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'저전력' AI칩에 힘 주는 엔비디아…삼성·SK, LPDDR 성장 기대감

엔비디아가 인공지능(AI) 반도체 시장 영역을 자율주행·로봇·개인용 PC 등으로 적극 확장하기로 하면서 고성능 데이터 연산과 동시에 '저전력' 특성이 중요한 삼성전자, SK하이닉스의 고부가 메모리 사업에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 관측된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 IT 박람회 'CES 2025′ 기조연설을 진행했다. 이날 젠슨 황 CEO는 ▲ 휴머노이드 로봇 및 자율주행용 컴퓨터인 '젯슨 토르' ▲ 물리적 AI 개발 플랫폼인 '코스모스' ▲ 개인용 AI 슈퍼컴퓨터를 위한 'GB10' 슈퍼칩 등 차세대 AI 시장을 선점하기 위한 솔루션을 대거 공개했다. 엔비디아 신규 솔루션, 물리적 AI 등 '저전력' 초점 물리적 AI는 실제 물리적 환경에서 센서와 구동기를 통해 작업을 수행하는 AI를 뜻한다. 자율주행과 로봇 등이 대표적인 응용처다. 기존 서버 중심의 LLM(거대언어모델) 대비 빠른 응답 속도와 다양한 환경 변수 처리 성능이 필요하다. 물리적 AI를 제대로 구현하기 위해서는 기기 자체에서 AI 연산을 처리하는 온디바이스 AI가 필수적이다. 이에 일반 메모리 대비 전력 효율성이 높은 LPDDR(저전력 D램)의 수요가 촉진될 것으로 관측된다. 구체적으로 엔비디아는 올 상반기 중 젯슨 시리즈의 신규 제품 '토르'를 출시할 예정이다. 젯슨은 엔비디아가 로보틱스 및 엣지 컴퓨팅 시장을 겨냥해 개발한 제품군이다. 토르의 경우 최대 800테라플롭스(1테라플롭스는 초당 1조번 연산 수행)의 AI 처리 성능과 엔비디아의 차세대 GPU인 블랙웰을 탑재한다. 젯슨 시리즈가 LPDDR을 채용해온 만큼, 토르 역시 최첨단 LPDDR 제품이 쓰일 것으로 전망된다. GB(그레이스블랙웰)10 슈퍼칩은 엔비디아가 대만 주요 팹리스 미디어텍과 개발한 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 '프로젝트 디지트(Digits)'에 채용된다. 프로젝트 디지트는 오는 5월 출시 예정이다. GB10 슈퍼칩은 FP4 정밀도에서 최대 1페타플롭스(1초당 1천조번 연산)의 AI 성능을 제공한다. 또한 GB10 내부의 '그레이스' CPU는 128GB(기가바이트) 용량의 LPDDR5X를 채용했다. 그레이스는 엔비디아가 서버 시장을 겨냥해 자체 개발한 CPU다. 향후 노트북 등 개인용 PC에도 적용될 예정이다. 메모리반도체 업계 관계자는 "엔비디아가 이전부터 AI 시장의 영역을 슈퍼컴퓨팅에서 온디바이스AI, 물리적 AI 등 에지 영역으로 확장하겠다는 계획을 발표해 왔다"며 "현재로선 저전력 구동에 LPDDR 제품이 필수불가결하기 때문에 수요가 늘어날 것이고, 향후 AI 기술이 고도화되면 이에 맞춰 차세대 메모리가 상용화될 것"이라고 설명했다. LPDDR·LPCAMM 중요성 높아져…삼성·SK 기회 이 같은 추세는 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 기업의 고부가 메모리 사업에도 긍정적인 영향을 미칠 전망이다. LPDDR은 1-2-3-4-4X-5-5X 순으로 개발돼 왔다. 가장 최근 상용화된 7세대 LPDDR5X은 삼성전자, SK하이닉스와 미국 마이크론만이 상용화에 성공한 고부가 제품에 해당한다. CXMT(창신메모리) 등 후발 주자들은 지난 2023년 말 기준 LPDDR5 양산에 돌입했다. LPCAMM도 차세대 메모리로서 상용화가 기대된다. LPCAMM은 기존 LPDDR 모듈 방식인 So-DIMM(탈부착)과 온보드(직접 탑재)의 장점을 결합한 기술이다. 기존 방식 대비 패키지 면적을 줄이면서도 전력 효율성을 높이고, 탈부착 형식으로 제작하는 것이 가능하다. 이에 주요 메모리 기업들은 지난 2023년께 2세대 LPCAMM인 LPCAMM2을 앞다퉈 개발하는 등 시장 선점을 준비해 왔다. 반도체 업계 관계자는 "젠슨 황 CEO의 이번 발표는 엔비디아가 GB 플랫폼의 중심을 저전력으로 변화시키고 있다는 것을 보여준다"며 "엔비디아도 PC 시장을 위한 차세대 솔루션에서 LPCAMM을 채용하는 방안을 검토하고 있는 것으로 안다"고 밝혔다.

