AI 반도체 관련주 투자 전 알면 좋은 기본정보 [경제지식]

AI 반도체 투자 하기 전에 알아두면 좋은 기본 정보

<목차>

AI 반도체란 무엇인가요?

AI 반도체의 종류

AI 반도체의 주요 특징

기존 반도체와 AI 반도체의 비교

AI 반도체의 발전방향

AI 반도체의 응용

AI 반도체란 무엇인가요?

AI 반도체는 머신러닝, 딥러닝 등 AI 작업에 필요한 연산 프로세스를 가속화하도록 설계된 특수 하드웨어입니다.

이러한 AI반도체칩은 AI 알고리즘의 높은 병렬 처리 및 대규모 데이터 처리 요구 사항에 최적화되어 있습니다.

 

AI 반도체의 종류

 

■ 그래픽 처리 장치(GPU)

원래 그래픽 렌더링용으로 설계된 GPU는 병렬 처리에 탁월하여 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 적합합니다.

주요 기업: NVIDIA, AMD.

 

■ ASIC(응용프로그램별 집적 회로)

특정 AI 작업에 최적화된 맞춤형 설계 칩. 특정 응용 분야에 높은 성능과 에너지 효율성을 제공합니다.

주요 예: Google의 TPU(Tensor 처리 장치).

 

■ FPGA(필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이)

다양한 작업에 맞게 다시 프로그래밍할 수 있는 유연한 칩으로 성능과 적응성 사이의 균형을 제공합니다.

주요 업체: Xilinx(현재 AMD의 일부), Intel.

 

■ 신경 처리 장치(NPU)

신경망 계산을 가속화하도록 설계된 특수 프로세서. 모바일 및 임베디드 장치에서 흔히 발견됩니다.

주요 플레이어: Huawei, Apple(Neural Engine 포함).

 

AI 반도체의 주요 특징

■ 병렬 처리

AI 작업에는 많은 양의 데이터를 동시에 처리하는 경우가 많습니다. AI 칩은 많은 계산을 병렬로 실행하도록 설계되었습니다.

* HBM (High Bandwidth Memory. 고대역폭 메모리)

 

■ 높은 처리량

AI 모델을 훈련하고 실시간 추론을 하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하는 능력이 중요합니다.

 

■ 에너지 효율

AI 계산은 전력 집약적일 수 있습니다. AI 반도체는 효율성을 높이기 위해 최소한의 에너지 소비로 이러한 작업을 수행하도록 설계되었습니다.

 

■  맞춤화 및 유연성

ASIC은 특정 작업에 높은 성능을 제공하지만 유연성이 부족합니다. FPGA는 더 많은 유연성을 제공하지만 ASIC의 원시 성능과 일치하지 않을 수 있습니다. GPU와 NPU는 이러한 측면 사이에서 균형을 유지합니다.

 

기존 반도체와 AI 반도체의 비교

 

AI 반도체의 발전방향

 

 

AI 반도체의 응용

데이터 센터: 대규모 환경에서 AI 모델을 훈련하고 배포하는 데 사용됩니다.

엣지 컴퓨팅: 스마트폰, IoT 장치, 자율주행차와 같은 장치에 배포되어 온디바이스 AI 처리를 제공합니다.

소비자 전자제품: 얼굴 인식, 자연어 처리, 증강 현실과 같은 향상된 기능을 위해 장치에 통합되었습니다.