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'AI 데이터'통합검색 결과 입니다. (839건)

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삼성전자 SAIT, 미래 반도체 기술 'AI·CE 챌린지 2024' 개최

삼성전자가 AI 기술을 활용한 미래 반도체 연구 생태계 강화를 위해 인공지능(AI)과 컴퓨터 공학(이하 CE) 분야 국내 우수 인력 발굴에 나선다. 삼성전자 SAIT(옛 삼성종합기술원)는 다음달 1일부터 9월 13일까지 약 6주 간 국내 대학 학부생과 대학원생을 대상으로 '삼성 AI/CE 챌린지 2024'를 개최한다고 29일 밝혔다. 참여를 원하는 학생들은 SAIT 홈페이지에서 접수 가능하며 결과는 10월초 발표된다. 공모 부문별 최우수상을 포함해 총 12개팀을 선발하며, 부문별 최우수 1개팀은 1천만원, 우수 1개팀은 500만원, 장려 2개팀은 각 300만원이 수여된다. 시상식은 11월 개최되는 '삼성 AI 포럼'에서 진행될 예정이다. 수상자 전원에게는 삼성전자 SAIT에서 주관하는 'AI/CE 챌린지 캠프'에 참여해 수상팀들간 네트워킹과 SAIT AI/CE 연구 리더들부터 멘토링을 받을 수 있는 기회가 주어진다. 2021년부터 시작해 올해로 4회를 맞는 '삼성 AI/CE 챌린지'는 과학기술 인재 발굴과 지원을 위한 아이디어 공모전으로, AI와 CE 분야에서 총 3개 주제로 진행된다. 올해 챌린지의 공모 주제는 AI 분야에서 ▲모델 기반 Black-box 최적화 알고리즘 개발 ▲정밀하고 신뢰성 높은 반도체 소재 시뮬레이션용 머신러닝 모델 개발, CE 분야에서 ▲온디바이스 시스템에서 LLM(거대언어모델)의 추론 최적화 등 총 3개이다. 참여 학생들은 AI 분야에서는 주어진 문제와 데이터셋을 활용해 최적의 AI 알고리즘을 개발하고, CE 분야에서 제한된 하드웨어 리소스를 활용해 거대언어 모델(LLM)의 추론 시간을 최소화하고 정확도를 개선하기 위한 방안을 도출하게 된다. SAIT는 인공지능을 이용한 반도체 소자와 공정 개발 검증 용 머신 러닝 알고리즘 개발에 대한 아이디어를 찾고, 이를 통해 국내 차세대 반도체 연구 개발 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 경계현 삼성전자 SAIT 사장은 "AI 기술은 반도체 업계 내에서도 활용 범위를 빠르게 넓혀가는 중으로 SAIT는 새로운 기술 연구에 앞장서며 한계 극복을 위해 노력 중" 이라며 "AI/CE 챌린지를 통해 미래 기술의 한계를 뛰어넘을 수 있는 새로운 아이디어를 얻을 수 있도록 우수한 학생들의 많은 참여를 기대한다"고 밝혔다. 지난 챌린지 최우수상 수상자인 서울과학기술대학교 전예지씨는 "AI/CE 기술을 반도체 산업에 어떻게 적용할지 직접 고민해 볼 수 있는 흔치 않은 기회였고, AI 분야를 계속 연구해갈 학생들에게는 챌린지 수상을 통해 만난 동료·멘토들이 든든한 도움이 될 거라 생각한다"고 말했다.

2024.07.29 08:31장경윤

머스크의 'X', AI 훈련에 사용자 데이터 무단 사용

일론 머스크의 소셜미디어 엑스(X)가 사전 동의 없이 사용자 게시물을 인공지능(AI) 훈련에 사용해 유럽 데이터 규제당국의 조사를 받고 있다. 28일 가디언에 따르면 영국·아일랜드 데이터 규제당국은 X 유저 게시물이 AI 챗봇 '그록(Grok)'의 훈련에 자동으로 사용된다고 지적했다. 이 설정은 기본으로 활성화 돼 있으며 웹 사이트에서만 해제할 수 있다. 영국 정보위원회(ICO)는 X가 사용자 데이터를 AI 훈련에 사용하면서도 명확한 동의를 받지 않는 점을 문제 삼고 있다. 위원회는 현재 이와 관련해 X 플랫폼에 문의하는 동시에 독자적으로 조사를 진행 중이다. 또 아일랜드 데이터 보호 위원회(DPC)는 X와 이미 데이터 수집 및 AI 모델에 대해 논의하던 와중에 터진 이번 사안에 대해 놀라움을 표명하며 추가 대응을 준비 중이라고 밝혔다. 영국 일반 데이터 보호 규정(GDPR)에 따르면 '미리 체크된 박스' 또는 '기본 동의' 방식을 통한 데이터 수집은 불법이다. X는 이러한 규정을 위반한 것으로 보인다. 영국 정보위원회 대변인은 "사용자 데이터를 활용해 AI 모델을 훈련하는 플랫폼은 투명성을 유지해야 한다"며 "데이터 사용 전에 관련 사실을 사용자에게 고지하고 이들이 동의여부를 적극적으로 선택하게끔 간단한 절차를 제공해야 한다"고 강조했다.

