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구글, 4.7배 성능 향상된 6세대 텐서 처리 장치(TPU) '트릴리움' 출시!구글은 I/O 2024 개발자 컨퍼런스에서 데이터 센터용 6세대 텐서 처리 장치(TPU) '트릴리움(Trillium)'을 공개했다. 구글은 오랜 기간 AI 혁신에 앞장서 왔으며, 10년 넘게 GPU 분야 선구자로 자리매김해 왔다. 4.7배 성능 향상, 두 배 메모리 대역폭, 67% 에너지 효율 향상 트릴리움은 5세대 TPU 대비 칩당 컴퓨팅 성능이 4.7배 향상되었다. 이는 칩의 행렬 곱셈 장치(MXU)를 개선하고 전체 클럭 속도를 높여 달성했다. 또한, 메모리 대역폭은 두 배로 늘어났다. 트릴리움은 구글의 3세대 스파스코어(SparseCore) 기술을 적용했다. 이 기술은 "고급 랭킹 및 추천 작업에서 일반적으로 사용되는 대규모 작업을 위한 맞춤형 가속기"로 설명된다. 이를 통해 트릴리움 TPU는 모델 학습 속도를 높이고 모델 제공 시 지연 시간을 줄일 수 있다. 에너지 효율 또한 트릴리움의 주요 특징이다. 구글은 트릴리움을 "지금까지 가장 에너지 효율적인" TPU라고 강조했다. 이는 AI 칩에 대한 수요가 끊임없이 증가하고 있으며, 이는 상당한 환경 영향을 미칠 수 있다는 점을 고려할 때 특히 중요하다. 구글은 트릴리움의 에너지 효율이 이전 세대 대비 67% 향상되었다고 주장한다. '트릴리움', 고급 랭킹 및 추천 작업 속도 향상 트릴리움은 고급 랭킹 및 추천 작업에서 사용되는 대규모 모델을 학습하고 제공하는 데 특히 유용하다. 이는 검색 결과, 뉴스 피드, 추천 상품 등을 개선하는 데 사용될 수 있다. 트릴리움은 아직 출시 날짜가 정해지지 않았지만, 올해 말에 출시될 예정이다. 트릴리움의 출시는 AI 분야에서 중요한 이정표이며, 구글의 기술 리더십을 강화하는 데 기여할 것으로 기대된다.
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에이수스, 높은 안정성과 성능 갖춘 ‘TUF Gaming B760M-PLUS II 시리즈’ 출시글로벌 컴퓨팅 전문 기업 ASUS의 한국 지사인 에이수스 코리아가 높은 안정성과 성능을 갖춘 ‘TUF Gaming B760M-PLUS II 시리즈’ 메인보드를 출시했다고 밝혔다. INTEL B760 칩셋 M-ATX 메인보드인 ‘TUF GAMING B760M-PLUS II’, ‘TUF GAMING B760M-PLUS WIFI II’는 페이즈당 50A를 지원하는 12+1+1 페이즈를 제공하며, 보급형 메모리와 고성능 메모리를 구분하지 않고 손쉽게 최적화된 메모리 설정을 할 수 있는 AEMP II로 최대 192GB까지 확장 가능한 DDR5 7800MHz 메모리를 장착할 수 있다. 인증받은 군용 등급의 TUF 초크를 통해 CPU에 안정적인 전력을 공급하며, 일반적인 커패시터보다 내열 성능이 52% 더 높고 수명은 2.5배 더 긴 TUF 5K 블랙 메탈릭 커패시터를 갖췄다. 더 낮은 CPU 전력 세팅을 위한 CEP 옵션 역시 지원한다. CEP (Current Execution Protection)는 전압으로 인한 전압 강화가 생기는 것을 막기 위한 옵션이다. 2024년 4월 기준 최신 1645 BIOS 업데이트 시 CEP 설정을 통해 언더볼팅할 필요 없이 손쉽게 CPU 전력을 낮출 수 있다. 또한 손쉬운 PC 구축을 위한 독점적인 Q-디자인을 적용했다. PCIe 슬롯 Q-릴리즈 버튼을 사용하면 그래픽카드를 쉽게 분리할 수 있으며, 시스템의 구성 요소가 부팅 중에 정상적으로 작동하지 않을 때 Q-LED 표시등이 켜져 사용자에게 알려준다. 