Top 10 Emerging Technologies(WWF)

세계경제포럼(WEF)은 매년 사회와 경제에 큰 영향을 미칠 가능성이 있는 10가지 기술을 선정하여 '10대 신흥기술(Top 10 Emerging Technologies)' 보고서를 발간해오고 있다.  2024년에는 어떤 혁신적인 기술들이 소개되었는지 살펴보도록 하겠다. (보고서 원문 다운로드)  Top 10 Emerging Technologies of 2024 딥러닝 및 생성형 AI등 인공지능(AI)의 발전은 과학자들이 이전에는 불가능했던 발견을 가능하게 하며, 과학적 발견의 속도를 크게 향상시키고 있다 1. 과학적 발견을 위한 AI(AI for scientific discovery) AI의 혁신과 과학적 발견의 가속화 : 딥러닝 및 생성형 AI등 인공지능(AI)의 발전은 과학자들이 이전에는 불가능했던 발견을 가능하게 하며, 과학적 발견의 속도를 크게 향상시키고 있다. AI의 다양한 활용 가능성 : ①질병 진단･치료･예방, ②차세대 친환경기술 신소재 개발, ③생명과학발전, ④인간의 정신 이해 방식의 발전 가능성을 높게 예측하고 있다. 윤리적 고려사항과 연구 필요성 : AI 기술의 발전에 따라 개인의 프라이버시, 데이터 편향, 지적 재산권 등 윤리적 도전 과제가 존재하며, 이를 효과적으로 관리하기 위한 추가 연구가 필요다. 2. 개인정보 보호 강화 기술(Privacy-enhancing technologies) 데이터 접근과 프라이버시 문제 : 대규모 데이터셋에 대한 접근이 AI를 통해 연구와 혁신을 변화시키고 있지만, 프라이버시, 보안 및 데이터 주권 문제로 인해 고급 데이터의 공유와 사용이 제한되고 있다. 합성 데이터와 동형 암호화 기술 : 합성 데이터는 민감한 데이터의 패턴을 복제하면서 개인 정보를 포함하지 않아 데이터 공유의 새로운 가능성을 열어준다. 또한, 동형 암호화 기술은 원시 데이터에 직접 접근하지 않고도 암호화된 데이터를 분석할 수 있게 해준다. 의료 연구에서의 데이터 활용 : 특히 건강 관련 연구에서 개인과 공동체의 권리...

AI가속기 뜻, 종류, 중요성과 활용 분야

 

AI 가속기의 필요성과 발전 배경

인공지능(AI)은 방대한 데이터를 처리하고 복잡한 알고리듬을 연산해야 하므로 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 하지만 기존의 중앙처리장치(CPU)만으로는 이러한 작업을 감당하기 어려웠고, 인공지능의 발전을 가로막는 병목 현상이 발생하였다. 마치 자동차의 속도를 높이려면 더 강력한 엔진이 필요한 것처럼, 인공지능의 속도를 높이기 위해서는 특화된 하드웨어가 필요하게 되었다. 이러한 필요성에 따라 AI 가속기가 탄생하였다.


AI 가속기는 인공지능 연산을 빠르게 처리하도록 특별히 설계된 하드웨어이다



AI 가속기란 무엇인가?

AI 가속기는 인공지능 연산을 빠르게 처리하도록 특별히 설계된 하드웨어이다. CPU가 만능 연산을 담당한다면, AI 가속기는 인공지능에 특화된 연산을 전담한다고 볼 수 있다. 이는 인공지능의 성능을 극대화하는 데 필수적인 요소로 자리잡고 있다.

AI 가속기를 주방에 비유하면 이해하기 쉽다. 가스레인지는 다양한 요리에 두루 사용할 수 있지만, 전자레인지는 데우기나 해동 같은 특정 작업에 특화되어 있다. 전자레인지를 사용하면 같은 작업을 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 것처럼, AI 가속기를 사용하면 인공지능 모델을 더 빠르고 효율적으로 학습하고 실행할 수 있다.