2024.07.28 11:05조이환

"AI 데이터로 훈련한 모델, 결국 쓸모 없어질 것"

인공지능(AI)이 생성한 데이터로 모델 훈련하는 것이 효율적이지 않다는 연구 결과가 나왔다. AI 모델이 오류와 환각 현상을 반복하다가 결국 품질 낮은 모델로 전락한다는 설명이다. 27일 업계에 따르면 파이낸셜타임스(FT) 등 외신은 최근 사람이 생성한 데이터 대신 AI 합성 데이터로 모델 훈련하는 현상이 위험할 수 있다는 경고를 네이처 논문을 인용해 일제히 보도했다. 최근 오픈AI와 마이크로소프트 등 빅테크는 모델 개발·훈련에 활용할 데이터를 AI에서 찾기 시작했다. AI가 모델을 통해 생성한 데이터를 다시 모델에 넣어 훈련하는 식이다. 사람이 만든 문자나 이미지, 영상, 음성 자료가 점점 고갈돼 생긴 대안이다. 대표적 예는 오픈AI의 스트로베리(옛 큐스타)다. 오픈AI는 최근 AI 모델 스트로베리 훈련에 사람이 만든 데이터와 AI 합성데이터를 적용하는 것으로 알려졌다. 미국 디인포메이션은 스트로베리가 이전 AI 모델에서 볼 수 없었던 수학 문제를 해결하는 강점을 보인다고 보도한 바 있다. 이번 네이처 논문은 해당 방식이 AI 모델을 망칠 수 있다고 경고했다. 모델 개발이나 학습 과정에 AI 데이터가 활용될수록, 모델 결함이 높아진다는 설명이다. 기존 오류와 새로운 환각 현상이 지속적으로 쌓이면서 결국 모델 붕괴 현상이 일어날 수 있다는 결과다. 연구 책임자인 영국 옥스퍼드대 일리아 슈마일로프 컴퓨터과학과 연구원은 "현재 AI가 만든 합성 데이터는 여러 면에서 약점을 갖고 있다"며 "과학자는 이런 위험성을 객관적 수치로 알리는 것이 급선무"라고 강조했다. 국내 전문가들도 AI 합성 데이터 활용에 대한 우려를 제기한 바 있다. 네이버클라우드 하정우 AI혁신센터장은 지난달 국회의원연구단체 '국회 AI 포럼'이 국회서 개최한 창립총회 및 기념세미나에서 AI 합성 데이터를 AI 모델 훈련에 사용하는 것에 대해 우려를 표한 바 있다. 하 센터장은 "이 방식은 데이터양 자체를 기존보다 획기적으로 늘릴 수는 있을 것"이라며 "빅테크는 이 데이터를 모델 개발·훈련에 활용할 것"이라고 설명했다. 이어 "다만 AI 합성 데이터가 모델 성능을 높일지는 미지수"라며 "결과물 독창성이나 품질이 뛰어날 것이라고 장담할 수 없다"고 덧붙였다.

2024.07.27 16:47김미정

[현장] KISA, AI 데이터셋 '공유'…사이버보안 '강화'

"인공지능(AI) 도입은 모든 산업 분야에서 중요하지만 이로 인해 기존 보안 체계로 막기 힘든 위협이 발생할 가능성이 큽니다. AI 도입을 촉진하는 동시에 보안강화를 위해 사이버보안 AI에 활용될 데이터셋을 적극 구축해야 합니다." 한국인터넷진흥원(KISA) 이동근 디지털위협대응본부장은 26일 용산에서 열린 '2024 사이버보안 AI 데이터셋 우수 활용 성과공유회'에서 이같이 밝혔다. 이 본부장은 "AI 데이터셋 구축은 민간 주도로는 어려운 점이 많다"며 "KISA가 관련 기관과 협력해 적극적으로 관련 활동을 추진하고 있다"고 설명했다. 이이 KISA의 실질적인 데이터 구축활동과 계획에 대해 발표를 맡은 최보민 선임연구원은 지난해 20억 건의 사이버보안 AI 데이터셋을 구축하는 데 성공했다고 강조했다. 최 연구원은 "최신 침해 사고, 위협 인텔리전스, 위협 헌팅에 대한 데이터셋을 구축해 사회 이슈 전반에 대한 위협 중심 침해지표(IoC)를 확보하고 있다"며 "90여 기관에서 실효성 검증을 진행했고 각 기관의 데이터셋 니즈를 파악해 맞춤형 보안 모델 제작을 지원하겠다"고 설명했다. 이날 행사에 참석한 여기어때 컴퍼니 윤진환 사이버보안센터장은 KISA의 데이터셋이 AI 기술을 통한 보안관제 및 분석에 중요한 역할을 할 것임을 강조했다. 윤 센터장은 "보안관제와 분석에서 제일 중요한 건 이상 징후 판단의 자동화"라며 "이를 위한 AI 탐지 모델을 개발할 때 학습 데이터 생성에 드는 시간과 업무를 대폭 줄이기 위해 KISA 데이터셋 실증에 참가했다"고 밝혔다. 또 그는 "KISA 데이터셋 기반 학습 데이터의 학습 성능이 정확도 99% 이상으로 측정됐다"며 "실제 보안 담당자 사고 처리 이력 52만 건과 비교했을 때 모델 정확도가 98.5%로 뛰어난 성능을 보였다"고 덧붙였다. 이날 행사에선 국방과학연구소, 로그프레소, 샌즈 랩, 코난테크놀로지스 등 기관·기업도 참여해 성과 사례를 발표하고 최신 사이버 보안 및 위협 현황에 대해 설명했다. 또 행사장 외부에는 부스가 설치돼 실증 프로세스를 설명하고 참여를 독려했다. 광주광역시청 사이버보안 관제센터 역시 KISA 데이터셋을 활용해 신뢰성 있는 대량 데이터를 확보함으로써 데이터 초기 구축 비용과 시간을 절감한 것으로 파악됐다. 이 데이터셋은 AI 모델 훈련에 사용돼 실증검사 결과 기존 시스템이 탐지하지 못한 위협을 탐지하는 등의 성과를 보였다. 광주광역시 임동우 주무관은 "시청 핵심 인프라와 데이터 자산 보호는 매우 중요하다"며 "광주시 또한 AI 보안 모델을 도입하기 위해 시도하고 있다"고 설명했다. 이어 "향후 데이터셋 개방 시 활용 방안을 다각도로 분석 및 검토해 보안 관제 적용 범위를 확대하겠다"고 덧붙였다.

