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드디어 애플에서 자체 개발한 SoC를 탑재한 맥북을 발표했습니다. 자체 개발한 M1칩이 처음으로 들어갈 제품은 맥북 에어, 맥북 프로 13인치, 맥 미니입니다. M1의 과거: iPad Pro의 A12Z/X M1의 애플 발표 내용을 자세히 살펴보면 기존 iPad Pro에 들어갔던 A12X/Z를 기반으로 성능향상이 이뤄진 것이 아닌가 하고 추측이 됩니다. A12X는 2018년 출시된 iPad Pro에 처음 선보였으며, 동일 패키지에 성능개선만 이뤄진 A12Z는 2020년 iPad Pro에 들어가 있습니다. 우선 아래 그림의 외관을 보시면, 애플의 SoC에 2개의 DRAM이 부착된 동일한 패키지 형태임을 확인할 수 있습니다. 성능이 구분되는 각각 4개의 CPU core (총 8개 Core), 8개의 GPU c..

얼마 전 과학기술정보통신부와 산업통상자원부는 "AI 반도체 선도국가 도약으로 AI·종합반도체 강국 실현" 달성을 위한 전략과 실행 과제를 밝혔는데 여기서 3대 과제 중 하나로 PIM(processing in memory)가 등장합니다. 대한민국의 AI 반도체 경쟁우위 확보를 위해 PIM의 개발이 중요하며 이에 필요한 인력 교육, 연구 개발에 정부가 지원하겠다는 내용입니다. 미래에 AI가 중요하며 경쟁력 확보를 위한 정부의 지원은 이해가 가는데 PIM은 생소한 분들이 많을 겁니다. 이 글에서는 PIM의 개념을 설명하고 AI 시대에 PIM이 왜 중요한지, 정부가 왜 PIM을 육성하려고 하는지 설명하겠습니다. PIM (processing in memory) 이란? PIM은 단어 그대로 메모리에서 연산이 이뤄짐..

많은 통신사에서 5G 서비스를 제공하며 5G가 많이 보급되고 있습니다. 5G 인프라가 모든 지역을 커버하지는 못해서 실제 고객이 느끼는 통신 속도는 4G와 같다는 불만이 많이 나오고 있기는 하지만요. 5G가 보급되는 가운데 함께 등장하는 단어가 AR/VR입니다. 각 통신사의 5G 서비스 활용 시나리오 중 AR/VR이 항상 함께 등장하죠. 이번 글에서는 AR, VR이 무엇이며 왜 5G와 함께 등장하는지 이유를 살펴보겠습니다. AR/VR/MR/XR? 우선 AR, VR, MR, XR 비슷해보이는 용어들 정리부터 하죠. AR(augmented reality)는 한국말로는 증강현실입니다. 구체적으로는 현실 화면에 가상의 물체를 디스플레이하는 방식이지요. VR(virtual reality)는 가상현실이라는 말에서 ..

얼마전 미국 하원 독점 소위는 GAFA(Google, Apple, Facebook, Amazon)의 독점적 지위의 남용을 지적하는 보고서를 내놓았습니다. 여기에는 독점적 지위 남용을 막기 위한 법률 개정 및 행정적 감시의 변활를 요구하는 내용도 포함되었죠. 근데 GAFA 구성원을 살펴보면 코로나로 인한 언텍트 시대에서 미 증시 활황을 주도한 FAANG와 동일하다는 것을 확인할 수 있습니다. Nvidia만 제외하면요. GAFA의 특징은 서로 다른 성격을 가진 양쪽을 이어주는 플랫폼 (Two-sided platform) 제공자라는 것이지요. Google과 Facebook은 광고주와 서비스 이용자를, Apple은 App 개발자와 App 구매자를, Amazon은 다양한 제품 판매자와 구매자를 연결시켜줍니다. N..

