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AI 반도체 패권 경쟁: 엔비디아의 독주와 오픈AI·인텔의 대항마카테고리 없음 2024. 2. 23. 10:21
AI 반도체 시장이 새로운 국면에 접어들면서, 엔비디아의 놀라운 실적 발표와 시장 우위 강조는 업계의 큰 관심사가 되었습니다. 엔비디아는 2023년 4분기에 전년 대비 매출과 영업이익이 각각 265%, 983% 증가했다고 발표하며, 이러한 성장을 자사의 가속 컴퓨팅 기술과 소프트웨어 중심의 접근 방식 덕분이라고 설명했습니다. 엔비디아의 기술적 우위와 전략 NVIDIA의 CUDA 기술은 인공지능(AI) 반도체 시장 내에서의 기술적 우위와 전략적 위치를 확고히 하는 핵심 요소입니다. CUDA 플랫폼은 GPU 기반 소프트웨어 프로그래밍 프레임워크로, AI와 데이터 센터 환경에서 NVIDIA의 지배력을 주도하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 프레임워크를 통해 개발자들은 다양한 계산 작업에 GPU 가속을 활용할 ..
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HBM4 본딩 기술, 기존 vs 하이브리드: 갈림길에 서있는 메모리 업계카테고리 없음 2024. 2. 21. 23:13
2026년 상용화 예정인 HBM4의 핵심 기술인 패키징 공정에 대한 뜨거운 논쟁 기존 본딩 기술을 이어갈지, 새로운 하이브리드 본딩 기술을 도입할지에 대한 명확한 결론이 나지 않고 있는 상황이다. HBM4의 두께 조건이 갈림길의 핵심 메모리 업계는 비용 문제 상 기존 본딩 방식을 선호하지만, 고객사는 HBM4의 두께 조건을 720㎛ 수준으로 유지할 것을 요구하고 있다. 이 조건을 충족하기 위해서는 패키징 축소에 유리한 하이브리드 본딩 도입이 필요하다는 주장이 다수다. 현재 표준화기구 제덱(JEDEC)에서는 HBM4의 높이를 720㎛ 또는 775㎛ 중 하나로 정하는 방안을 논의하고 있다. 775㎛로 결정된다면 기존 본딩 기술로도 충분히 16단 HBM4를 구현할 수 있지만, 일부 참여 기업의 이견으로 인해 ..
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엔비디아, 급격한 성장은 일부 투자자들을 실망감 여전히 밝은 미래인공지능 2024. 2. 21. 00:56
엔비디아(Nvidia)가 2023년 초부터 시작된 주식의 강세 흐름을 이어가며 인공지능(AI) 칩 시장에서의 독보적인 위치를 확고히 하고 있습니다. 최근 발표에 따르면, 엔비디아는 2.21(수)에 전 분기와 마찬가지로 4분기 매출이 3배 이상 급증할 것으로 예상되고 있습니다. 이러한 성장은 AI 칩에 대한 수요가 공급을 초과하면서 발생한 것입니다. 하지만, 분석가들의 예상을 뛰어넘는 성장에도 불구하고, 일부 투자자들은 이러한 성장률에도 불만을 가질 수 있습니다. 이는 엔비디아가 지속적으로 분석가들의 예상을 상회해왔기 때문에 더 큰 성장을 기대하는 투자자들이 있기 때문입니다. 엔비디아는 최근 아마존닷컴(Amazon.com)을 제치고 미국에서 네 번째로 가치가 높은 회사가 되었으며, 알파벳(Alphabet)..
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LG전자의 반도체 인력 시장 진입과 AI 기술의 중요성카테고리 없음 2024. 2. 21. 00:21
LG전자는 전기차와 자율주행차에 필수적인 MCU 개발에 주력하고 있으며, 이를 위해 캐나다 AI 스타트업 텐스토렌트와 협력 중입니다. 텐스토렌트는 반도체 설계 분야의 전설적 인물인 짐 켈러가 CEO를 맡고 있는 회사로, LG전자와 함께 스마트 TV와 차량용 제품을 위한 AI 칩을 개발하고 있습니다. 이러한 자체 반도체 개발은 완성품에 맞는 반도체를 통해 제품 성능을 향상시키고, 외부 의존도를 낮추는 전 세계 제조업계의 흐름에 부합합니다. 최근 LG전자가 반도체 인재 시장에 강력한 투자를 하면서 업계의 주목을 받고 있습니다. 이는 LG전자가 과거 반도체 사업을 포기한 지 약 20여 년 만에 다시 반도체 분야에 주목하게 된 배경에는 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전과 그 중요성이 큽니다. LG전자는 A..
