원문 보기
ai 반도체 시장을 주도하는 나라는 현재 미국인데 한국이 메모리반도체 감격의 서서 ar 반도체 시 정도 떨어져 보려면 어떤 노력이 필요한가요 당신의 기자를 변화시켜 2 투자에 신 ai 던 도체가 전력선 어가 굉장히 낮다는 강점을 가지고 있어요. 전력소모가 낮으니까 미세 공정으로 볼수있나요. 그리고 트렌드 스타 수도 많이 들어가나요. 성능 하고 전력 소모는 트레이더 우호관계 요통이 좋으면 전력 소모가 많아 지는데 반도체는 성능이 좋아지고 전류 폰 봇주 리라 되는 어려운 난제가 있는 거죠. 그 난제를 해결한 회원 가장 좋은 방법은요 미세 공정을 하는거예요.
쉽게 이야기하면 심란 호 트랜지스터 선포 글 쓰다가 5 나노선 폭을 쓰면 요 전자 이동거리가 짧아 지죠. 그러면 전력소모 쩔어요. 그리고 실컷 아이더 자 가지죠. 그런데 지금 ai 같은 경우는 오히려 트랜지스터 수가 확률은 하거든요. 많이 늘어나기 때문에 고성능 이지만 저전력을 구현할 수 있는게 굉장히 중요한 거고 자 그런 것들을 누가 잘 아느냐 데이터를 핸들링 하는 백팩 업체들이 잘 한다는 거죠. 그래서 업이 특허 업체들이 기존의 범용 반도체 가지고 1개가 있다 라는게 자기들이 잘 핸들링 하기 때문에 어떤 부분에서는 아주 커피 파워 필요하고 어떤 부분에서 별로 크게 없다라는 것을 그 업체들의 제일 잘 안다는 거죠.
그러면 그 업체들이 반도체 설계 에서 자기 들한테 맞는 최적화 를 구현 한다는게 ar 반도체 핵심인 거구요 쉽게 이야기하면 이런것도 비유가 될 수가 있겠어요. 울 테슬라 같은 경우는 풀 셀프 드라이빙 칩을 직접 사기 에서 쓰잖아요. 테슬라 수준의 어떤 자율주행 차 성능을 다른 자동차 업체 다가 시스템을 똑같이 딱 가져가지 고 한다 걸 민요 테슬라가 열매에 씨가 닦을 이은 1 9 시간밖에 못 드려요 테슬라 이 컴퓨팅 파워를 감당을 못합니다. 배터리가 자 그런 것들은 다 최적화를 통해서 테슬라가 이제 자기들이 핸들링 하기 때문에 잘하는 거구요 그래서 이제 향후 에는 이제 ai 반도체 주 2가에 20으로 갈꺼라고 이야기 하는 것들이 이런 부분에 있는 거에요.
성능은 높이고 전력은 줄여야 되는 것들을 해야 되기 때문에 제일 이제 어려움 고 자 그런 것들 제자란 회사가 지금은 애플 같은 사든 로 테슬라 같은 업체들이 라고 보시면 됩니다. 그럼 구글도 최근에 이제 tpu 라는 것들을 직접 설계해서 쓰기 시작하면서 전력소모 어 굉장히 뚫었다 뭐 이런 이슈들이 있습니다. a 야 의 반도체의 강한 기업으로 앱 fl 태 셀라 구글 이야기를 해주셨는데 2 삼성전자와 sk 하이닉스가 개발하고 있는 ai 반도체 도 있나요. 4 있습니다. sk 하이닉스 같으니 오는 프로세스의 메모리 라고 해서 기존 메모리 에다가 소형 프로스 산업 붙여서 덕목을 줄여주는 쪽으로 많이 하고 있구요 ai 에 좀 최적화 되려 며 d 램 메모리 에 대해 포렌식 높이는 게 좋아요.
그래서 hpm 이라 그렇죠. 하이 밴드 s 메모 리 라는 것들을 해서 안 출시 파고 있구요 즉 이런 것들 쓰며 ai 컴퓨터에 좀더 고도화 될 수 있는게 있고 감상 같은 경우는 뺀 피오 를 직접 살게 합니다. 그래서 이제 엑시노스 같은 경우에는 뭐 cpu gpu mtu 가 있으면 cpu 는 이제 아무 코텍스 를 만든다 쓰고 머치 피우는 이번에 그 애기 md 같이 표를 썼고 mpu 는 채 직접 사회 하는 거죠. 그리고 mpu 를 직접 설계하고 뭐 메모리 같은 경우도 똑같이 h 빔 쪽으로 이제 삼성 9 하고 있고 이런 것들을 붙여서 좀 최적화 하는 것도 필요한데 어 삼성의 좀 아쉬운 부분들은 즉 빅데이터가 좀 부족하고 잎이 테이터를 체험해서 ai 로고도 해서 피드백 하는 요런 시스템들 좀더 이제 데려 며 플랫폼 회사들이 제일 잘 할 수 밖에 없기 때문에 들어 부분 좀 아쉬워 그죠.
