삼성도, 알파고 '아버지'도 러브콜 보낸, AI 칩 설계 스타트업, '그래프코어'
1.인공신경망을 학습시킬방한 대량의 데이터 확보 2.빅데이터를 빠른 속도로 처리할 수 있는,CPU(중앙처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)를 활용한대규모 병렬 컴퓨팅 인프라의 비약적인 발전 3.효과적인 머신러닝 알고리즘의 출현, 전문가들은 이 삼박자가 어우러지면서암흑기에 놓여 있었던 머신러닝* 연구에큰 진척이 있었다고 분석합니다. *머신러닝컴퓨터가 스스로 데이터를 학습해문제를 해결하는 것을 의미한다. 지난 2012년 제프리 힌튼 교수가 딥러닝*으로 이미지넷 대회에서 우승을 거둔 이후로딥러닝이 큰 인기를 끌고 있는데요, *딥러닝(Deep Learning)머신러닝의 기법 중 하나.생물학적 신경망을 본떠 만든 인공신경망을 활용한다.인공신경망에는 심층신경망(DNN),합성곱신경망(CNN) 등 여러 종류가 있다. (참조 - 장병탁 교수 강연 '폰 노이만, 정보화시대') 이에 따라 칩 제조회사들도 딥러닝을 가속화할칩 개발에 뛰어들고 있습니다. 특히 칩 제조회사들은 병렬계산에 특화된 GPU 가속기 개발에 힘을 쏟고 있죠. 엔비디아 케플러(Kepler) K40, 4.3테라플롭스/235W엔비디아 맥스웰(Maxwell) M40, 5.8테라플롭스/250W엔비디아 파스칼(Pascal) P100, 9.5테라플롭스/300W 데이터 처리 속도가 계속 늘어가는 것 보이시죠? 여기서 플롭스(FLOPS)란초당 부동소수점 연산이라는 의미입니다. 이렇게 머신러닝에 특화된 칩 시장은2015년 5억1300만달러(5876억원)에서2025년 122억달러(14조원) 수준으로커질 것으로 보입니다.