소프트웨어와 하드웨어. 소프트웨어는 생각이고, 하드웨어는 몸입니다. 몸에서 느낀 감각이 뇌로 들어오면 생각을 통해 판단을하고, 몸으로 행동을 합니다.
소프트웨어 개발자는 정보 처리에 대해 개발하고, 하드웨어 개발자들은 정보 전달에 대해 개발합니다.
4차산업혁명에서 가장 핫한 분야는 AI(인공지능)이죠. 현대 인공지능을 예로 들면, 시리, 알파고의 바둑, 사진 보고 동물 맞추기, 자율주행 등이 있습니다. 자율주행이 왜 아직도 안되는걸까요? 소프트웨어와 하드웨어의 성능 부족, 자율주행 데이터 부족의 이유 등이 있습니다. 최근에는 머신러닝을 통해 프로그래밍을 많이 하고있기 때문에, 자율주행 데이터가 쌓이면 소프트웨어의 성능을 끌어올릴 수 있을 것이라고 예상됩니다. AI, 머신러닝, 딥러닝 정의 보기
하드웨어는 어떻게 성능 개선을 할까요?
- 반도체 소자 개선
- 반도체 공정 개선
- 반도체 설계 개선 1,2,3번 모두 연구 진행중입니다. 하지만 공정은 한계에 가까워졌다는 의견이 많고, 신소자 발견에 대한 가능성은 알 수 없습니다. 2020년의 맥북은 5nm공정으로 만들어졌는데, (이는 머리카락 두께의 1/20000 크기입니다.) 전문가들은 3nm 정도를 한계로 보고있습니다. https://www.joongang.co.kr/article/24132140#home
지능형 반도체란, 인공지능에 최적화된 반도체입니다. 고성능, 저전력, 저렴한 가격. 3가지가 만족되어야합니다.
- 고성능이 되어야 빠르게 많은 데이터를 처리할 수 있다.
- 저전력이 되어야 과부하로 인한 성능 감소가 일어나지 않는다.
- 저렴한 가격이 되어야 다양한 곳에서 많은 데이터를 수집할 수 있다.
위 3가지를 만족시키기 위해서 ‘병렬처리, 전용반도체 설계’ 연구 개발이 활발합니다. DDR5, HBM, 3D NAND, 3D XPoint 등이 메모리반도체의 예이고, NPU, TPU, 뉴럴머신 등으로 불리는 머신러닝 전용 시스템 반도체가 있습니다. 추가적으로, 휘발성 메모리들이 갖고있는 물리적 문제를 해결하기 위해, 차세대 비휘발성 메모리 소자 기술인 SCM(Storage Class Memory, 스토리지급 메모리), PRAM(Phase-change RAM, 상변화 메모리), FeRAM(Ferroelectric RAM, 강유전체 메모리), MRAM(Magnetoresistive RAM, 자기저항 메모리), RRAM(Resistive RAM, 저항메모리. ReRAM으로도 불림.), PoRAM(Polymer RAM, 폴리머 메모리) 등이 연구되고 있습니다.
AI에서 반도체 엔지니어의 역할은 위와 같은 반도체가 만들어지는 과정에 있습니다. 단순히 반도체를 만드는 것 뿐만 아니라, AI가 반도체를 만들 수 있도록 하는 일도 하고있습니다. 미래에는 AI가 스스로 ‘AI가 잘 돌아가는 반도체’를 설계할 수도 있어요! 근데 반도체 설계가 매우 복잡해서 매우 복잡해서, 현재는 사람이 설계하고, 검증하는 것에 서버용 컴퓨터를 쓰고있습니다. 이렇게 데이터가 많지 않아서, 가까운 미래에는 AI가 반도체를 전부 다 설계하긴 어렵고, ‘사람을 도울 수 있다’라고만 할 수 있겠네요.
궁금한 것이 있으면 댓글 달아주세요~~