AI 가속기의 종류

1) GPU(그래픽처리장치)

GPU는 원래 게임의 그래픽 처리를 위해 개발되었지만, 수천 개의 코어를 동시에 활용해 대규모 병렬 연산을 하는 특징 덕분에 인공지능 학습에도 널리 사용된다. GPU는 대규모 데이터셋을 빠르게 처리할 수 있어 많은 AI 모델의 학습에 필수적인 역할을 한다.


2) TPU(텐서처리장치)

TPU는 구글이 딥러닝에 최적화된 맞춤형 칩으로 개발한 것으로, 텐서플로우(TensorFlow)라는 인공지능 프레임워크와 함께 구글 서비스의 인공지능 기능을 뒷받침한다. TPU는 딥러닝 연산을 더욱 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었다.


3) NPU(신경망처리장치)

NPU는 모바일 및 사물인터넷(IoT) 기기 등에 특화된 저전력 AI 가속기이다. 이 장치는 스마트폰에서 사진을 찍을 때 인물을 자동으로 인식하고 보정하는 기능 등에 사용된다. NPU는 전력 소모를 줄이면서도 고성능의 AI 연산을 가능하게 한다.


AI 가속기의 중요성

AI 가속기는 인공지능 기술의 대중화와 산업 적용에 필수적인 요소이다. 빠르고 효율적인 연산 능력은 더 복잡하고 대규모의 인공지능 모델을 학습할 수 있게 해주며, 실시간 추론을 가능하게 한다. 자율주행, 실시간 음성 번역, 개인화 추천 등 우리 삶을 바꿀 인공지능 기술의 핵심에는 AI 가속기가 자리 잡고 있다.

AI 가속기는 마치 산업혁명 시대에 증기기관이 산업 전반의 동력원이 된 것과 같다. 실제로 GPU 시장을 선도하는 엔비디아(NVIDIA)의 주가 성장이나, 구글(Google), 애플(Apple) 등의 AI 칩 개발 경쟁에서 볼 수 있듯, AI 가속기는 미래 기술 패권의 핵심 열쇠로 부상하고 있다. AI 가속기는 단순히 인공지능의 속도를 높이는 것을 넘어, 4차 산업혁명의 인프라가 되고 있다.


AI 가속기의 활용 분야

1) 데이터 센터

AI 가속기는 클라우드 데이터 센터에서 대규모 인공지능 모델을 학습하고 클라우드 AI 서비스를 제공하는 데 사용된다. 기업들은 자체적인 AI 인프라 구축 없이도 강력한 AI 기술을 활용할 수 있게 된다. 데이터 센터의 AI 가속기를 통해 기업들은 더욱 효율적으로 데이터를 처리하고 서비스를 제공할 수 있다.


2) 자율주행차

자율주행차에는 차량용 AI 가속기가 탑재되어 실시간으로 도로 상황을 인식하고 주행을 제어한다. 수많은 센서에서 들어오는 데이터를 실시간으로 처리하고 판단해야 하는 자율주행에는 AI 가속기가 필수적이다. 이는 자율주행차의 안전성을 높이고, 주행 성능을 개선하는 데 기여한다.


3) 스마트폰과 IoT

스마트폰, 스마트 스피커 등 우리 곁의 스마트 기기에도 NPU 같은 모바일 AI 가속기가 탑재되어 음성 인식, 얼굴 인식 등의 로컬 AI 기능을 구현한다. AI 가속기 덕분에 클라우드에 의존하지 않고도 개인 기기에서 AI를 활용할 수 있게 되었다. 이는 사용자에게 빠르고 효율적인 경험을 제공한다.


결론

AI 가속기는 인공지능 기술의 발전과 대중화에 필수적인 요소로 자리잡고 있다. 이 기술은 다양한 분야에서 혁신을 가져오며, 우리의 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만들 것이다. 앞으로 AI 가속기의 발전이 우리의 미래를 어떻게 변화시킬지 관심을 가지고 지켜볼 필요가 있다.