아울러 M.2 Q-래치는 별도의 나사 없이 M.2 드라이브를 고정하거나 풀 수 있다. TUF Gaming B760M-PLUS WIFI II는 WiFi 안테나를 쉽고 빠르게 연결할 수 있는 Q-안테나를 제공한다. PCIe 5.0 x16, PCIe 4.0 x4, PCIe 3.0 x1의 확장 슬롯을 갖췄으며, 2.5Gb 유선 네트워크와 블루투스를 지원한다. HDMI, DP, USB 3.2, USB 3.1, USB 3.0, USB 2.0 등의 풍부한 I/O 포트와 함께 Thunderbolt™ (USB4®) 헤더, USB 4 헤더, USB 3.0 헤더도 지원한다. 또한 DrMOS, M.2 히트싱크, UEFI, INTEL TBMT 3.0의 부가 특징 역시 제공한다. TUF GAMING B760M-PLUS WIFI II는 6GHz 대역의 향상된 무선 네트워크를 사용할 수 있는 온보드 WiFi 6E 기술을 채택해 초고속 네트워킹과 밀집된 무선 환경에서도 향상된 무선 네트워크 성능을 제공한다. 제품과 관련한 사후 지원 및 가격 문의는 에이수스 메인보드 국내 공식 유통사인 코잇을 통해 확인할 수 있다.
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아이폰도 녹음 필기 요약까지? 애플, 차세대 iOS에 강력한 AI 탑재 예정애플이 인공지능(AI) 기능을 활용해 사용자 편의를 높이는 데 적극적인 것으로 알려졌다. 최근 AppleInsider의 보도에 따르면 애플은 아이폰의 기본 앱인 '음성 메모'와 '노트' 기능을 대폭 개선할 계획이다. 음성 메모 텍스트 변환 우선 음성 메모 앱은 향후 업데이트를 통해 녹음된 음성을 자동으로 텍스트로 변환하는 기능을 제공할 예정이다. 기존의 음성 메모 녹음 화면은 사운드 바 형태로 표시되었지만, 업데이트 이후에는 텍스트 형태로 바뀌어 사용자가 쉽게 내용을 확인할 수 있다. 이 기능은 아이폰의 '라이브 음성 메시지'와 유사하게 작동할 것으로 예상된다. 노트에도 요약 기능 추가 또한 노트 앱 역시 음성 녹음과 자동 텍스트 변환 기능을 지원하게 된다. 하지만 노트 앱은 이외에도 녹음된 내용을 분석하여 중요 내용을 간단하게 요약해주는 기능을 추가로 제공한다. 이를 통해 사용자는 길게 녹음된 내용을 빠르게 파악할 수 있다. 웹 브라우저와 메시지에도 요약 기능 적용 뿐만 아니라 사파리(Safari)와 메시지(Messages) 앱에도 인공지능 요약 기능이 도입될 예정이다. 사파리는 웹 페이지 내용을 간략하게 요약해주는 기능을 제공하고, 메시지는 사용자가 주고받은 채팅 내용을 요약해준다. 다만 사파리의 요약 기능이 아이폰뿐 아니라 맥에도 적용되는지는 아직까지 알려지지 않았다. 새로운 기능은 iOS 18에 먼저 적용 이러한 기능들은 현재 개발 중이며, 올 가을 출시 예정인 iOS 18에 처음으로 적용될 것으로 예상된다. 또한 macOS 15와 iPadOS 18에도 동일한 기능이 업데이트될 예정이다. 하지만 모든 기능이 아이폰 내부에서만 작동하는 것은 아닐 수 있다. 일부 복잡한 작업, 예를 들어 기사 요약과 같은 작업은 외부 서버의 컴퓨팅 파워를 필요로 하기 때문에 클라우드 서버를 활용할 가능성이 있다. 애플의 이러한 노력은 삼성 갤럭시 S24와 마이크로소프트 OneNote 앱 등 이미 유사한 기능을 제공하는 경쟁사들과의 차이를 좁히는데 기여할 것으로 보인다. 최종적인 기능과 출시 시기는 변경될 수 있다.
