ㅁ 하드웨어 혁신

ㅇ 정의:
AI 모델 학습과 추론 성능을 극대화하기 위해 설계된 차세대 하드웨어 기술들을 총칭.

ㅇ 특징:
고성능 연산, 저전력 설계, 병렬 처리 최적화, 특수 목적 아키텍처 적용.

ㅇ 적합한 경우:
대규모 AI 학습, 실시간 추론, 에너지 효율이 중요한 환경.

ㅇ 시험 함정:
GPU, TPU, NPU 등 가속기 종류와 적용 사례를 혼동하거나, 엣지 AI와 클라우드 AI의 차이를 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: AI 가속기는 특정 AI 연산을 최적화하기 위해 설계된 하드웨어다.
– X: AI 가속기는 모든 범용 컴퓨팅 작업에 동일하게 최적화되어 있다.

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1. AI Accelerators

ㅇ 정의:
AI 연산(특히 딥러닝 학습 및 추론)을 가속화하기 위해 설계된 특수 하드웨어(예: GPU, TPU, NPU).

ㅇ 특징:
행렬 연산 최적화, 대규모 병렬 처리, 전력 대비 성능 극대화.

ㅇ 적합한 경우:
대규모 데이터셋 학습, 고속 추론, 클라우드 AI 서비스.

ㅇ 시험 함정:
GPU와 TPU의 차이를 혼동하거나, NPU를 단순한 GPU로 오인.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: TPU는 구글이 AI 연산 최적화를 위해 설계한 ASIC이다.
– X: GPU는 AI 전용 하드웨어로만 사용된다.

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2. Edge AI

ㅇ 정의:
데이터를 클라우드로 전송하지 않고 현장에서(엣지 디바이스) AI 연산을 수행하는 기술.

ㅇ 특징:
저지연, 실시간 처리, 네트워크 의존도 감소, 개인정보 보호 강화.

ㅇ 적합한 경우:
자율주행, 스마트 카메라, IoT 센서 기반 분석.

ㅇ 시험 함정:
엣지 AI를 단순히 소형화된 AI로만 이해하거나, 모든 경우에 클라우드보다 우수하다고 착각.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 엣지 AI는 네트워크 지연을 최소화할 수 있다.
– X: 엣지 AI는 항상 클라우드 AI보다 처리 속도가 빠르다.

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3. Neuromorphic Computing

ㅇ 정의:
인간 뇌의 신경망 구조와 동작 원리를 모방한 하드웨어 컴퓨팅 아키텍처.

ㅇ 특징:
이벤트 기반 처리, 초저전력, 병렬성, 학습과 추론의 통합.

ㅇ 적합한 경우:
에너지 제약이 큰 환경, 패턴 인식, 센서 데이터 실시간 분석.

ㅇ 시험 함정:
뉴로모픽 칩을 단순히 AI 가속기의 한 종류로만 분류하거나, 기존 디지털 컴퓨팅과 동일하게 동작한다고 오해.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 뉴로모픽 컴퓨팅은 스파이킹 뉴런 모델을 활용한다.
– X: 뉴로모픽 칩은 전통적인 클럭 기반 동기식 연산만 수행한다.

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4. Quantum AI

ㅇ 정의:
양자컴퓨팅의 병렬성과 확률적 연산 특성을 활용하여 AI 학습과 추론을 가속화하는 기술.

ㅇ 특징:
양자 중첩과 얽힘을 이용한 연산, 특정 최적화 문제와 패턴 탐색에 강점.

ㅇ 적합한 경우:
고차원 최적화 문제, 복잡한 확률 모델, 대규모 조합 탐색.

ㅇ 시험 함정:
양자 AI가 모든 AI 문제에서 고전 컴퓨팅보다 빠르다고 오해하거나, 양자컴퓨터가 상용화되어 일반적으로 사용된다고 착각.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 양자 AI는 양자중첩을 활용하여 병렬 연산을 수행할 수 있다.
– X: 양자 AI는 모든 AI 연산에서 기존 컴퓨터보다 항상 빠르다.

ㅁ 추가 학습 내용

정리 내용

AI Accelerators
– GPU: 범용 병렬 연산에 강점, 대규모 행렬 연산 및 딥러닝 학습·추론에 활용, 유연성 높음
– TPU: 구글이 개발, 텐서 연산에 특화된 하드웨어, 딥러닝 추론 및 학습 속도 최적화, 전력 효율 우수
– NPU: 신경망 연산 전용 프로세서, 모바일·엣지 디바이스에 최적화, 저전력·고속 추론 가능

Edge AI
– 온디바이스 학습(On-device Learning): 클라우드 전송 없이 디바이스에서 직접 학습, 개인정보 보호, 네트워크 의존도 감소
– 모델 경량화 기술
• TensorRT: NVIDIA의 추론 최적화 라이브러리, GPU 기반 성능 향상
• Pruning: 중요도가 낮은 가중치 제거, 모델 크기 축소 및 속도 향상
• Quantization: 가중치와 연산을 저정밀도로 변환, 메모리 사용량 감소 및 속도 향상

Neuromorphic Computing
– 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN): 뉴런이 스파이크 형태의 이벤트로 신호 전달, 시간 정보 활용 가능, 저전력·실시간 처리에 강점
– 기존 ANN과 차이: ANN은 연속적인 실수 값 신호, SNN은 이벤트 기반 비동기 신호
– 이벤트 기반 센서(DVS): 변화가 있을 때만 데이터 전송, SNN과 결합 시 효율적 처리 가능

Quantum AI
– 양자 비트(Qubit): 0과 1의 중첩 상태 가능
– 양자 게이트: 큐비트 상태를 변환하는 연산, 양자 회로 구성 요소
– Grover 알고리즘: 비정렬 데이터 검색을 고전 대비 제곱근 속도로 가속
– Shor 알고리즘: 큰 수의 소인수분해를 효율적으로 수행, 암호 해독 가능성
– AI 응용 가능성: 양자 머신러닝, 대규모 최적화, 복잡한 패턴 분석에 활용 잠재력
– 기술적 한계: 높은 오류율, 제한된 큐비트 수, 안정적 양자 상태 유지 어려움

시험 대비 체크리스트

[ ] GPU, TPU, NPU의 구조적 차이와 대표 사용 사례를 구분할 수 있는가
[ ] 온디바이스 학습의 개념과 장점을 설명할 수 있는가
[ ] TensorRT, Pruning, Quantization의 원리와 효과를 비교할 수 있는가
[ ] 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)와 기존 ANN의 차이를 설명할 수 있는가
[ ] 이벤트 기반 센서(DVS)의 특징과 SNN과의 연계 장점을 이해했는가
[ ] Qubit과 양자 게이트의 개념을 정의할 수 있는가
[ ] Grover 알고리즘과 Shor 알고리즘의 목적과 원리를 설명할 수 있는가
[ ] Quantum AI의 응용 가능성과 현재 기술적 한계를 나열할 수 있는가