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차세대 AI반도체(Next-GPU) 주요 이슈와 시사점

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

해시태그

#AI반도체 # 생성형AI # GPU # 인공신경망

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차세대 AI반도체(Next-GPU) 주요 이슈와 시사점