2024.07.26 20:33조이환

'낸드냐 D램이냐' 삼성電, P4 설비투자 전략 고심...QLC에 달렸다

삼성전자가 최선단 메모리 투자 방향을 두고 고심하고 있다. 데이터센터·스마트폰 등에서 수요가 강한 9세대 'QLC(쿼드 레벨 셀)' 낸드용 설비 투자 계획이 불투명해졌기 때문이다. 이에 삼성전자 내부에서는 낸드가 아닌 D램향 투자를 늘리는 방안까지 거론되고 있다. 26일 업계에 따르면 삼성전자는 평택캠퍼스 반도체 제4공장(P4)의 향후 투자 방향을 두고 여러 전략을 검토하고 있다. P4는 지난 2022년부터 착공에 들어간 삼성전자의 신규 팹이다. 기존 P3와 동일하게 D램·낸드 등 메모리, 파운드리를 동시에 생산하는 복합동으로 설계됐다. 세부 구축 순서에 따라 페이즈(Ph)1은 낸드, 페이즈2는 파운드리, 페이즈3·4는 D램 제조라인에 해당한다. 그러나 올해 상반기에 들어 P4 투자 계획에 변동이 생겼다. 삼성전자가 7나노미터(nm) 이하의 대형 파운드리 고객사 확보에 부침을 겪으면서, 최선단 파운드리 공정 투자를 서둘러 진행할 필요가 없어졌기 때문이다. 이에 삼성전자는 페이즈2 대신 메모리 투자에 우선순위를 두기로 했다. 다만 이 계획마저도 현재로선 변동성이 상당히 큰 상황이다. 당초 삼성전자는 P4 페이즈1을 순수 낸드 제조라인으로 구성하려고 했으나, 최근 여기에서도 D램을 양산하자는 논의가 제기된 것으로 파악됐다. 가장 큰 원인은 P4 페이즈1의 주력 생산제품이 될 'V9' 낸드다. V9는 280단대로 추정되며, 삼성전자의 경우 지난 4월에 TLC(트리플 레벨 셀) 제품의 본격적인 양산에 들어갔다. TLC는 셀 하나에 3비트를 저장하는 구조를 뜻한다. 반면 최선단 낸드 시장은 TLC 대비 고용량 스토리지 구현에 용이한 QLC(셀 하나에 4비트 저장)에 대한 수요가 증가하는 추세다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 QLC가 올해 낸드 출하량에서 차지하는 비중은 20%에 육박할 것으로 관측된다. AI 서버는 물론, 모바일 시장에서도 QLC 제품 채택이 활발히 일어나고 있다. 삼성전자 역시 이 같은 추세에 맞춰 올 하반기 내로 QLC V9 낸드를 양산하겠다고 밝힌 바 있다. 그러나 이달 기준으로 QLC에 대한 PRA(양산승인)은 아직 떨어지지 않았다. 사안에 정통한 업계 관계자는 "삼성전자가 V9 양산 소식을 알리기 위해 TLC를 전면적으로 내세우긴 했으나, 실제 최선단 낸드 수요는 TLC가 아닌 QLC에 집중돼 있다"며 "삼성전자가 PRA가 확정되지 않은 이상 낸드에 당장 투자를 진행하기는 어렵다는 판단을 하고 있다"고 설명했다. 또 다른 관계자는 "구체적인 사유는 밝히지 않았지만, 삼성전자는 이전 세대인 V8에서도 QLC 낸드 출시를 취소한 바 있다"며 "급하게 QLC 낸드를 준비해야 하는 상황인 만큼 개발이 원활히 진행될 것이라고 장담하기 어렵다"고 평가했다. 실제로 삼성전자는 P4 페이즈1의 낸드 설비 투자를 현재까지 월 1만장 규모로만 확정했다. 물론 이를 내년 4만5천장 수준으로 키우기 위한 투자 전략을 내부적으로 수립한 상황이나, QLC V9 낸드가 적기에 양산승인을 받지 못한다면 D램에 자리를 뺏기는 상황을 맞게 될 수도 있다. 한편 이와는 별개로, 삼성전자의 P4 내 D램 생산능력이 당초 예상보다 확대될 가능성은 매우 높은 것으로 관측된다. QLC가 주요 변수로 작용하고 있는 페이즈1과 달리, 당초 파운드리 라인이었던 페이즈2는 D램으로의 전환 가능성이 더 높기 때문이다. 업계 관계자는 "D램은 범용 제품의 공급량 부족, HBM 활황 등으로 D램 증설에 대한 목소리가 높다"며 "현실화되는 경우 1a·1b 등 선단 D램의 생산능력이 확대될 수 있다"고 말했다.