sk 텔레콤에서 aa 반도체 회사인 4pm 코리아를 설립해 했는데요. 삼성과 sk 하이닉스와 도협 아 하고 있나요. 여러 회사들 뭐 최대한 많은 회사들을 협업을 한 게 중요하고요 뭐 이런 생태계는 혼자 1개의 회사의 받아 꿀을 수가 없어요. 누구 이제 sk 하이닉스 같은 경우는 오래전부터 ai 쪽에 많은 관심을 들어왔고 ai 살게 칩 설계 쪽을 많은 신경을 써 왔습니다. 그런 것들이 좀 효과를 내고 있다고 보시면 되구요 결국 이 애플리케이션을 적용 하려면 크나 사도 라고 할 수 밖에 없는데 국내의 뭐 타크 너 샵은 딱 정해져 있죠.
테크 쳐들 그런 회사 들어오다 협력을 하는게 맞겠죠. ai 반도체 시장을 주도하는 달하는 현재 미국인데 한국이 메모리 반도체 강국 에서 벗어나서 ai 반도체 시상도 따라 다 보려면 어떤 노력이 필요할까요. 정말 어렵네요. 정말 어렵고 여느 너 꼭 우리가 뭐 그걸 다 잘 해야 되냐 이런건 좀 생각해볼 문제 같아요. 우리가 뭐 5에서도 잘하고 에피 도 잘하고 하드에 시스템 설계도 잘하고 뭐 데이터 뭐 핸들링 더 잘하고 통신도 잘하고 다 잘함 좋죠. 앞에 그런데 이제 다 잘할 수 없는거고 결국 그 이거를 끌고가는 것들은 미국의 팩 캅 치듯 빅 데이터를 가지고 있는 테크 업체들이 많이 할수 밖에 없는거고 그러 업체들이 os 를 만들면 거기에 가장 적합한 at 를 만들어서 지원을 해주고 그리고 이제 거기에 하드웨어 들을 파는 게 우리의 어떤 보면 최적화된 장점이 아닐까 싶습니다.
물론 제 뭐 ai 연구개발 이런 적들도 ip 들을 많이 확보해 놓는 게 중요하겠죠. 그리고 이제 ai 가 또 그 연 되려면 또 여러 가지 요소 기술들이 필요해요. 예를 들면 이제 h 컴퓨팅 그죠. 멀티 xs 의지 껌 패팅 같은 이런 것들도 많이 필요하기 때문에 그리고 이제 뭐 6g 가 되면 더 위성 하고 또 연결 해야 되고 왜 이런 것들에 맞는 피라 요소기술 들이 있는데 이제 그런 것들을 이제 전체의 쓰시면서 우리나라가 담당한 쓰지 않을까 하는 기대도 안 돼 있습니다. ai 반도체 세상에 타파 이들 기업을 소개해 주실 수 있을까요.
타 8부 까지는 모르겠구요 일단은 지금 ai 쪽에서 제일 잘하는 회사 는 일단 엔비디아 다 맞겠네요. 4 엔비디아가 법령 반도체를 하지만 gpu 를 기반으로 생 피해를 많이 꾸리고 있고 그리고 지직 메타 벗으 시대를 대비해서 디지털 트윈 이라는 제 플랫폼을 자사 들에 gpu 를 쓰면 무료로 쓸 수 있게 지원하지는 이런 시스템들이 잘 됐고 떨고 엔비디아 같은 경우는 그 쿠다 라는 언어를 지원하는 데요 예전에는 이 프로그래밍 하려 며 진짜 전문적인 프로그래밍을 배웠어요. 됐는데요. 쿠다 가나 온유 부터 쉽게 이제 프로그래밍을 할 수 있는 환경 들이 많이 됐거든요.
그러면서 e10 태기가 생긴거 고 그 생태계가 게임 생태계를 중심으로 예전에는 펼쳐졌는데 지금은 ai 생태계를 중심으로 펼쳐지고 있다고 보시면 되구요 그리고 제모 ai 를 자란 회사는 9 그죠. 검색 머리는 이제 안드로이드 os 를 하는 이제 구글 같은 회사들 잘하고 애플 테슬라 그 정도가 거론될 수 가 있겠네요. 4 4 5 4 ] 아 아
Comments 0