AI 가속기란 - NPU, TPU, GPU의 차이점과 활용
AI 가속기란 - NPU, TPU, GPU의 차이점과 활용최근 인공지능(AI) 기술이 급속히 발전하면서, AI 연산에 특화된 하드웨어 가속기의 역할이 점차 중요해지고 있습니다. 본 포스팅에서는 AI 가속기의 대표 기술인 NPU, TPU, GPU의 기본 개념과 차이점, 그리고 각 기술이 실제로 활용되는 사례들을 살펴보고, 앞으로의 발전 방향에 대해 전망해 보고자 합니다.AI 가속기 기술 개요AI 가속기는 인공지능 알고리즘, 특히 딥러닝 모델의 연산을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 설계된 하드웨어 장치입니다. 기존의 범용 CPU보다 병렬 연산 처리에 최적화되어 있으며, 이를 통해 복잡한 신경망 모델의 학습 및 추론 시간을 크게 단축할 수 있습니다.GPU (Graphics Processing Unit)원래 ..
2025. 3. 10.
RISC-V란 - 개념과 기존 ISA와의 차이점
RISC-V란? - 개념과 기존 ISA와의 차이점1. RISC-V란?RISC-V(리스크 파이브)는 오픈소스 명령어 집합 아키텍처(ISA)로, 기존의 상업적인 프로세서 아키텍처와 달리 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 2010년, 미국 UC 버클리 대학에서 개발된 이 ISA는 높은 유연성과 확장성을 제공하며, 특히 임베디드 시스템, AI 가속기, 데이터센터, IoT 기기 등에 널리 활용됩니다.기존 상용 ISA(예: x86, ARM)는 사용 권한을 얻기 위해 라이선스 비용을 지불해야 하지만, RISC-V는 무료이면서도 강력한 커뮤니티 지원을 받아 빠르게 성장하고 있습니다.2. 기존 ISA와의 차이점RISC-V는 기존의 대표적인 ISA인 x86(Intel, AMD) 및 ARM(모바일 및 임베..
2025. 3. 10.
반도체 공정 기술 - 7nm, 5nm, 3nm 차이점과 발전 방향
반도체 공정 기술 - 7nm, 5nm, 3nm 차이점과 발전 방향1. 반도체 공정 기술이란?반도체 공정 기술은 실리콘 웨이퍼 위에 트랜지스터를 형성하는 미세 가공 기술로, 반도체 성능과 전력 효율을 결정하는 핵심 요소입니다. 공정 기술이 발전할수록 트랜지스터 크기가 작아지면서 더 많은 트랜지스터를 집적할 수 있으며, 이는 성능 향상과 전력 소비 절감으로 이어집니다.오늘날 반도체 산업에서 가장 주목받는 공정 기술은 7nm, 5nm, 3nm 노드입니다. 삼성전자와 TSMC를 중심으로 초미세 공정 경쟁이 치열하게 진행되고 있으며, 향후 2nm 및 1.4nm까지 발전이 예고되어 있습니다.2. 7nm, 5nm, 3nm 공정의 차이점반도체 공정 노드는 나노미터(nm) 단위로 표현되며, 일반적으로 트랜지스터의 게이트..
2025. 3. 9.
IoT 센서 인터페이스 - I2C, SPI, UART 활용법
IoT 센서 인터페이스 - I2C, SPI, UART 활용법1. IoT 센서와 인터페이스란?IoT(사물인터넷) 시스템은 다양한 센서와 데이터를 주고받으며 동작합니다. 이러한 센서들은 온도, 습도, 조도, 가속도, 거리 등 다양한 환경 정보를 측정하며, 이를 처리하는 마이크로컨트롤러(MCU)나 프로세서와 연결되어야 합니다. 센서와 MCU 간의 통신을 가능하게 하는 것이 바로 센서 인터페이스입니다.IoT 환경에서 가장 널리 사용되는 센서 인터페이스는 I2C(Inter-Integrated Circuit), SPI(Serial Peripheral Interface), UART(Universal Asynchronous Receiver-Transmitter)입니다. 각 인터페이스는 데이터 전송 방식과 속도, 하드웨..
2025. 3. 9.