2024.07.26 10:26장경윤

AI 컨설턴트 '렛서', 에스원과 기술 통상실시권 계약 체결

올인원 AI 도입 스타트업 렛서(대표 심규현)가 에스원의 AI솔루션 강화를 위한 기술 통상실시권 계약을 체결했다고 25일 밝혔다. 렛서는 지난 2021년 KAIST AI 박사 과정 인력들이 함께 설립한 테크 스타트업이다. 효율적인 AI 도입부터 유지·보수까지 전담하는 AI 업계의 컨설턴트를 지향한다. 자체 개발한 AI 관리 플랫폼 '램프'와 전문 인력을 바탕으로 비즈니스에 적합한 AI를 직접 도입해 관리하거나, 필요한 모델을 기획하고 조직에 맞게 도입할 수 있도록 컨설팅을 제공한다. 이로써 산업계의 AX(인공지능 전환) 전략을 수행하고 있다. 이번 계약으로 렛서는 자체 보유한 원천기술인 'Active Learning'을 에스원에 제공할 예정이다. 해당 기술을 활용하면 AI가 작업 중 수집하는 새로운 데이터들을 자동으로 구분해 보완 및 성능 개선에 활용 가능한 핵심 데이터만을 선별할 수 있다. 이 때문에 컴퓨터비전 모델부터 LLM(대규모 언어 모델)까지 빠르고 효율적인 파인 튜닝(미세 조정 학습)이 가능해진다. 특히, 장기적인 관점에서 비즈니스에 적합한 맞춤형 모델로 지속적인 성능 개선과 안정적인 유지·관리가 가능한 것이 특징이다. 렛서는 에스원에서 CCTV 등 하드웨어와 AI를 접목시킨 보안 기술 솔루션 전반에 활용되는 AI의 성능 향상, 유지·보수, 그리고 업데이트 과정에서 작업자의 능률을 향상시킬 것으로 전망하고 있다. 렛서는 타사 선례를 통해 액티브 러닝 기술을 도입해 약 80%가량의 운영 효율을 달성한 바 있다. 설립 3년 만에 삼성, CJ 등 대형 그룹 계열사와 협약을 포함해 모빌리티, 의료, 교육, 콘텐츠, 마케팅, 방송 등 여러 영역에서 100건 이상의 실질적인 AI 도입 사례를 만들었다. 에스원은 "렛서와 같은 AX에 특화된 AI 기업들과 전략적 협업을 통해 에스원의 대내외 경쟁력을 확보해 나가고 있다"며 "국내 보안 업계 1위 기업으로 차세대 융합보안 영역에서도 초격차 보안 역량을 확보, 고객에게 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 서비스를 제공할 것"라고 말했다. 심규현 렛서 대표는 "자사의 데이터 활용 기술의 탁월함을 인정받고, 이를 통해 기업에게 핵심이 되는 보안 영역 및 대형 인공지능 모델의 성능 개선에 기여할 수 있어 기쁘다"며 "다양한 산업에서 AI의 활용을 통한 업무 효율화와 성과 극대화를 위해 노력할 것"이라고 밝혔다.