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애플, 자체 칩 탑재된 데이터센터로 인공지능 강화인공지능(AI) 기술 경쟁이 치열해지는 가운데, 애플도 새로운 인공지능 기능 도입에 적극적으로 나섰다. 최근 블룸버그 보도에 따르면 애플은 일부 인공지능 기능을 자체 개발한 칩을 탑재한 데이터센터에서 처리할 계획이다. 이 전략은 외부 업체의 고가의 AI 칩 사용을 피하고, 더 빠른 처리 속도와 개인정보 보호 강화를 위한 것이다. 특히 애플은 최신 Mac 프로세서인 M2 울트라 칩을 데이터센터 서버용으로 활용할 것으로 알려졌다. 이중 전략: 로컬 AI와 원격 처리 애플은 인공지능 기능을 두 가지 방법으로 제공할 예정이다. 간단한 기능은 아이폰, 아이패드, 맥 등 사용자 기기에서 로컬로 처리될 것이며, 더 복잡한 작업은 원격 데이터센터로 넘겨 처리될 수 있다. 최근 출시된 M4 칩은 뉴럴엔진 성능을 크게 향상시켰으며, 이는 로컬 AI 처리 능력 강화로 이어질 것으로 예상된다. 하지만 휴대폰이나 데스크톱의 성능 한계를 넘어서는 작업은 데이터센터의 강력한 컴퓨팅 파워를 활용하게 된다. 아직 베일 속의 인공지능 기능 애플은 아직 iOS 18, 맥OS 15 등 새로운 운영체제에 포함될 구체적인 인공지능 기능을 공개하지 않았다. 하지만 전문가들은 이메일, 웹페이지, 문자 메시지 요약, 이미지 객체 제거 및 추가, 음성 명령을 통한 사진 편집 등의 기능이 도입될 것으로 예상하고 있다. 또한 일부 생성형 인공지능 작업은 구글 제미니에 아웃소싱될 가능성이 있다. 하지만 시리의 앞날은 여전히 불투명하다.
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에이수스, 5월 20일 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트 기반 최초 노트북 출시에이수스는 5월 20일 '넥스트 레벨. AI 인크레더블' 가상 런칭 이벤트에서 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트 시스템온칩(SoC) 기반 최초 'AI PC'를 출시한다고 밝혔다. 새로운 노트북은 퀄컴, 마이크로소프트와 협력하여 개발됐으며, Arm 명령어 집합 아키텍처(ISA)를 기반으로 고성능, 온디바이스 AI 가속, 장시간 배터리 수명을 제공한다. 퀄컴 & 마이크로소프트와 협력… Arm 기반 AI PC 개발 에이수스는 이번 행사에서 퀄컴과 마이크로소프트의 대표들이 참여하는 '비보북 S15' 출시를 진행한다. 이들은 Arm 기반 최초 노트북 개발 과정을 공개하며, AI PC 시대의 새로운 가능성을 제시할 예정이다. 퀄컴은 Arm 아키텍처 기반 스냅드래곤 프로세서 탑재 시스템을 'AI PC'라고 부른다. 에이수스 또한 비보북 S15를 'AI PC'로 명명하며, 이번 노트북이 AI 시대 컴퓨팅의 새로운 기준을 제시할 것임을 강조하고 있다. 12/10개 오리온 CPU 코어, 고성능 아드레노 GPU, 45 TOPS NPU 탑재 비보북 S15는 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트 또는 스냅드래곤 X 플러스 프로세서를 탑재한다. 이 프로세서는 누비아에서 개발한 12개 또는 10개 오리온 CPU 코어, 고성능 아드레노 GPU, 45 TOPS NPU를 포함한다. 또한 메탈릭 소재의 본체와 15인치 디스플레이를 제공한다. 에이수스는 "퀄컴, 마이크로소프트, 에이수스의 협력을 통해 진행되는 이번 런칭 이벤트는 새로운 시대의 에이수스 AI PC 출시를 기념하며, 컴퓨팅의 기본적인 틀을 바꿀 것"이라고 밝혔다. "새로운 노트북은 기존 경계를 허물고 고급 AI 기능을 활용하는 에이수스 AI PC의 새로운 시대를 열 것"이며 "에이수스와 마이크로소프트의 최신 AI 기능에 대한 포괄적인 지원을 통해 개인의 요구에 맞춘 맞춤형 AI 경험을 제공할 것"이라고 기대했다. 에이수스는 6월 컴퓨텍스에서 퀄컴 프로세서 기반 비보북 노트북을 추가로 선보일 예정이며, 실제 제품은 올해 말 출시될 것으로 예상된다.
