- AI 서비스가 생활과 산업 전반에 확대됨에 따라 처리해야 하는 데이터양이 늘어나고 AI 데이터센터의 성능향상이 시급해졌다.
- 현재 대다수 기업은 기존 반도체(GPU)를 활용해 AI데이터 센터를 운영한다
- 그러나 GPU로는 속도의 한계와 비용의 문제가 발생한다.
- 이 문제를 해결하기 위해 AI반도체가 떠오르고있다, 이는 기존의 GPU보다 대규모 연산을 초고속&저전력으로 실행할 수 있다.
- 국내에서는 SK텔레콤이 지난 해 첫 국산 AI반도체인 '사피온 X220'을 공개한바 있다.
- 이는 기존의 GPU와 비교해 전력 사용량은 80%, 연산 속도는 1.5배를 자랑했으며 또한 가격은 기존의 절반수준을 자랑했다.
- KT 또한 최근 클라우드 기반의 GPU 인프라 제공 서비스 '하이퍼스케일 AI컴퓨팅'을 출시했다.
- 이를 계기로 2022년까지 소프트웨어 기반 클라우드 서비스를 강화하고 2023년 하반기에 전용 AI 반도체 칩을 제작하려 기획중이다.
- 이처럼 AI 반도체는 성장가능성이 높으나 현재까지 AI 반도체 시장을 선점한 업체는 없다
기사 원문 - DAILY_BYTE
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