2024.07.25 20:23백봉삼

파이썬 시각화로 시작한 스트림릿, 생성형 AI로 나아가다

파이썬으로 데이터 분석과 시각화를 매우 쉽게 만들 수 있는 오픈소스 라이브러리 '스트림릿'. 스트림릿이 '엔터프라이즈 AI'로 나아가는 장벽을 허무는 도구로 떠올랐다. 스트림릿의 창업자 중 한명인 아만다 켈리 스노우플레이크 제품 디렉터 겸 스트림릿 최고운영책임자(COO)를 만나 그 내용을 들어봤다. 아만다 켈리는 본지와 인터뷰에서 “많은 사람이 스트림릿을 통해 여러 LLM 라이브러리와 챗봇 컴포넌트의 통합을 간소화할 수 있게 됐다”며 “아이디어를 가진 팀은 간소화된 스노우플레이크 제품과 함께 빠르게 시도해보고 고객에게 비즈니스 가치를 더하는지 확인한 다음 거기서 시작할 수 있다”고 말했다 그는 “데이터를 외부로 내보낼 필요가 없고, 보안, 거버넌스, 규정 준수의 경계를 바로잡으면서 훨씬 더 쉽고 빠르게 생성형 AI를 할 수 있다”며 “새로운 도구를 만들면 말 그대로 그날 오후에 사용할 수 있다”고 강조했다. 스트림릿은 2018년 아만다 켈리, 아드리언 트륄레, 티아고 텍세이라 등이 창안했다. 파이썬만 사용해 웹 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있게 해주는 오픈소스 라이브러리다. 머신러닝과 데이터 과학의 모국어로 통하는 상황에서 스트림릿은 조금의 파이썬 지식만 있으면 풍부한 애플리케이션을 만들 수 있게 만들어졌다. 아만다 켈리는 “6년 전 통찰력을 고객과 이해관계자에게 제공하려면 프론트엔드 역량을 가진 팀에게 의지해야했고, 기성품없이 사용자 스스로 만들어야 했다”며 “이런 상황이 현재 생성형 AI에서도 유사하게 나타나고 있으며, 훌륭한 LLM이 계속 등장하는 상황에서 현존하는 다양한 AI의 아이디어를 구현할 도구가 필요해졌다”고 설명했다. 그는 데이터를 다루는 사용자, 조직, 기업의 생산성을 높일 방안을 많이 고려했다고 했다. 스트림릿을 활용해 코드를 잘 몰라도 훌륭한 챗봇 경험을 만들 수 있게 하는 것을 고민했다고 한다. 그는 “스트림릿은 구축하려는 경험의 품질에 더 집중하기 쉽게 하며, 다양한 방법으로 여러 도구와 결합할 수 있다”며 “고객마다 마케팅을 위한 하나의 앱, 판매를 위한 앱 또는 각 마케팅 도구에 적합한 다른 앱을 가질 수 있게 된다”고 말했다. 그는 “이번에 전문 작업을 위한 특수 도구에 관한 것을 발표했는데, 스트림릿은 구체적인 타깃팅 도구를 만드는 데 실제로 도움을 준다”며 “또한 개발 자체를 가속할 수 있도록 스트림릿 코드 작성과 검사를 LLM에 요청할 수 있게 했다”고 강조했다. 스노우플레이크는 2022년 스트림릿을 인수했다. 현재까지 스트림릿과 스노우플레이크의 통합 작업이 이어지고 있다. 스트림릿은 이를 통해 단순한 파이썬 라이브러리에서 데이터 사이언티스트와 개발자, 사용자 사이의 장벽을 허무는 경계 관문 역할을 하게 됐다. 아만다 켈리는 “기본적으로 오픈소스 파이썬 라이브러리를 가져와서 가장 깊은 수준의 스노우플레이크까지 작동하게 하는 것이 항상 쉬운 것은 아니다”라며 “스트림릿이 그것을 쉽게 만들고, 실제 데이터베이스의 개체과 되도록 했으며, 확장성과 거버넌스 및 규정 준수 등 스노우플레이크의 모든 이점을 스트림릿에서 제공하게 됐다”고 말했다. 스트림릿이 스노우플레이크 안에서만 활용가능한 폐쇄적 도구로 바뀐 건 아니다. 여전히 스트림릿은 개방성을 최우선으로 내세우며 다양한 외부 통합 및 연동을 추구한다. 아만다 켈리는 “스트림릿은 스노우플레이크 내부에서 사용되지만 순전히 개발자 측에서도 사용할 수 있다”며 “VS코드로 이동하거나 사용하려는 다른 것과 공동 작업하는 것을 막고 싶지 않다는 게 기본 입장이고, 스노우플레이크에서 빌드하는 모든 새로운 API는 즉시 사용할 수 있는 첫번째 경험을 만들기 위한 것”이라고 설명했다. 그는 “많은 새로운 API를 VS 코드로 이동할 수 있고, 스노우플레이크 네이티브 앱을 위한 여러 훌륭한 파트너 업체의 것도 활용할 수 있다”며 “개발자에게 항상 선택권을 주고, 당신이 가진 최고의 것들과 통합될 수 있도록 노력하고 있다”고 덧붙였다. 스트림릿의 강점은 매우 쉽다는 것이다. 파이썬 외 다른 프로그래밍 언어에 익숙한 개발자라도 더 쉽게 파이썬에 접근할 수 있게 한다. 아만다 켈리는 파이썬 외 언어를 다루는 개발자에게 두려워하지 말고 활용해보라고 조언했다. 그는 “스트림릿은 코드를 조금만 알면 차트를 쉽게 만들 수 있어서, 쉽다는 측면에서 10점 만점에 9.5점과 같다”며 “많은 사람들과 이야기를 나눌 때 그들은 파이썬을 전혀 몰랐지만 스트림릿을 사용해 파이썬을 배우고 더 고급 작업을 수행 할 수 있게 됐다는 말을 정말 많이 듣는다”고 말했다. 그는 “파이썬을 아는 사람들이 더 쉽게 접근할 수 있는 방법에 대해 생각하고 있고, 현재 UI 중심의 빌딩 블록 중 일부를 살펴보고 있는데 코드 자체로 들어갈 필요없이 하게 하는 것에 관한 일”이라며 “파이썬 개발자조차 코드를 알 필요 없도록 더 쉽게 만들 수 있는 더 많은 것을 개발하고, LLM과 함께 완벽한 스트림릿 코드를 작성해 더 많은 것을 할 수 있게 만들 것”이라고 덧붙였다. 아만다 켈리는 과거 구글X에서 자율주행자동차 관련 기술 연구개발에 참여한 경력을 가졌다. 오픈소스 진영의 주요 인물로서 최근 생성형 AI 기술 영역에서 나타나는 기술 폐쇄 경향에 대해 어떻게 생각하는지 의견을 물어봤다. 그는 “기술을 개방한 뒤 시장 우위를 잃은 기업의 이야기가 넘쳐나며, 다른 회사가 그걸 가져가 포크하고 복제해 돈 벌 능력을 잃거나 명확한 비즈니스 모델 없이 실패하는 회사도 많다”며 “그래서 오픈소스라는 게 어렵다”고 말했다. 그는 “그렇기에 많은 회사가 자신의 일을 자기 가슴 가까이 두고 싶어 하는지 이해한다”며 “그러나 코로나19 팬데믹 떄 우리가 백신을 맞을 수 있었던 유일한 이유 중 하나는 과학계와 연구계에서 일어난 모든 공유 덕분이었다”고 설명했다. 그는 “우리는 커뮤니티로서 더 개방적일 수 있기를 바라며, 우리가 하고 있는 일이 기술 그 자체일 필요는 없기를 바란다”며 “자율 주행 자동차와 같은 경우 직접 경쟁이기 때문에 개방하기 어려울 수 있지만, 균형이 필요하다고 생각한다”고 답했다. 스트림릿은 데이터 엔지니어, 사이언티스트, 현업 사용자 등의 조직 사일로를 해결하는 단초로 설명된다. 아만다 켈리는 “스트림릿의 이점 중 하나는 그룹이 따로 있어도 더 자주 대화할 수 있다는 것”이라며 “구성원이 제품 계층에서 연결된다면 더 자연스러운 대화를 할 수 있다”고 말했다. 그는 “조직을 재정렬하지 않고도 그룹을 조금 더 가깝게 만들 수 있는 많은 방법이 있다고 생각한다”고 강조했다. 그는 스트림릿 외에 유용한 파이썬 라이브러리를 추천해달라는 질문에 Altair, Plotly, Pandas 등을 꼽았다. 그는 마지막으로 한국의 파이썬 커뮤니티에게 인사를 건냈다. 그는 “스트림릿과 새로운 파이썬API와 같이 스노우플레이크용으로 출시하는 여러 훌륭한 제품을 사용해 보시기 바란다”며 “한국에 이미 스트림릿 사용자 커뮤니티가 있다는 것을 알고 있으며, 커뮤니티가 무엇을 만들고 있는지 보는 것을 좋아한다”고 말했다. 그는 “한국 커뮤니티가 더 많은 스트림릿을 만드는 것을 보고 싶다”고 강조했다.

2024.07.25 16:32김우용

SK하이닉스 "올해 HBM 매출 전년比 300% 성장할 것"

SK하이닉스가 AI 서버에서 수요가 강한 HBM(고대역폭메모리) 사업 확대에 대한 자신감을 드러냈다. SK하이닉스는 25일 2024년 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "올해 HBM 매출은 전년 대비 300% 성장할 것"이라고 밝혔다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤, TSV(실리콘관통전극)으로 연결한 차세대 메모리다. 고용량 데이터 처리가 필요한 AI 서버에서 수요가 빠르게 증가하고 있다. 이에 SK하이닉스는 TSV의 생산능력을 올해 2배 이상 확대하기로 했다. 청주에 위치한 M15 팹을 중심으로 투자가 진행되고 있는 것으로 알려졌다. 또한 SK하이닉스는 HBM3E(5세대 HBM)에 쓰일 1b(5세대 10나노급 D램)으로의 공정 전환도 추진 중이다. 1b D램은 현재 상용화된 D램 중 가장 최선단에 위치한 제품으로, 연말까지 월 9만장 수준의 생산능력을 확보할 계획이다. SK하이닉스는 "늘어난 TSV 및 1b 생산능력을 기반으로 HBM 공급을 빠르게 확대할 것"이라며 "올해 매출은 전년 대비 300% 성장하고, 내년에도 올해 대비 2배 이상의 출하량 성장을 기대한다"고 밝혔다.