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삼성전자, 인간 수준 AI를 위한 차세대 범용인공지능(AGI)칩 개발 도전인공지능 2024. 2. 20. 23:56
삼성전자의 최근(2024년 2월) 움직임은 인공지능(AI) 기술의 발전과 반도체 시장에 있어서 중대한 전환점을 의미합니다. 삼성이 인간 수준의 인공지능, 즉 범용 인공지능(AGI) 개발을 위한 차세대 AI 반도체 개발에 본격적으로 나서면서, 이 분야에서의 글로벌 경쟁은 더욱 치열해질 전망입니다. 삼성전자의 AGI 반도체 개발 동향 AGI 반도체 개발 조직 신설: 삼성전자가 미국 실리콘밸리에 AGI 전용 반도체 개발을 위한 특별 연구조직을 신설했습니다. 이는 AI 기술의 핵심인 '두뇌' 역할을 할 차세대 AI 반도체 개발에 삼성전자가 본격적으로 뛰어든 것을 의미합니다. 우동혁 수석부사장 영입: 구글의 TPU 개발자 출신인 우동혁 수석부사장을 AGI 반도체 개발 조직의 리더로 영입한 것은 삼성전자가 이 분야..
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Meta 1세대 AI 추론 가속기 MTIA v1카테고리 없음 2024. 2. 20. 23:38
2023년 5월 18일 AI 워크로드는 메타에서 어디에나 존재하며 콘텐츠 이해, 피드, 생성 AI, 광고 순위 등 광범위한 사용 사례의 기반을 형성합니다. 이러한 워크로드는 최고 수준의 Python 통합, 에지 모드 개발, API의 단순성을 갖춘 PyTorch에서 실행됩니다. 특히 딥러닝 추천 모델(DLRM)은 Meta의 서비스 및 애플리케이션 전반에서 경험을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 이러한 모델의 크기와 복잡성이 증가함에 따라 기본 하드웨어 시스템은 효율성을 유지하면서 기하급수적으로 더 많은 메모리와 컴퓨팅을 제공해야 합니다. 하지만 GPU가 메타의 규모에 필요한 수준의 효율성으로 메타의 특정 추천 워크로드를 실행하는 데 항상 최적화된 것은 아니라는 사실을 알게 되었습니다. 이 문제에..
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반도체 가치 사슬의 이해: 주요 플레이어 및 역학 관계카테고리 없음 2024. 2. 20. 23:11
2023년 10월 5일 게시, 2024년 2월 8일 업데이트 https://quartr.com/insights/company-research/understanding-the-semiconductor-value-chain-key-players-and-dynamics 반도체 산업은 현대 기술 중심 세계의 근간을 이룹니다. 스마트폰부터 자동차에 이르기까지, 이 작은 구성 요소들은 광범위한 전자 장치들을 작동시킵니다. 이 공간의 복잡성을 고려하여, 우리는 반도체 가치 사슬과 주요 참여자들을 강조하는 인포그래픽으로 그 복잡성을 정리했습니다. 반도체 산업의 주요 회사 및 부문이 강조된 반도체 가치 사슬에 대한 시각화 이 인포그래픽을 보완하기 위해, 반도체 가치 사슬에서 활동하는 주체들에 대한 몇 가지 일반적인 질문..
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AWS가 설계한 차세대 그라비톤4 및 트레이니움2 칩 공개인공지능 2024. 2. 20. 22:23
AWS는 AWS re:Invent에서 자체 설계한 차세대 Graviton4 및 Trainium2 칩을 발표(2023년 11월 29일)했습니다. 이 칩들은 기계 학습 교육 및 생성적 AI 애플리케이션을 포함한 다양한 고객 워크로드에 대해 개선된 가격 대비 성능 및 에너지 효율을 제공합니다. Graviton4는 이전 세대 대비 더 높은 컴퓨팅 성능, 더 많은 코어, 그리고 더 많은 메모리 대역폭을 제공합니다. Trainium2는 기존 Trainium 칩보다 4배 빠른 훈련 속도와 2배 향상된 에너지 효율을 제공하며, 최대 100,000개의 칩으로 구성된 EC2 UltraClusters에서 배포될 수 있습니다. 이러한 발전은 AWS 고객이 더 빠르고 비용 효율적이며 에너지 효율적인 방식으로 대규모 모델을 훈련..