과학자들은 병목 현상을 성공적으로 극복했으며 우리나라는 세계 최초로 완전 아날로그 광전자 지능형 컴퓨팅 칩을 개발했습니다! [인공지능 칩 산업 분석으로]

다시 작성해야 할 내용은 다음과 같습니다. (사진출처: 포토네트워크)

칭화대학교 연구팀은 장기간의 공동 연구 끝에 마침내 기존 칩의 물리적 병목 현상을 극복하고 광전 융합을 위한 새로운 컴퓨팅 프레임워크를 창의적으로 제안하는 데 성공했습니다. 또한 그들은 ACCEL이라고 하는 세계 최초의 완전 아날로그 광전자 지능형 컴퓨팅 칩을 성공적으로 개발했습니다. 이 주요 결과는 최근 Nature 저널에 게재되었습니다.

이 연구의 주요 결과는 칭화대학교 정보과학기술대학원 학장 Dai Qionghai, 자동화학과 조교수 Wu Jiamin, 전자학과 부교수 Fang Lu의 노력에 힘입은 것입니다. 엔지니어링, Qiao Fei, 부연구원. 그들은 광학 컴퓨팅과 순수 아날로그 전자 컴퓨팅과 같은 기술을 결합하여 기존 칩 아키텍처의 데이터 변환 속도, 정확성 및 전력 소비의 물리적 병목 현상을 성공적으로 극복했습니다. 새로운 컴퓨팅 프레임워크를 제안함으로써 대규모 컴퓨팅 장치의 통합, 광 컴퓨팅 및 전자 신호 컴퓨팅의 효율적인 인터페이스 등 국제적인 문제를 해결할 것으로 예상됩니다.

실제 측정 데이터에 따르면 지능형 시각적 표적 인식 작업에서 ACCEL 칩의 컴퓨팅 성능은 현재 고성능 상용 칩의 컴퓨팅 성능을 3,000배 이상 능가합니다. 이 획기적인 발전은 초고성능 칩 개발을 위한 새로운 길을 열어줍니다. ACCEL 칩의 출현은 인공 지능, 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 기타 분야의 발전을 크게 촉진할 것입니다. 인공지능 애플리케이션에 더욱 강력한 컴퓨팅 성능을 제공하여 복잡한 문제를 해결하고 대용량 데이터를 처리하는 것이 가능해집니다.

지능컴퓨팅 산업의 투자와 자금 조달은 AI 칩 분야에 집중되고 있습니다

2017년부터 2022년까지 금융회사의 주요 상품을 분석한 결과, 지능형 컴퓨팅 산업의 투자 핫스팟은 주로 AI 칩에 집중되어 총 18건의 금융 사건이 발생해 75%를 차지했습니다.

중국의 인공지능 칩 산업은 정보 산업의 중요한 부분이며 엄청난 발전 잠재력을 가지고 있습니다. 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷 및 기타 분야의 급속한 발전으로 인공 지능 칩에 대한 시장 수요가 계속 증가하고 있습니다.

중국의 인공지능 칩은 다양한 산업에서 널리 사용되고 있습니다

인공지능 칩은 강력한 알고리즘 전달 능력과 초고속 처리 속도로 많은 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 예를 들어 지능형 얼굴 인식, 지능형 음성 인식, 빅데이터 분석을 위한 서버의 대용량 데이터베이스 처리, 자율주행 지원을 위한 교통정보 및 각종 센서 정보의 실시간 처리, 로봇 지능 구현 등의 작업에 활용될 수 있다.

중국의 AI 칩 시장은 GPU 시장 점유율 1위를 기록하며 계속해서 번영하고 있습니다

향후 몇 년 동안 중국의 인공지능 칩 산업은 계속해서 성장하고 발전할 것입니다. GPU, FGPA 및 ASIC은 이 산업의 주요 개발 방향입니다. GPU는 원래 그래픽 렌더링에 사용되었지만 디지털 경제가 발전함에 따라 유연성과 프로그래밍 가능성이 향상되어 개발자가 자신의 능력을 활용하여 고성능 컴퓨팅 및 딥 러닝과 같은 영역에서 추가 워크로드를 가속화할 수 있게 되었습니다. IDC 데이터에 따르면 2021년 상반기 중국 인공지능 칩 산업에서 GPU가 데이터센터 가속화를 위한 첫 번째 선택이 되어 시장 점유율의 90% 이상을 차지했습니다. 반면 비 GPU의 시장 점유율은 ASIC, FPGA, NPU 등의 칩은 전체 시장 점유율이 약 10%로 상대적으로 작았습니다.

칭화대학교 연구팀은 기존 칩의 물리적 병목 현상을 극복하여 광전자 융합을 위한 새로운 컴퓨팅 프레임워크를 성공적으로 제안하고 완전 아날로그 광전자 지능형 컴퓨팅 칩 ACCEL을 개발했습니다. 이 주요 성과의 ​​출현은 기술 산업에 새로운 가능성을 가져오고 인공 지능, 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 기타 분야의 발전을 촉진할 것입니다. ACCEL 칩의 초고성능은 인공 지능 애플리케이션에 더욱 강력한 컴퓨팅 성능을 제공하여 복잡한 문제를 해결하고 대용량 데이터를 처리하는 것을 가능하게 합니다.

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