2024.07.25 10:58장경윤

일론 머스크 "10만 GPU 클러스터 구축"…그록-3 개발 '올인'

일론 머스크 테슬라·엑스AI(xAI) 최고경영자(CEO)가 올해 12월 세계에서 가장 강력한 성능을 가진 인공지능(AI) 모델을 출시하겠다고 예고했다. 이를 위해 그래픽처리장치(GPU) 10만개로 작동하는 슈퍼 컴퓨터 클러스터 운영을 시작했다. 일론 머스크 CEO는 22일(현지시간) 소셜미디어 엑스(X·옛 트위터)에 "xAI, X, 엔비디아 등의 도움으로 멤피스 슈퍼클러스터가 오전 4시 20분부터 AI 모델 훈련을 시작했다"고 자축했다. 머스크는 xAI의 AI 모델 '그록'도 이 클러스터에서 훈련 중이라는 점도 알렸다. 이어 "단일 원격 직접 메모리 액세스(RDMA) 프로토콜에 약 10만 개의 수냉식 H100 클러스터를 탑재해 강력한 AI 훈련 클러스터를 만들었다"고 강조했다. 이는 데이터센터의 클러스터 개수로 비교하면 압도적인 수치다. 미국 아르곤 국립연구소의 '오로라'가 6만 개의 인텔 GPU를 보유중이다. 메타는 약 2만4천 개, 마이크로소프트는 약 1만4천400개 클러스트를 각각 구축한 정도다. 일론 머스크는 "새로운 슈퍼클러스터는 올해 12월까지 모든 측면에서 우수한 AI를 만드는 데 큰 이점이 될 것"이라고 덧붙였다. xAI는 지난 16일 일론 머스크가 멤피스 데이터센터 내부를 둘러보는 사진을 올리기도 했다. xAI가 지난해 12월 내놓은 그록은 올해 3월 1.5버전이 나왔다. 현재 그록-2와 그록-3을 훈련 중이다. 단순 언어모델 기반 챗봇이 아닌 멀티모달 모델 형태다. 이 회사는 차기 그록 모델이 뉴스 요약이나 그래프 제작 등 다양한 정보를 처리할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 테슬라와의 시너지를 통해 자율주행 기록과 운전자 관련 데이터를 모으고 있다는 것도 xAI의 최대 장점이다. 다만 서비스 접근성은 아직 떨어지는 건 고민거리다. 그록은 X 내부에서만 이용할 수 있으며 유료 구독형 서비스인 X 프리미엄을 이용해야 사용할 수 있어서다. 한국 기준 X 프리미엄은 월간 최소 8달러(약 1만2천원)이상의 가격을 내야 한다. 그럼에도 머스크는 그록에 대해 자신감을 내비쳤다. 머스크는 "새롭게 나오는 그록-2는 챗GPT의 최신 모델과 성능이 동등하거나 앞서나갈 것"이라고 말했다. 이어 "xAI의 엔지니어들은 현재 그록-2 공식 출시에 앞서 발견된 버그를 수정 중"이라며 "연말엔 그록-3을 선보일 예정"이라고 덧붙였다.

2024.07.24 18:20양정민

'디·비·디' 힘 합친다…AI·클라우드·빅데이터 융합 나서

비투엔을 최근 인수한 디모아가 자회사 디씨온과 함께 몸집을 키운다. 디모아는 비투엔·디씨온과 함께 AI·클라우드·빅데이터 등 신성장동력 확보를 위한 협업 체계를 만들기로 24일 밝혔다. 지난 10일 비투엔 경영권을 인수한 디모아는 인공지능(AI)·빅데이터 등 사업 분야에서 동력을 얻을 전망이다. 비투엔은 국내 AI 학습데이터 품질 관리 솔루션 '에스디큐포에이아이(SDQ for AI)'를 기반으로 관련 품질 관리 사업에 참여하고 있었다. 디모아는 기존 인프라에 비투엔의 AI·빅데이터 분석 솔루션을 결합해 좀 더 효율적인 서비스를 시장에 공급할 전망이다. 이번에 힘을 모으는 3사는 각기 다른 면에서 강점을 가지고 있다. 디모아는 한국마이크로소프트(MS) 클라우드 전문 파트너, 어도비 코리아의 상업용 총판과 안랩, 유니티(Unity) 코리아, 피티씨(PTC) 코리아, 줌(Zoom) 총판 등을 영위 중이다. 디모아의 자회사 디씨온은 공공기관, 금융기관 등을 대상으로 시스템관리(SM), 시스템통합(SI) 개발, 클라우드 이관 및 컨설팅 등을 중심으로 하고 있다. 비투엔은 ▲정부 주도 AI 학습 데이터 구축 사업 ▲AI 기반 기업금융 플랫폼 구축 사업 ▲빅데이터 플랫폼 구축 등 다양한 프로젝트를 수행 중이다. 디모아 관계자는 "비투엔 및 디씨온과의 긴밀한 협업으로 각 사의 강점을 극대화해 클라우드·AI·빅데이터의 결합으로 경쟁력을 한층 강화하고자 한다"며 "새로운 비즈니스 기회를 창출하고 시장에서 선도적인 위치를 점할 것"이라고 말했다.

