하드웨어 인공지능

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소프트웨어 (SW)에 기반을 둔 인공지능

> SW 인공지능은 엄청난 계산력을 가진 슈퍼컴이 필요. (ex. 알파고를 위한 슈퍼컴은 CPU 1,202개, GPU 176개. 수백kW 이상의 엄청난 전력을 소모.) 기술이 발전하여 전력소모를 줄인다고 해도 기존의 폰노이만 (von Neumann) 방식의 컴퓨터 아키텍처에서는 한계가 있음. -> SW 기반 인공지능은 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 형태로 발전하여 네트워크(network) 환경에서 서비스가 제공될 것. 

 

SW 인공지능이란? 

(최근 SW 인공지능) 딥러닝이라는 학습 알고리즘에 기반. 딥러닝은 머신 러닝(또는 기계학습)의 한 분야. 기존 폰노이만 아키텍처 기반의 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘. 구체적으로, 딥러닝은 다단계 신경망 구조를 사용하여 매우 복잡한 인식이 가능한 알고리즘.

 

인공지능 현황

기존 폰노이만 아키텍처 기반의 컴퓨팅은 점차 증가하는 전력소모를 보임으로써 한계에 직면(패턴인식, 실시간 인식, 판단)

신경과학과 반도체 기술의 발전을 기반으로 인간의 뇌를 모방하는 단계 (1980~)

병렬처리 프로세서를 이용, 구현된 심층신경망의 학습 방법을 통해 음성인식이나 물체인식 등 단일 인지 성능이 현격히 높아짐.(SW 인공지능 실용화 가능성) (2006)

 

HW 인공지능이란?

인간의 신경 구조를 시냅스 모방소자 어레이 및 CMOS 집적회로 기술기반 하드웨어로 모방하는 것. SNN(Spiking Neural Network, 스파이킹 신경망)과 하드웨어 DNN(Deep Neural Network, 심층 신경망)으로 구성됨. 신경모방(Neuromorphic, 뉴로모픽) 기술이라 불리기도. (반도체 메모리기술이 핵심이다.)