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인텔 애로우 레이크 CPU 21종 출시 예정… 핵심 변화 3가지인텔의 차세대 데스크탑 CPU인 애로우 레이크에 대한 새로운 정보가 유출됐다. 총 21종의 CPU가 출시될 것으로 예상되며, 핵심적인 변화 세 가지가 눈길을 끌고 있다. 코어 i3 없고, 하이퍼 스레딩 사라져 이번 유출 정보(Wccftech 보도)에 따르면, 애로우 레이크 CPU 라인업에는 코어 i3에 해당하는 "코어 울트라 3" 모델이 없을 것으로 보인다. 대신 기존의 메인스트림 라인업이 "코어 울트라 5" 모델로 대체될 가능성이 높다. 게이머용 저예산 CPU 시장에서도 코어 i3가 사라지는 추세와 유사한 변화다. 또한, 최상위 애로우 레이크 모델에서 하이퍼 스레딩 기능이 사라질 것으로 예상된다. 코어 울트라 9는 24코어 24스레드, 코어 울트라 7은 20코어 20스레드, 코어 울트라 5는 10코어 10스레드 구성으로 추정된다. 이 모든 모델은 고성능 P 코어와 저전력 E 코어를 혼합하여 사용할 것으로 보인다. 다양한 TDP 옵션 제공 애로우 레이크 CPU는 발열량(TDP)을 고려하여 세 가지 옵션으로 출시될 것으로 예상된다. 125W K 모델 3종, 65W 모델 5종, 35W 저전력 모델 13종 등 총 21종이 출시될 예정이다. 이는 게이머부터 저예산 조립 사용자까지 다양한 니즈에 맞는 선택지를 제공할 것으로 보인다. 2026년까지 사용하는 LGA 1851 소켓과 DDR5 메모리 필수 애로우 레이크 CPU는 LGA 1851 소켓을 사용하며, 2026년까지 이 소켓을 유지할 계획이다. 또한, DDR5 메모리만 지원하기 때문에 새 CPU와 함께 메인보드 및 메모리 업그레이드를 고려해야 한다. 혼란스러운 네이밍… 곧 다가올 컴퓨텍스 행사가 해답을 줄까? 애로우 레이크의 새로운 명칭 체계는 혼란스러울 수 있다. 코어 울트라 9, 7, 5 등 다양한 모델명으로 인해 사용자들이 익숙해져 있는 인텔 코어 브랜딩과 차이가 크다. 또한, 새로운 분산 아키텍처가 데스크톱 환경에서 어떻게 작동할지, 인공지능 컴퓨팅으로의 전환이 게이머들에게 어떤 영향을 미칠지 여부는 아직 불투명하다. 보다 정확한 정보는 6월 컴퓨텍스에서 발표될 예정이며, 주요 모델과 65W 모델에 대한 추가 정보를 기대해 볼 수 있을 것으로 보인다.