2024.07.24 18:17양정민

[ZD SW 투데이] 엠클라우드브리지, '보급형 Ai 365' AI업무 플랫폼 출시 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆엠클라우드브리지, '보급형 Ai 365' AI 업무 플랫폼 출시 엠클라우드브리지가 '보급형 Ai 365' AI 업무 플랫폼을 출시했다. 이 플랫폼은 기업이 보안 걱정 없이 인공지능(AI)을 사용하도록 독립 클라우드 서버와 강화된 보안 시스템을 제공한다. 주요 기능으로는 '챗GPT' 기반 AI 채팅, 이미지 생성, 지식 검색 등이 있다. '보급형 Ai 365'는 설치 후 약 5일 만에 사용 가능하고 사용량에 따라 비용이 청구되므로 특히 중소기업에게 적합하다. 또 프로 버전으로 업그레이드 할 경우 경영보고서 비즈니스인텔리전스(BI), 한국형 전자결재 등 추가 기능을 사용할 수 있다. ◆뱅크웨어글로벌, 중국 농업 리스 기업에 AFS SaaS 플랫폼 제공 뱅크웨어글로벌이 중국 합작법인인 상하이 샹윈 페이리우 정보기술을 통해 조인리싱에 자산금융서비스(AFS) 서비스형소프트웨어(SaaS) 플랫폼을 제공한다. 이번 계약으로 조인리싱은 리스 거래를 보다 쉽게 관리할 수 있게 됐다. 샹윈의 AFS SaaS 플랫폼은 리스 운영을 위한 종합 솔루션을 제공한다. 또 상품 관리, 고객 관리, 딜러 관리 및 회계 기능도 포함한다. 농민을 주 고객으로 리스 서비스를 제공하는 조인리싱은 디지털 기술을 통해 관리 역량을 강화하기 위해 이번 플랫폼을 도입했다. ◆아이브릭스 LLM, 허깅페이스 한국어 리더보드 1위 달성 아이브릭스 자체 대규모언어모델(LLM) '세레브로-비엠-솔라(Cerebro-BM-solar)'가 허깅페이스의 한국어 AI 성능평가 리더보드인 '오픈-코-LLM(Open-Ko-LLM)'에서 1위를 차지했다. 특히 이 모델은 107억 개의 적은 매개변수로도 높은 상식·환각방지 능력을 갖춘 것으로 평가받았다. 아이브릭스는 2016년 설립된 한국어 언어처리 전문기업으로 AI 기술을 활용해 다양한 사업을 진행하고 있다. ◆동물과사람, '도그스포츠댄스 아카데미' 론칭 사단법인 동물과사람이 '도그스포츠댄스 아카데미'를 론칭한다. 동물과사람은 기초반·대회반을 포함한 총 8팀을 선착순 모집해 체계적인 도그스포츠댄스 교육을 제공할 예정이다. 참가자들은 온라인 세미나와 맞춤형 교육 혜택을 제공받으며 수강 기간은 9월 22일까지다. '도그스포츠댄스 아카데미'는 9월 28~29일 춘천 '강아지숲'에서 열리는 '2024 도그스포츠댄스 챔피언십'을 앞두고 마련됐다. 수강자들에게는 접수비 할인 혜택과 강아지숲 테마파크 무료 입장권이 제공될 예정이다. ◆KISIA, 국방보안 전시회에서 AI·양자·클라우드 보안 기술 공개 한국정보보호산업협회(KISIA)가 24일 서울 더케이호텔에서 '제19회 국방보안 정보보호 제품 전시회'를 개최했다. 이번 행사에는 AI 보안, 양자 보안, 클라우드 보안 등 신기술을 소개해 국내 기업과 기관의 보안 기술을 선보였다. 전시회에는 국방보안연구소, 한국전자통신연구원, 안랩 등 20개 기업과 기관이 참여해 28개의 부스를 운영하며 최신 보안 기술과 솔루션을 소개했다. 또 KISIA는 참관객 대상 스탬프 투어 이벤트를 진행해 행사 참여를 독려했다. ◆어니컴, KOLAS 데이터 품질 국제공인시험기관 인정 획득 어니컴이 한국인정기구(KOLAS)로부터 데이터 품질 분야(ISO·IEC 25024) 국제공인시험기관 인정을 획득했다. 이번 인정을 통해 어니컴은 데이터 품질 분야에서도 국제공인시험성적서를 발급할 수 있게 됐다. 이에 따라 데이터의 정확성·완전성·일관성 등을 정량적으로 측정해 데이터 관련 기업 및 공공기관의 고품질 데이터 확보에 기여할 예정이다.

2024.07.24 16:47조이환

한수원, 지역거점대학 협업…수력 빅데이터 활용 실용화 전문교육 시행

한국수력원자력(대표 황주호)은 22일부터 24일까지 강원대학교 춘천캠퍼스에서 사내 직원과 강원대학교 재학생 등 40여 명을 대상으로 '수력 미래 그린에너지 빅데이터 활용 실용화 전문교육'을 시행했다고 밝혔다. 한수원 수력연구교육센터와 지역거점대학이 공동 주관한 이번 교육은 모바일 및 코딩 프로그래밍, 데이터 구조분석, 머신러닝 기초 등의 주제로 구성됐다. 교육을 통해 수강생들은 산업현장에서 발생하는 다양한 데이터를 활용할 수 있는 역량을 강화하는 기회가 됐다. 특히, 이번 교육에서는 한수원 직원과 대학생 간 일대일 직무 멘토링을 통해 한수원 수력·양수 현업 직원들의 경험을 공유하고 학생들의 진로에 대해 상담하는 시간도 진행됐다. 고권후 한수원 수력연구교육센터장은 “이번 교육이 한수원 수력·양수 직원들과 지역거점대학교의 재학생들이 빠르게 변화하는 인공지능(AI) 시대에 한 발 더 앞서갈 수 있는 기회가 되길 바란다”고 말했다. 한수원은 앞으로도 지역거점대학과 협력해 AI를 산업에 적용할 수 있는 분야를 발굴, 관련 교육을 확대해나갈 계획이다.