2025.01.09 13:57장경윤

"휴머노이드 아직 인간처럼 일 못해...로봇 언어 있어야 창조 가능"

휴머노이드(인간형) 로봇이 물건을 집어 나르고 요리나 설거지를 하는 수 많은 장면이 매스컴에 등장하고 있다. 그러나 이 정도로 사람처럼 일한다고 보는 것은 아직 '착각'이라는 주장이 제기됐다. 김상배 매사추세츠공대(MIT) 기계공학과 교수는 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 '서울포럼 2024' 기조강연에서 “지금까지 로봇에 생성형 인공지능(AI)을 접목한 사례는 모방에 가깝다”며 “새로운 창조 활동을 했다고는 보기 어렵다”고 말했다. 김 교수는 세계에서 가장 빠른 4족 보행로봇 '치타'를 개발한 로봇공학 권위자다. MIT 생체모방로봇연구소를 이끌며 세상과 상호 작용할 수 있는 로봇을 만들기 위한 연구를 이어왔다. 김 교수는 이날 강연에서 특히 물리적 데이터의 중요성에 대해 재차 강조했다. 단지 문자와 그림을 연계해 인간의 흉내를 내는 것에 그쳐서는 안 되고, 실제 물리 세계에서 로봇이 이해할 수 있는 언어를 통해야만 진정한 창조가 가능하다고 설명했다. 글로벌 빅테크 기업들이 생성형 AI 개발 경쟁을 벌이고 있다. 여기에 쓰는 언어 데이터는 수집하거나 다루기 쉬운 형태로 정돈된 경우가 많았다. 그보다 다양성이 넓은 그림 데이터는 일일이 언어와 대치하는 라벨링 작업을 거쳐야 학습이 가능했다. 이런 학습 과정이 실제 물리적 세상에 나왔을 때 곧바로 대응할 수 있는지는 전혀 다른 문제다. 김 교수는 몇 가지 문제점을 짚었다. 먼저 충분한 데이터를 확보하기 어렵다는 것이다. 대개 실제 실험이나 시뮬레이션을 거쳐야 하는데 아직까지 한계가 많다는 지적이다. 또 실제 세계에서는 변수가 발생했을 때 상당한 비용을 지불해야 하는 점도 난제다. 김 교수는 “우리 몸을 동작하고 만지고 짚는 이런 지능들은 대부분 무의식적”이라며 “물리적 세상에서는 아무리 알고리즘을 잘 짜도 항상 불확실성이 있다. 단지 사람의 데이터를 모방하는 것만으로는 안 된다”고 말했다. 김 교수는 설거지를 하는 상황을 가정했다. 몇 가지 상황만 생각하더라도 변수가 많다는 것. 그는 “사람은 실수하면 만회한다. 미끄러지면 다시 잡을 때도 있고, 접시를 떨어뜨리면 다시 집는다. 깨질 수도 있다”며 “이 모든 상황에 대한 데이터를 모으는 것을 상상하기 어렵다”고 덧붙였다. 이와 같은 문제를 극복하기 위한 답으로 제시된 것이 '로봇 언어'다. 단지 가상 세계에서 모방하는 방식을 넘어 물리적인 현실을 이해할 수 있는 획기적인 대안이 필요하다고 그는 역설했다. 김 교수는 마지막으로 한국이 전통 제조업을 근간으로 AI 기술을 갖추기에 적합한 환경이라며 기대감을 드러냈다. 중국이 제조업 굴기로 매섭게 산업 역량을 키우고 있고, 미국이 고부가가치의 AI 패권을 쥐는 형세이지만 “한국 입장에서는 다르게 보면 기회”라고 말했다. 그는 “단지 AI 기술이 뒤쳐졌다고 챗GPT에만 경쟁할 게 아니라 이런 기술을 어떻게 활용할 수 있을지 고민해야 한다”며 “제조 인프라를 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어를 함께 발전시켜 나가는 방향이 그 무엇보다 중요하다”고 꼬집었다.

2024.05.29 09:01신영빈

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