1. 모델 중심에서 데이터 중심으로의 패러다임 전환인공지능(AI) 기술의 발전사는 오랫동안 알고리즘 아키텍처의 혁신에 의해 주도되어 왔습니다. 2012년 AlexNet이 등장하며 합성곱 신경망(CNN)의 시대를 열었고, 2017년 구글이 "Attention Is All You Need" 논문을 통해 트랜스포머(Transformer) 구조를 제안하면서 자연어 처리(NLP) 분야의 비약적인 도약을 이끌어냈습니다. 지난 10년 이상 연구자들과 엔지니어들의 주된 관심사는 신경망의 깊이(Depth), 레이어의 연결 방식, 활성화 함수의 최적화 등 '모델(Model)'과 '코드(Code)' 그 자체에 집중되어 있었습니다. 이 시기의 지배적인 개발 방법론은 데이터를 고정된 상수(Fixed Variable)로 간주하고..

오늘은 요즘 뉴스만 틀면 나오는 AI 반도체, 도대체 뭐가 뭔지 헷갈리셨던 분들을 위해 준비했습니다. 챗GPT가 쏘아 올린 AI 전쟁, 그 승패를 좌우할 하드웨어 3대장(GPU, TPU, NPU)의 차이점부터, 이 전쟁터에서 우리나라 기업들이 어떻게 싸우고 있는지 핵심만 쏙쏙 뽑아 정리해 드릴게요!인공지능(AI) 시대, 소프트웨어가 '영혼'이라면 반도체는 '육체'입니다. 아무리 똑똑한 AI 모델도 이를 돌릴 하드웨어가 없으면 무용지물이죠. 지금 전 세계는 이 'AI 두뇌'를 차지하기 위한 총성 없는 전쟁 중입니다. 1. AI 반도체 3 대장, 뭐가 다를까? 🧐가장 먼저 헷갈리는 용어부터 정리하고 갈게요. "누가 AI 공부를 제일 잘 시키나?"가 핵심입니다.🔥 GPU (Graphics Processin..