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마이크로소프트, GPT-4와 제미나이에 맞서 나설 대규모 AI 언어 모델 MAI-1 개발마이크로소프트가 구글, 앤트로픽, 오픈AI의 최첨단 AI 모델에 도전할 대규모 AI 언어 모델 MAI-1을 개발하고 있다고 The Information이 보도했다. 이는 마이크로소프트가 100억 달러 이상을 투자하며 오픈AI와 파트너십을 맺은 이후 처음으로 자체적으로 개발하는 대규모 AI 모델이다. 마이크로소프트, 인플렉션 인수 후 MAI-1 개발 MAI-1 개발은 최근 마이크로소프트에 입사한 무스타파 술래이만(Mustafa Suleyman) 전 구글 AI 책임자가 주도하고 있다. 술레이만은 지난 3월 인공지능 스타트업 인플렉션( Inflection)의 CEO를 맡았다가 마이크로소프트가 인플렉션의 인력과 기술 자산 대부분을 6억 5천만 달러에 인수하면서 마이크로소프트에 합류했다. MAI-1은 인플렉션에서 개발된 기술을 기반으로 하지만 완전히 새로운 대규모 언어 모델(LLM)이라고 전해졌다. 5000억 파라미터 규모, GPT-4와 경쟁 MAI-1은 약 5000억 개의 파라미터를 갖추고 있어 마이크로소프트가 이전에 오픈 소스로 공개한 Phi-3와 같은 모델보다 훨씬 큰 규모를 자랑한다. 이는 엄청난 양의 컴퓨팅 성능과 교육 데이터가 필요하다는 것을 의미한다. 보도에 따르면 MAI-1은 1조 개 이상의 파라미터를 갖춘 것으로 알려진 오픈AI의 GPT-4와 유사한 규모이며, 메타와 미스트랄의 700억 파라미터 모델보다 훨씬 큰 규모이다. 마이크로소프트, AI 경쟁 본격화 MAI-1 개발은 마이크로소프트가 인공지능 분야에서 경쟁력을 강화하기 위한 노력의 일환이다. 마이크로소프트는 이미 오픈AI와의 파트너십을 통해 챗봇 ChatGPT와 코딩 도구 코파일럿을 출시했으며, 자체적인 AI 모델 개발을 통해 경쟁 우위를 확보할 것으로 기대된다.
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제목: 인공지능 전쟁 치열… 엔비디아와 AMD, 2년 앞선 TSMC 첨단 패키징 선점세계 최대 반도체 제조 기업 TSMC가 앞으로 2년간 첨단 패키징 생산량이 완전히 매진된다고 6일 발표했다. 인공지능(AI) 시장 경쟁이 치열해지면서 엔비디아, AMD, 중국 Guanghuida 등 주요 기업들이 앞다투어 TSMC의 최첨단 패키징 기술을 확보한 것으로 알려졌다. 인공지능 칩 수요 급증으로 인한 생산 확대 인공지능 분야에서 고성능 컴퓨팅(HPC)이 핵심 역할을 하면서 이에 필요한 칩 수요가 급증하고 있다. TSMC는 올해만 인공지능 프로세서 매출이 두 배 이상 증가할 것으로 예상하고 있으며, 향후 5년간 연평균 성장률은 50%에 달할 것으로 보고 있다. 2028년까지는 인공지능 칩이 TSMC 매출의 20% 이상을 차지할 것으로 예측된다. 엔비디아와 AMD는 자사 제품에 TSMC의 최첨단 패키징 기술인 CoWoS(칩온웨이퍼온기판)과 SoIC(시스템온칩)를 적용하기 위해 생산 용량을 확보했다. 엔비디아의 대표 제품인 H100 칩은 TSMC의 4nm 공정과 CoWoS 패키징을 사용한다. 반면 AMD의 MI300 시리즈는 TSMC의 5nm 및 6nm 공정을 기반으로 제작되며 CPU와 GPU를 먼저 SoIC 기술로 통합한 후 고대역폭 메모리(HBM)과 함께 CoWoS 패키징을 적용한다. 최근 인공지능 칩 시장 주목 받는 기업인 화황다 역시 TSMC의 패키징 생산 용량을 확보했다. Guanghuida의 H100 칩은 TSMC의 4nm 공정과 CoWoS 패키징을 사용하며 성능 향상을 위해 SK하이닉스의 HBM을 탑재하고 있다. 