오토메이션월드-대한민국 1등 산업매거진 '자동화기술'

일반뉴스 다수의 고성능 컴퓨터 요구된 ‘알파고’, AI 반도체로 모바일서 구현

헬로티 이동재 기자 | 한국과학기술원(KAIST) 유회준 교수 연구팀이 구글 딥마인드에서 개발한 바둑 인공지능 프로그램인 ‘알파고’에서 활용됐던 심층 강화학습(DRL: Deep Reinforcement Learning)을 높은 성능과 전력효율로 처리할 수 있는 첨단 인공지능 반도체 기술을 개발했다. 해당 연구는 지난 6월 14일부터 19일까지 개최된 반도체 분야 최고 학회 중 하나인 ‘IEEE VLSI(Very Large Scale Intergrated Circuit) 기술 및 회로에 대한 심포지엄(VLSI Symposia)’에서 200여 편의 발표 논문 중 우수 논문인 하이라이트 논문으로 선정됐다. 심층 강화학습 알고리즘은 정답이 주어지지 않은 상황에서 최적의 답을 빠르게 찾기 위해 여러 개의 신경망을 동시에 사용하는 것이 특징이다. 하지만 신경망이 복잡하게 얽혀있고 대규모 데이터를 처리해야 하기 때문에 기존에는 대용량 메모리를 가진 다수의 고성능 컴퓨터를 병렬 활용해야만 구현할 수 있었으며, 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 적은 노트북, 스마트폰 등에서는 구현이 불가능했다. 이에 연구팀은 모바일 기기 등에서도 심층 강화학습이 가능하도록 기존 대비

이동재 기자

2021-07-16 11:34

일반뉴스 정부, ‘K-반도체 전략’ 현황 점검...‘하반기부터 성과 본격 도출될 것’

헬로티 이동재 기자 | 정부가 1일 제12차 혁신성장 BIG3 추진회의를 개최하고, 지난 5월 13일 관계부처 합동으로 발표한 ‘K-반도체 전략’의 후속조치 추진현황과 향후계획을 점검했다. 정부는 “그간 추진된 K-반도체 전략이 규제완화, 인력양성 등 성과를 조기 창출했다”며, “올해 하반기 이후부터는 세제지원, 제도개선, 민간투자 등 다양한 분야의 성과가 본격 도출될 것”으로 전망했다. 산업부 등 관계부처는 국내 반도체 공급 인프라 확대를 위해 세제·금융지원, 규제완화 등 후속과제를 차질없이 이행 중이라고 밝혔다. 반도체 핵심기술을 국가전략기술로 선정해 R&D‧시설투자시 공제율을 대폭 확대할 계획이며, 현재 메모리‧시스템‧소부장 등 주요 부문 중심으로 국가전략기술 선정 논의를 진행 중이라는 설명이다. 향후, 기재부는 세법개정안을 통해 국가전략기술안을 발표하고, ‘조세특례제한법’ 개정안을 9월 정기국회에 제출할 예정이다. 정부는 또한 반도체 등 중소·중견기업 대상 금융지원 프로그램(1조원+α)이 지난달 8일 신설되어 투자 수요가 있는 파운드리, 소부장, 패키징 기업을 대상으로 자금 지원을 안내 중이라고 밝혔다. 지난달 17일부터는 전파응용설비 교체 시

이동재 기자

2021-07-01 13:07

일반뉴스 AI 반도체 기업 그래프코어, NHN과 AI·머신러닝 기술 협력 위한 MOU 체결

[헬로티] 인공지능 반도체 기업 그래프코어가 IT 기업 NHN과 기술적 협력을 위한 업무협약(MOU)을 7일 체결했다. 이번 협약은 차세대 AI 시스템에 특화된 그래프코어의 IPU-POD 시스템을 NHN의 AI 전략에 도입, 빠르게 성장하고 있는 국내 AI 생태계에 기여할 것으로 기대된다. 양사는 이번 업무협약을 통해 ▲오픈스택 등 주요 개발 기술 요소에 대한 공동 개발 협력 ▲NHN Cloud(클라우드)의 공공(Public) 시스템 공동 개발 협력 ▲공인된 AI 및 머신러닝 기관에 개발된 AI 클라우드의 연산 능력을 등재하기 위한 상호 협력 ▲다양한 AI 및 머신러닝 개발 생태계를 지원할 수 있는 마케팅 활동 상호 추진 등, 기술적 협력에 초점을 맞추며 시너지 효과를 극대화한다는 계획이다. 강민우 그래프코어 한국지사장은 “이번 협약은 국내 클라우드 업계를 선도하고 있는 NHN이 그래프코어 IPU의 장래성을 높이 평가했다는 점에서 유의미하다”며 “그래프코어는 앞으로도 AI 반도체 업계에서 독보적인 성능을 자랑하는 IPU를 앞세워 유수의 국내 공공 및 민간 기업들의 사업 수요를 충족하는 기술력을 선보일 예정”이라고 소감을 밝혔다. NHN 클라우드사업그룹 김동훈

이동재 기자

2021-06-07 12:14