지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.4
- 수록면
- 15 - 21 (7page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
최근 AI 기술은 딥러닝 및 생성형 AI의 발전과 함께 빠르게 성장하고 있으며, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 실생활에서 다양한 응용이 가능해지고 있다. 그러나 이러한 AI 시스템의 높은 연산 요구로 인해 데이터센터 기반의 중앙 집중형 처리 방식이 보편화되었으며, 이에 따른 막대한 인프라 비용과 개인정보 보호 문제 등이 주요 도전 과제로 부각되고 있다. 이를 해결하기 위해 온디바이스 AI 기술이 주목받고 있으며, 이는 디바이스 자체에서 AI 연산을 수행함으로써 데이터 보안을 강화하고 에너지 효율성을 향상시키는 방안을 제시한다.
온디바이스 AI의 구현을 위해서는 제한된 연산 및 메모리 환경에서도 높은 성능과 효율성을 제공할 수 있는 AI 반도체 기술이 필수적이다. 이에 따라 GPU, 신경망 처리 장치(NPU), 뉴로모픽 칩과 같은 AI 전용 반도체 기술이 발전하고 있으며, 국내외에서 다양한 연구와 산업적 개발이 이루어지고 있다. 본고에서는 제한된 리소스 환경에서 AI 추론을 수행하기 위한 AI 반도체 기술의 특성과 최신 기술 동향을 분석하고, 국내외 주요 기업들의 연구개발 동향을 살펴본다.
온디바이스 AI의 구현을 위해서는 제한된 연산 및 메모리 환경에서도 높은 성능과 효율성을 제공할 수 있는 AI 반도체 기술이 필수적이다. 이에 따라 GPU, 신경망 처리 장치(NPU), 뉴로모픽 칩과 같은 AI 전용 반도체 기술이 발전하고 있으며, 국내외에서 다양한 연구와 산업적 개발이 이루어지고 있다. 본고에서는 제한된 리소스 환경에서 AI 추론을 수행하기 위한 AI 반도체 기술의 특성과 최신 기술 동향을 분석하고, 국내외 주요 기업들의 연구개발 동향을 살펴본다.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. AI 반도체
Ⅲ. 온디바이스 타겟 AI 반도체 국내 동향
Ⅳ. 온디바이스 타겟 AI 반도체 해외 동향
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0