또한 Guanghuida는 최신 블랙웰 아키텍처 인공지능 칩을 개발했는데, 이 칩은 TSMC의 4nm 공정과 최신예 HBM3e 메모리를 사용하여 전작 대비 2배 향상된 컴퓨팅 성능을 자랑한다. 아마존 AWS, 마이크로소프트, 구글, 메타 등 글로벌 클라우드 서비스 대기업들의 인공지능 서버 시장 점유율 경쟁이 치열해지면서 인공지능 칩 수요가 급증하고 있다. 이에 따라 엔비디아, AMD, 화황다와 같은 주요 제조업체의 공급 부족 문제가 발생하고 있으며, 클라우드 기업들은 TSMC에게 주문을 몰리고 있어 TSMC의 매출 전망은 밝은 것으로 보인다. TSMC, 2025년 SoIC 생산량 10배 늘려… 인공지능 칩 시장 선점 이러한 수요 증가에 대응하기 위해 TSMC는 첨단 패키징 생산 라인을 늘리고 있다. TSMC는 올해 말까지 CoWoS 월 생산량을 3배 늘려 4만 5천 개~5만 개의 웨이퍼를 생산할 계획이며, SoIC 생산량은 2배 늘려 5천 개~6천 개의 웨이퍼를 생산할 예정이다. TSMC는 2025년 SoIC 월 생산량을 10,000개 웨이퍼까지 늘릴 계획이다. 이는 2024년 대비 10배 증가한 수치이며, TSMC가 인공지능 칩 시장에서 선점하려는 의지를 보여주는 것으로 해석된다. SoIC는 CPU, GPU, 메모리 등을 하나의 패키지에 통합하는 기술로, 인공지능 칩의 성능과 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. TSMC는 이미 엔비디아와 AMD의 인공지능 칩 생산에 SoIC 기술을 공급하고 있으며, 향후 더 많은 고객사에 공급할 계획이다. 삼성전자, 인텔 등 경쟁업체 추격 인공지능 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 향후 몇 년 동안 더욱 가속화될 것으로 예상된다. TSMC는 첨단 패키징 기술로 인공지능 칩 시장을 선점하고, 매출 증대를 목표로 하고 있다. TSMC의 주요 경쟁업체로는 삼성전자, 인텔 등이 있다. 삼성전자는 이미 자체 첨단 패키징 기술을 보유하고 있으며, 인텔 또한 TSMC와 경쟁하기 위해 패키징 기술 개발에 투자하고 있다. 인공지능 칩 시장 경쟁은 앞으로 더욱 치열해질 것으로 예상된다. TSMC는 첨단 패키징 기술력을 바탕으로 경쟁에서 앞서나갈 수 있을지 주목된다.
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애플 비전 프로, 예상보다 저조한 판매량으로 생산량 대폭 삭감IGN의 보도에 따르면, 3500달러 가격의 혼합현실 헤드셋 애플 비전 프로의 판매가 예상보다 저조하고 수요가 낮다는 소식이 전해졌다. 이에 애플은 생산량을 대폭 삭감한 것으로 알려졌으며, 특히 미국에서의 수요가 낮은 것으로 보인다. 보도의 근거로 사용된 밍치 쿠오(Ming-Chi Kuo)의 언급에 따르면, 애플은 비전 프로 출하량을 40만~45만 대로 줄였으며, 2025년에 저렴한 비전 프로 모델을 출시하지 않을 가능성도 있다고 추측했다. 애플은 2025년 헤드셋 판매량이 전년 대비 감소할 것으로 예상하고 있다. "비전 프로의 과제는 투시형 사용자 경험을 희생하지 않고 주요 애플리케이션, 가격, 헤드셋 편의성 부족을 해결하는 것이다."라고도 언급했다. 제품이 처음 출시되었을 때, 비평가들은 애플 비전 프로 내부의 인상적인 하드웨어를 칭찬하면서 동시에 심각한 단점들을 지적했다. 가장 명백한 점은 제품의 높은 가격이었지만, 평범한 배터리 수명, 출시 당시 킬러 앱 부족, 성능 버그 등의 문제도 발견되었다. 비평가들은 비전 프로가 혼합현실 컴퓨팅의 미래를 엿볼 수 있는 매력적인 제품이지만, 더 저렴한 대안들에 의해 그 영향력이 흐려진다는 의견을 제시하기도 했다.
