바카라 운 ┱ 〔RKA119。tOP 〕 ㈛ 토토마틴
페이지 정보
작성자 반성규수 작성일26-02-09 06:00 조회0회 댓글0건관련링크
-
http://7.rnf948.top
0회 연결
-
http://1.rvn821.top
0회 연결
본문
【﹝ RgG799˛TOP ﹞】
카지노 직무 교육라이트닝 바카라 대박한국 카지노 현황리잘파크실시간카지노
카지노 직무 교육라이트닝 바카라 대박한국 카지노 현황리잘파크실시간카지노
바카라 운 ╀ 〚 rUQ934˛ToP 〛 ㉲ 토토마틴
바카라 운 ⊙ 〚 rYD146。TOP 〛 ∫ 토토마틴
바카라 운 ┑ 〚 rMK332.TOp 〛 ㎢ 토토마틴
바카라 운 ℡ 〚 RtY554˛TOp 〛 ⊙ 토토마틴
릴게임끝판왕 바로가기 go !!
김정호 KAIST 전기및전자공학부 교수. /한양대 제공
“인공지능(AI) 시대엔 1인당 100TB의 메모리가 필요해집니다. 이른바 ‘메모리 헝그리’ 시대죠. 앞으로 AI 시대엔 속도는 고대역폭 메모리(HBM), 용량은 고대역폭 플래시(HBF)가 맡게 될 겁니다.”
김정호 KAIST 전기 및 전자공학부 교수가 3일 오전 서울 중구 프레스룸에서 ‘HBF 연구 소개 및 기술 개발 전략 설명회’를 열고 이렇게 말했다. 김 교수는 AI 반도체의 핵심 기술인 HBM의 기본 개념과 구조를 창안하고 설계 기술을 정립한 주역으로 꼽힌다. 삼성전 릴게임골드몽 자·SK하이닉스 등 HBM 사업을 시작할 수 있게 주춧돌을 놓았다는 평가를 받는다. 현재 그가 주도하는 KAIST 테라랩에서는 HBF 기술 관련 연구를 진행하고 있다.
김 교수는 이날 “현재 HBM만으로는 AI 발전 속도에 맞춰 대응하기 어렵다”며 “보다 큰 용량의 새로운 메모리가 필요하다”고 강조했다. 그는 현재의 HBM을 GPU 옆의 바다이야기프로그램 ‘책꽂이’, HBF는 그 뒤를 받치는 ‘도서관’에 비유하기도 했다. HBF는 낸드플래시를 수직으로 쌓아 고대역폭과 대용량을 동시에 잡은 기술이다. HBM보다 전력 소모가 낮고 대용량 구현이 쉬운 것이 장점으로 꼽힌다.
김 교수는 이날 AI 메모리를 ‘핫 메모리’와 ‘콜드 메모리’로 구분하기도 했다. 앞으로 즉각적인 연산에 필요한 핫 메모리 릴게임갓 를 HBM이 담당한다면, 방대한 과거 정보를 저장하는 콜드 메모리는 낸드플래시 기반의 저장소(스토리지)가 맡는다는 것이다.
그는 “가령 AI에 ‘어린 시절 모습을 그려달라’고 하면 과거 데이터를 꺼내와야 한다. 이 역할은 HBM이 아니라 콜드 메모리 영역”이라고 했다.
문제는 현재의 컴퓨터 구조가 AI 진화 속도를 따라가 릴게임추천 지 못한다는 점이다. 지금까지는 GPU가 아무리 빠르게 데이터를 처리하려 해도, 대용량 데이터는 중앙처리장치(CPU) 쪽에 붙은 먼 저장소에서 읽어 와야 하는 병목 현상이 발생했다.
김 교수는 “이미지, 영상, 사운드, 문서가 결합된 멀티모달 AI 환경에서는 기존 방식으로는 속도 지연을 해결할 수 없고, 대용량 메모리를 GPU 바로 옆에 릴게임오션파라다이스 붙이는 구조적 변화가 필요하다. 그 가교 역할을 수행하는 것이 바로 HBF”라고 했다.
“그동안 AI 성능 경쟁은 그래픽처리장치(GPU)가 주도해 왔지만, 앞으로는 메모리가 더 중요한 시대가 될 것이고, HBF를 통해 AI 컴퓨팅은 또 한 번 도약하게 될 것”이라는 설명이다.
김 교수는 AI 시대가 고도화될수록 이 같은 변화가 우리나라 삼성전자와 SK하이닉스에 유리하게 작용할 가능성이 높다고 내다봤다. 두 회사는 전 세계에서도 HBM 기술은 물론이고 낸드플래시, 패키징 역량을 동시에 보유한 몇 안 되는 기업이고, 앞으로 HBF로 확장할 수 있는 기술 기반을 갖췄다는 것이다.
