목차
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1. AI반도체의 개념과 주요 기술적 요소 1
2. 생성형AI가 점화한 AI반도체 경쟁 3
3. AI반도체를 둘러싼 주요 기술적 이슈 5
4. 기술적 이슈를 돌파하기 위한 다양한 시도 7
5. 시사점 : 기술력 확보에 기반한 AI반도체 생태계 구축에 역량 결집 11
〈표 1〉 AI반도체 유형 1
〈표 2〉 주요국별 반도체 정책 방향 4
〈표 3〉 리벨리온 반도체(NPU) 성능 결과 7
〈표 4〉 퓨리오사 반도체(NPU) 성능 결과 7
〈표 5〉 AI 반도체 현황 8
[그림 1] AI반도체의 기술구현 방식에 따른 분류 2
[그림 2] AI반도체의 기술적 특징 3
[그림 3] 엔비디아 H100 GPU 제품 구성도 3
[그림 4] AI반도체 시장 전망 4
[그림 5] 2023년 H100 GPU 구매 실적 추정치 4
[그림 6] 데이터센터 전력 소비량(2010-2030) 5
[그림 7] 질문(request) 당 전력 소비량 5
[그림 8] 메모리 벽(Memory wall) 현상 6
[그림 9] PIM 기술개념도 10
[그림 10] CXL을 활용한 컴퓨팅 10
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차세대 AI반도체(Next-GPU) 주요 이슈와 시사점