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인텔, 세계 최대 '뇌에서 영감받은' 뉴로모픽 컴퓨터 개발인텔은 세계 최대 규모의 뉴로모픽 컴퓨터 '할라 포인트(Hala Point)'를 개발했다. 뉴로모픽 컴퓨터는 인간 뇌의 작동 방식을 모방한 장치로, 인텔은 이 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 더욱 정교한 인공지능 모델을 실행할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 하지만 전문가들은 이 장치가 최첨단 기술과 경쟁하기는커나 능가하기 위해서는 극복해야 할 기술적 문제들이 남아있다고 지적한다. 뉴로모픽 컴퓨터의 장점: 에너지 효율 향상과 새로운 인공지능 학습 방법 뉴로모픽 컴퓨터는 기존 컴퓨터와 근본적으로 다른 구조를 가지고 있어 기대치가 높다. 일반 컴퓨터는 프로세서를 사용하여 연산을 수행하고 데이터를 별도의 메모리에 저장하는 반면, 뉴로모픽 장치는 인공 뉴런을 사용하여 우리 뇌처럼 데이터 저장과 계산을 동시에 수행한다. 이는 현재 컴퓨터의 병목 현상을 초래할 수 있는 구성 요소 간의 데이터 이동을 없앨 수 있다. 인텔은 할라 포인트가 최적화 문제(특정 제약 조건 하에서 최적의 솔루션 찾기)를 실행할 때 기존 컴퓨터보다 100배 적은 에너지를 사용한다고 주장한다. 또한 뉴로모픽 컴퓨터는 실제 뇌가 정보를 처리하는 것처럼 인공 뉴런 연결망을 사용하는 인공지능 모델을 훈련하고 실행하는 새로운 방법을 제시할 수도 있다. 할라 포인트의 성능과 한계 할라 포인트는 1,152개의 Loihi 2 칩에 걸쳐 11.5억 개의 인공 뉴런을 포함하고 있으며 초당 3,800조 개의 시냅스 연산을 수행할 수 있다. 인텔의 마이크 데이비스(Mike Davies)는 할라 포인트가 이러한 엄청난 성능에도 불구하고 일반 서버 케이스 6개 rack만 차지한다고 말한다. 데이비스는 더 큰 규모의 장치도 가능하다고 말하며 "우리가 이 규모의 시스템을 만든 것은 솔직히 말해 10억 개의 뉴런이 괜찮은 숫자였기 때문이다. 특별히 기술적인 엔지니어링 과제 때문에 이 수준에서 멈춘 것은 아니다"라고 밝혔다. 할라 포인트의 규모와 동급하는 기존 장치는 없지만, 올해 말 완성될 예정인 뉴로모픽 컴퓨터인 딥사우스(DeepSouth)는 초당 2,28조 개의 시냅스 연산이 가능할 것으로 알려졌다. 하지만 로이히 2 칩은 아직 인텔이 소량 생산하는 프로토타입 단계에 있으며, 실제 문제를 뉴로모픽 컴퓨터에서 실행 가능한 형식으로 변환하고 처리를 수행하는 데 필요한 소프트웨어 계층이 실제적인 병목 현상이라고 데이비스는 지적한다. 이 프로세스는 뉴로모픽 컴퓨팅 전체와 마찬가지로 아직 초기 단계에 있다. 데이비스는 "소프트웨어가 너무 큰 제한 요인이었다"라고 말하며 아직 더 큰 머신을 만드는 것은 이유가 없다고 설명한다. 뉴로모픽 컴퓨터의 미래: 지속적 학습과 인공 일반 지능(AGI)의 길 인텔은 할라 포인트와 같은 컴퓨터가 현재 모델처럼 새로운 작업을 배우기 위해 매번 처음부터 훈련을 받을 필요가 없이 지속적으로 학습하는 인공지능 모델을 만들 수 있다고 제안한다. 하지만 영국 서섹스 대학교의 제임스 나이트(James Knight)는 이를 "과대 광고라고 일축했다. 나이트는 챗GPT와 같은 현재 모델이 병렬로 작동하는 그래픽 카드를 사용하여 훈련되므로 동일한 모델을 훈련하는 데 많은 칩을 사용할 수 있다고 지적한다. 그러나 뉴로모픽 컴퓨터는 단일 입력으로 작동하고 병렬로 훈련할 수 없기 때문에 한 번 작동하면 지속적으로 학습하도록 하는 방법을 고안하는 것은 고사하고 이러한 하드웨어에서 챗GPT와 같은 것을 처음 훈련하는 데에도 수십 년이 걸릴 것이라고 말한다. 