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엔비디아(NVIDIA)와 HBM: LLM 시대의 필수 반도체 공급망 분석 엔비디아(NVIDIA)와 HBM: LLM 시대의 필수 반도체 공급망 분석1. 서론대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 부상은 AI 반도체 산업의 패러다임을 바꾸고 있다. 특히, 엔비디아(NVIDIA)는 LLM 연산을 위한 GPU 시장의 절대 강자로 자리 잡고 있으며, HBM(High Bandwidth Memory)은 이러한 AI 가속기의 필수 메모리 기술로 떠오르고 있다.본 글에서는 엔비디아의 AI 반도체 전략과 HBM 공급망의 중요성을 분석하고, LLM 시대에서 이들이 차지하는 핵심적인 역할을 전문가의 시각에서 조망한다.2. 엔비디아(NVIDIA): AI 반도체 시장의 지배자2.1 엔비디아의 AI 반도체 성장 배경엔비디아는 1990년대 GPU(Graphics Processi.. 2025. 2. 4.
LLM의 한계와 대안 기술: 하이브리드 AI, 지식그래프, 온톨로지 기반 AI LLM의 한계와 대안 기술: 하이브리드 AI, 지식그래프, 온톨로지 기반 AI1. 서론대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 최근 인공지능(AI) 기술의 핵심으로 자리 잡으며, 자연어 처리(NLP)와 자동 생성(AI Generation) 분야에서 혁신을 주도하고 있다. 하지만 LLM은 환각(Hallucination), 높은 연산 비용, 데이터 편향성, 비효율적인 지식 활용 등의 한계를 지닌다. 이러한 문제를 극복하기 위해 하이브리드 AI, 지식그래프, 온톨로지 기반 AI와 같은 대안 기술들이 제시되고 있다.본 글에서는 LLM의 주요 한계를 분석하고, 이를 보완할 수 있는 대안 기술들의 개념과 활용 방안을 전문가의 시각에서 살펴본다.2. LLM의 주요 한계2.1 환각(Halluc.. 2025. 2. 3.
LLM과 데이터 센터: AI 모델 운영을 위한 하드웨어 및 클라우드 인프라 LLM과 데이터 센터: AI 모델 운영을 위한 하드웨어 및 클라우드 인프라1. 서론대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 급속한 발전은 기존의 데이터 센터 및 클라우드 인프라를 혁신적으로 변화시키고 있다. AI 모델을 학습하고 운영하는 데 필요한 연산량이 급증하면서 GPU 및 AI 전용 가속기, 고속 네트워크 인프라, 효율적인 전력 관리 시스템이 필수적인 요소가 되었다.본 글에서는 LLM을 운영하기 위한 데이터 센터의 주요 하드웨어 및 클라우드 인프라를 분석하고, AI 모델 운영을 최적화하기 위한 전략을 전문가의 시각에서 살펴본다.2. LLM 운영을 위한 필수 하드웨어LLM은 수십억~수조 개의 매개변수를 포함하는 모델로, 기존 컴퓨팅 환경보다 훨씬 높은 연산 능력과 메모리 대역.. 2025. 2. 3.
피지컬 AI가 발전하기 위한 필수 조건 피지컬 AI가 발전하기 위한 필수 조건1. 서론최근 인공지능(AI)이 텍스트, 이미지, 음성 등의 디지털 데이터 처리에서 벗어나 현실 세계에서 직접적인 물리적 작용을 수행하는 '피지컬 AI(Physical AI)'로 발전하고 있다. 이는 AI와 로보틱스, 센서 기술, 생체 공학 등이 결합하여 스마트 로봇, 자율주행 자동차, 의료 로봇, 산업 자동화 시스템 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌어 내고 있다.하지만 피지컬 AI가 단순한 개념을 넘어 실제 산업과 사회에서 폭넓게 활용되기 위해서는 여러 가지 필수 조건이 충족되어야 한다. 본 글에서는 피지컬 AI가 발전하기 위한 핵심 조건을 전문가의 시각에서 분석한다.2. 피지컬 AI란?피지컬 AI는 소프트웨어 AI와 하드웨어 시스템을 결합하여 물리적인 환경과 상호작.. 2025. 2. 3.
LLM과 양자 컴퓨팅: 더 강력한 AI 모델이 가능할까? LLM과 양자 컴퓨팅: 더 강력한 AI 모델이 가능할까?1. 서론대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 현재 인공지능(AI) 기술의 최전선에서 자연어 처리, 창의적 글쓰기, 코드 생성 등 다양한 작업을 수행하고 있다. 하지만 LLM의 성능이 발전할수록 연산 비용과 에너지 소모는 기하급수적으로 증가하고 있으며, 기존 컴퓨팅 기술의 한계를 극복할 필요성이 대두되고 있다.이러한 문제를 해결할 수 있는 차세대 기술 중 하나로 양자 컴퓨팅(Quantum Computing)이 주목받고 있다. 양자 컴퓨팅이 기존의 GPU 및 TPU 기반 AI 연산 방식을 혁신적으로 변화시킬 수 있다면, LLM의 학습과 추론 과정에서 획기적인 속도 향상과 효율성을 가져올 수 있을 것이다.본 글에서는 LLM과.. 2025. 2. 3.
멀티모달 AI: 텍스트+이미지+영상+오디오를 이해하는 차세대 LLM 멀티모달 AI: 텍스트+이미지+영상+오디오를 이해하는 차세대 LLM1. 서론AI 기술이 발전하면서 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 영상, 오디오까지 처리하는 멀티모달 AI(Multimodal AI)로 진화하고 있다. 기존의 LLM은 주로 자연어 처리를 기반으로 했지만, 최근 등장한 멀티모달 AI 모델들은 다양한 형태의 데이터를 동시에 분석하고 이해하는 능력을 갖추고 있다.이 글에서는 멀티모달 AI의 개념, 기술적 원리, 주요 모델, 활용 사례 및 향후 전망을 전문가의 시각에서 분석한다.2. 멀티모달 AI란?2.1 개념 정의멀티모달 AI는 텍스트(Text), 이미지(Image), 영상(Video), 오디오(Audio)와 같은 서로 다른 데이터 유.. 2025. 2. 3.
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