그는 “구글은 방대한 데이터라는 강점을 갖고 있지만, 파운드리와 메모리 패키징은 없다”며 “이 영역은 삼성과 SK하이닉스의 강점이자 절대 내줄 수 없는 경쟁력”이라고 했다.
김 교수는 “HBF 상용화 시점은 2027년 말~2028년쯤이 될 것”이라고도 했다. 초기에는 AI 추론용으로 채택이 시작되지만 이후엔 HBM과 HBF를 결합한 하이브리드 메모리가 표준으로 자리 잡을 가능성이 높다는 전망이다.
“인공지능(AI) 시대엔 1인당 100TB의 메모리가 필요해집니다. 이른바 ‘메모리 헝그리’ 시대죠. 앞으로 AI 시대엔 속도는 고대역폭 메모리(HBM), 용량은 고대역폭 플래시(HBF)가 맡게 될 겁니다.”
김정호 KAIST 전기 및 전자공학부 교수가 3일 오전 서울 중구 프레스룸에서 ‘HBF 연구 소개 및 기술 개발 전략 설명회’를 열고 이렇게 말했다. 김 교수는 AI 반도체의 핵심 기술인 HBM의 기본 개념과 구조를 창안하고 설계 기술을 정립한 주역으로 꼽힌다. 삼성전 릴게임골드몽 자·SK하이닉스 등 HBM 사업을 시작할 수 있게 주춧돌을 놓았다는 평가를 받는다. 현재 그가 주도하는 KAIST 테라랩에서는 HBF 기술 관련 연구를 진행하고 있다.
김 교수는 이날 “현재 HBM만으로는 AI 발전 속도에 맞춰 대응하기 어렵다”며 “보다 큰 용량의 새로운 메모리가 필요하다”고 강조했다. 그는 현재의 HBM을 GPU 옆의 바다이야기프로그램 ‘책꽂이’, HBF는 그 뒤를 받치는 ‘도서관’에 비유하기도 했다. HBF는 낸드플래시를 수직으로 쌓아 고대역폭과 대용량을 동시에 잡은 기술이다. HBM보다 전력 소모가 낮고 대용량 구현이 쉬운 것이 장점으로 꼽힌다.
김 교수는 이날 AI 메모리를 ‘핫 메모리’와 ‘콜드 메모리’로 구분하기도 했다. 앞으로 즉각적인 연산에 필요한 핫 메모리 릴게임갓 를 HBM이 담당한다면, 방대한 과거 정보를 저장하는 콜드 메모리는 낸드플래시 기반의 저장소(스토리지)가 맡는다는 것이다.
그는 “가령 AI에 ‘어린 시절 모습을 그려달라’고 하면 과거 데이터를 꺼내와야 한다. 이 역할은 HBM이 아니라 콜드 메모리 영역”이라고 했다.
문제는 현재의 컴퓨터 구조가 AI 진화 속도를 따라가 릴게임추천 지 못한다는 점이다. 지금까지는 GPU가 아무리 빠르게 데이터를 처리하려 해도, 대용량 데이터는 중앙처리장치(CPU) 쪽에 붙은 먼 저장소에서 읽어 와야 하는 병목 현상이 발생했다.
김 교수는 “이미지, 영상, 사운드, 문서가 결합된 멀티모달 AI 환경에서는 기존 방식으로는 속도 지연을 해결할 수 없고, 대용량 메모리를 GPU 바로 옆에 릴게임오션파라다이스 붙이는 구조적 변화가 필요하다. 그 가교 역할을 수행하는 것이 바로 HBF”라고 했다.
“그동안 AI 성능 경쟁은 그래픽처리장치(GPU)가 주도해 왔지만, 앞으로는 메모리가 더 중요한 시대가 될 것이고, HBF를 통해 AI 컴퓨팅은 또 한 번 도약하게 될 것”이라는 설명이다.
김 교수는 AI 시대가 고도화될수록 이 같은 변화가 우리나라 삼성전자와 SK하이닉스에 유리하게 작용할 가능성이 높다고 내다봤다. 두 회사는 전 세계에서도 HBM 기술은 물론이고 낸드플래시, 패키징 역량을 동시에 보유한 몇 안 되는 기업이고, 앞으로 HBF로 확장할 수 있는 기술 기반을 갖췄다는 것이다.
그는 “구글은 방대한 데이터라는 강점을 갖고 있지만, 파운드리와 메모리 패키징은 없다”며 “이 영역은 삼성과 SK하이닉스의 강점이자 절대 내줄 수 없는 경쟁력”이라고 했다.
김 교수는 “HBF 상용화 시점은 2027년 말~2028년쯤이 될 것”이라고도 했다. 초기에는 AI 추론용으로 채택이 시작되지만 이후엔 HBM과 HBF를 결합한 하이브리드 메모리가 표준으로 자리 잡을 가능성이 높다는 전망이다.
댓글목록
등록된 댓글이 없습니다.