데이비스는 오늘날의 뉴로모픽 하드웨어가 대규모 AI 모델을 처음부터 훈련하는 데 적합하지 않지만, 언젠가는 사전 훈련된 모델을 가져와 시간이 지남에 따라 새로운 작업을 학습할 수 있기를 바란다"며 이 방법은 아직 연구 중이지만, 이것은 Hala Point와 같은 대규모 뉴로모픽 시스템이 미래에 매우 효율적인 방식으로 해결할 수 있다고 믿는 일종의 지속적인 학습 문제이다"라고 말한다. 나이트는 뉴로모픽 컴퓨터가 다른 많은 컴퓨터 과학 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있을 뿐만 아니라 개발자들이 이러한 문제를 해결하기 위해 소프트웨어를 작성하는 데 필요한 도구가 고유한 하드웨어에서 실행되면 효율성을 높일 수 있을 것이라고 낙관한다. 기대와 우려가 공존하는 뉴로모픽 컴퓨터 할라 포인트는 인공지능 분야에 큰 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있는 반면, 실제적인 활용까지는 아직 많은 과제가 남아있다. 1. 인공지능 학습 방식 변화 가능성 뉴로모픽 컴퓨터는 인공지능 모델 학습 방식을 근본적으로 바꿀 수 있다는 희망을 제시한다. 현재 대부분의 인공지능 모델은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습 과정을 거쳐야 하며, 새로운 작업을 수행하기 위해서는 매번 처음부터 다시 학습해야 하는 단점이 있다. 하지만 뉴로모픽 컴퓨터는 인간 뇌와 유사한 방식으로 지속적으로 학습하고 적응할 수 있도록 설계되어 있어 기존 모델보다 더 효율적이고 유연한 인공지능 시스템 개발에 기여할 수 있다. 2. 인공 일반 지능 (AGI) 구현 가능성 인공 일반 지능 (AGI)은 인간과 같은 수준의 지능을 가진 인공지능을 의미하며, 인공지능 분야의 궁극적인 목표로 여겨진다. 하지만 현재까지 개발된 인공지능 모델들은 특정 분야에만 국한된 성능을 보여주고 있으며, AGI 구현에는 아직 많은 어려움이 존재한다. 할라 포인트와 같은 뉴로모픽 컴퓨터는 인간 뇌의 작동 방식을 모방함으로써 AGI 구현에 한 발짝 더 가까워질 수 있다는 기대를 받고 있다. 3. 기술적 과제와 경제적 비용 하지만 뉴로모픽 컴퓨터는 아직 초기 단계의 기술이며, 실제적인 활용까지는 많은 기술적 과제를 극복해야 한다. 특히, 뉴로모픽 컴퓨터에 적합한 소프트웨어 개발, 에너지 효율 향상, 대규모 시스템 구축 등이 주요 과제로 꼽힌다. 또한, 뉴로모픽 컴퓨터는 기존 컴퓨터에 비해 훨씬 높은 비용이 발생하는 단점이 있어 경제적 타당성을 확보하는 것도 중요한 과제이다. 4. 윤리적 문제 뉴로모픽 컴퓨터는 인공지능의 발전과 더불어 윤리적 문제도 제기한다. 인간 뇌와 유사한 방식으로 학습하고 적응하는 뉴로모픽 컴퓨터는 인간의 감정이나 의식을 모방할 수 있는 가능성이 있으며, 이는 인공지능 윤리와 관련된 새로운 논쟁을 불러일으킬 수 있다. 또한, 뉴로모픽 컴퓨터의 강력한 성능은 악용될 경우 심각한 사회적 문제를 야기할 수 있기 때문에 사전에 명확한 윤리적 지침과 규제가 필요하다. 5. 미래 전망 인텔 할라 포인트는 아직 초기 단계이지만, 인공지능 분야에 큰 혁신을 가져올 가능성을 보여주고 있다. 앞으로 뉴로모픽 컴퓨터 기술이 발전하고 관련 연구가 진행된다면, 인공지능 학습 방식, 인공 일반 지능 구현, 인공지능 윤리 등 다양한 분야에서 중요한 성과를 이룰 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 동시에 기술적 과제, 경제적 비용, 윤리적 문제 등 해결해야 할 과제도 많기 때문에 지속적인 연구와 개발이 필요하다.