계산을 동시에 수행해야 하는 이미지 인식 또는 자연어 처리와 같은 작업에서 NPU를 매우 잘 수행하게 합니다. 예를 들면 이미지 인식 아키텍처에는 CNN(Convolutional neural network)이 있습니다. 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 쓰이는 딥러닝 신경망 아키텍처입니다.
NPU의 주요 특징 중 하나는 시간이 지남에 따라 학습하고 적응하는 능력입니다. 이것을 기계 학습(Machine Learning)이라고 합니다. 기본적으로 NPU는 데이터를 분석하고 서로 다른 데이터 포인트 간의 패턴 또는 관계를 식별할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 지식을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측 또는 결정을 내릴 수 있습니다. 이것은 우리의 뇌가 새로운 것을 경험하면서 시간이 지남에 따라 배우고 적응하는 방법과 비슷합니다.
요약하면, NPU는 인공지능 분야에 혁명을 일으키고 있는 강력한 도구입니다. 뇌의 구조와 기능을 모방함으로써, 더 자연스럽고 효율적인 방식으로 정보를 처리할 수 있고, 인공지능 알고리즘을 사용할 수 있게 해 줍니다.
AI 반도체(=AI 하드웨어 가속기)에 대한 공부한 내용을 정리해봤습니다. 최대한 쉽고 재미있게 글을 작성해보려고 했지만 쉽지 않네요.
본문 내용 중에 틀린 내용이 있을 수 있습니다. 글을 읽어보시고 궁금한 점이나 틀린 부분이 있으면 언제든지 댓글을 남겨주시기 바랍니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다!
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