엔비디아가 ARM을 인수한다고 발표한지 시간이 좀 지났네요. 많은 나라의 허가를 받아야 실제 인수가 이뤄지겠지요. 중국에서 제재에 대한 대응으로 인수를 불허할 것이라는 기사도 나오고 있는데 진짜 인수가 완료될지는 지켜봐야겠습니다. 브로드컴의 퀄컴 인수가 미국 트럼프 대통령의 반대로 무산된 사례와 같이 각국 정부의 허가가 필요한 상황이라서요. 그렇다면 엔비디아는 왜 ARM을 인수했을까요? 47조나 되는 돈을 들여 기업을 인수할 때는 한 가지 목적이 아닌 복합적인 이유가 있을 것이라 생각합니다. 이 글에서는 그 이유 중 한 가지로 엔비디아의 Inference 제품군 강화라 추정합니다. 딥러닝 시대에서 엔비디아의 성장과 한계 이전글(왜 GPU는 AI 시대에 중요해졌는가?)에서도 말했듯이 엔비디아가 지금과 같이..

딥러닝 학습은 축적된 데이터를 바탕으로 신경망 내의 정보 전달 관련 Weight를 Update하여 딥러닝 모델을 만드는 과정이며, 추론은 만들어진 모델을 활용해 주어진 Input에 대한 해석 결과를 내놓는 단계입니다. 두 단계의 선후관계를 따져본다면 딥러닝 모델을 학습한 후 추론을 하게 되죠. 좀 더 자세히 살펴보면 학습은 Forward propagation과 Backward propagation을 무수히 많이 반복하며 추론은 Forward propagation을 한 번 수행한 후 종료됩니다. 딥러닝 추론이란? 그럼 좀 더 간단한 추론과 Forward propagation을 살펴보겠습니다. 이 글에서는 영상인식에 주로 활용되는 CNN 알고리즘을 예로 들어보죠. 영상인식의 입력(Input)은 사진입니다. ..

Intel을 위협하는 Apple의 Arm기반 CPU 등장 파괴적 혁신이란 낮은 기능과 저렴한 가격으로 등장한 기술(제품)이 점차 성능을 향상하여 주요 시장까지 차지하는 움직임을 말하며 이번 Arm Mac 등장은 ARM ISA가 기존의 X86 ISA를 파괴적으로 혁신하는 움직임으로 볼 수 있습니다. 파괴적 혁신의 예를 살펴보면 파괴적 혁신을 더 잘 이해할 수 있을텐데요. MIT 크리스텐센 교수가 쓴 파괴적 혁신 책에서 등장하는 사례로는 플로피 디스크가 있습니다. 1980년대 미니컴퓨터 제조사들의 표준이 8인치 디스크인 상황에서 5.25인치 드라이브가 등장했죠. 8인치 디스크는 용량, 엑세스 타임 등에서 뛰어난 반면 5.25인치는 작고 가벼우며 저렴한 장점이 있었습니다. 5.25인치 드라이브는 저가 시장에 ..

딥러닝 가속기(Accelerator)란 AI 연산 장치이며, GPU, FPGA, ASIC으로 구분됩니다. Accelerator는 컴퓨터 시스템에서 주연산장치인 CPU를 보완하는 보조 연산장치를 의미하는데 대표적으로 GPU가 있습니다. CPU만으로는 고사양 그래픽 처리를 담당하기에 한계가 있어 GPU가 그래픽 Accelerator로 등장했죠. 지난 게시글 (왜 GPU는 AI 시대에 중요해졌는가?)에서도 설명되었지만 그래픽처리와 딥러닝은 병렬 단순 연산(곱셈, 덧셈 위주) 처리가 주를 이룬다는 공통점이 있습니다. 따라서 딥러닝 Accelerator로 GPU가 많이 활용되고 있죠. FPGA(fileld programmable gate array)는 이름에서 볼 수 있듯이 프로그램 가능한 Chip입니다. 빠르게..