2024.07.24 13:52주문정

디플리, 'ICASSP 2024'에 소리 분석 AI 논문 게재

소리 분석 인공지능(AI) 엔진 전문 기업 디플리(대표 이수지)가 신호처리 분야 국제학술대회 'ICASSP 2024'에 논문을 게재했다고 23일 밝혔다. 해당 논문에는 디플리가 소리 분석 AI 완성도를 높인 성과가 담겼다. 동일한 소리라도 녹음 장치에 따른 주파수 특성 차이로 분석 정확도가 저하되는 문제에 대한 해결책이다. 독자 개발한 음향 변환 기술을 통해 데이터를 생성하고, 이를 AI 엔진에 학습시킴으로써 일반화 성능(AI가 새로운 데이터를 분석하는 능력)을 기존 대비 5.2%에서 11.5%까지 향상시켰다. 논문에서 소개한 음향 변환 모델은 이미지, 소리, 텍스트 등 콘텐츠가 가진 속성을 변경하는 딥러닝 알고리즘, '사이클갠' 기법이 중심이다. 여기에 독자적인 데이터 증강 기술을 적용해 정교성을 더했다. 디플리는 해당 모델에 다수 녹음 장치의 음향 특성을 학습시키고, 이를 바탕으로 보유한 소리 데이터에 서로 다른 주파수 패턴을 부여했다. 같은 소리라도 다양한 장치에서 녹음한 듯 데이터를 변조하는 것이다. 디플리 소리 분석 AI 엔진은 생성된 데이터를 기반으로 고도화 작업을 거쳐 새로운 환경에서도 높은 정확도를 유지한다. 국제 전기전자공학협회가(IEEE)가 매년 세계 각국에서 주최하는 ICASSP는 세계 최대 음성, 영상, 통신 및 신호처리분야 국제학술대회다. 49회를 맞이하는 올해 대한민국에서 처음으로 개최했으며, 애플, 구글, 현대차 등 세계적 기업과 4천여 연구자들이 참석해 최신 AI 기술을 공유했다. 이수지 디플리 대표는 "디플리의 소리 분석 인공지능 엔진은 정확도가 세계 최고 수준"이라며 "이번 논문 성과 이후에도 꾸준한 기술 개발을 통해 사회 다양한 곳에서 역할을 다할 수 있는 소리 분석 솔루션 기업으로서 지속 성장하겠다"고 말했다. 디플리는 2017년 설립 당시부터 소리 분석 AI 엔진만을 전문적으로 개발하고 있다. 자체 개발한 AI 모델에 소리 데이터를 5만 시간 이상 학습시켜 높은 정확도가 강점이다. 특히 미세한 소리까지 분석할 수 있는 성능에 힘입어, 침입자 감지가 필요한 방범·보안 분야에서 각광받고 있으며, 제조 업계에서는 설비 이상 및 제품 불량 탐지 솔루션으로 활용하고 있다.

2024.07.23 17:30백봉삼

올해 메모리 시장 커진다…HBM·QLC가 성장 견인

22일 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 D램과 낸드 매출은 각각 907억 달러, 674억 달러로 전년 대비 각각 75%, 77%가량 크게 증가할 것으로 예상된다. 또한 메모리 시장의 성장세가 내년에도 지속되면서 해당 기간 D램은 51%, 낸드는 29% 증가해 사상 최고 매출을 기록할 전망이다. 특히 D램의 경우 평균판매가격이 올해 53%, 내년 35% 상승할 것으로 보인다. 트렌드포스는 D램 매출이 증가하는 요인을 ▲HBM(고대역폭메모리) 호황 ▲ 범용 D램의 차세대 제품 출시 ▲공급사의 제한된 자본 지출 ▲서버 수요 회복 등 네 가지로 꼽았다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층해 데이터 처리 성능을 크게 끌어올린 메모리다. HBM은 올해 전체 D램 비트(bit) 출하량의 5%, 매출의 20% 비중을 차지할 것으로 예상된다. DDR5, 및 LPDDR5·5X 등 고부가 D램 수요도 호조세다. 트렌드포스는 "서버용 D램에서 DDR5가 차지하는 비트 출하량은 올해 40%, 내년 60~65%에 달할 것"이라며 "LPDDR5·5X는 모바일용 D램 출하량에서 올해와 내년 각각 50%, 60% 비중을 차지할 것"이라고 설명했다. 낸드는 QLC(쿼드 레벨 셀)이 매출 증가세를 주도할 것으로 예상된다. QLC는 셀 하나에 4비트를 저장해, 3비트를 저장하는 TLC보다 데이터 저장량이 많다. 덕분에 고용량 데이터를 다루는 서버 시장에서 수요가 증가하는 추세다. QLC가 올해 낸드 전체 비트 출하량에서 차지하는 비중은 20%로, 내년에도 해당 비중은 증가할 전망이다. 트렌드포스는 "내년 서버용 QLC 낸드 수요 증가와 스마트폰 산업에서의 QLC 낸드 채택, 공급사의 생산능력 제약 등으로 낸드 시장이 내년 870억 달러에 도달할 것"이라며 "북미 CSP(클라우드서비스제공업체)는 이미 추론 AI 서버용으로 QLC 낸드를 주문하기 시작했다"고 밝혔다.

2024.07.23 10:21장경윤

[기고] AGI 시대, 최적의 인프라 도입 전략

최근 생성형 AI로 기업들의 AI 비즈니스가 활발해지고 있다. 거대언어모델(LLM) 개발 열풍에 GPU 시장 경쟁도 치열하다. AI를 넘어 일반인공지능(AGI)까지 등장하면서 AI 비즈니스에도 큰 변화가 예고된다. AGI는 인간과 유사한 지능과 스스로 학습할 수 있는 능력을 갖춘 AI다. 생성형 AI가 확률과 통계로 답을 찾는 수학적 사고라면 AGI는 AI가 논리와 추론 능력을 가지고 문제를 해결한다. AGI의 등장은 더 큰 데이터 세트와 복잡한 AI모델이 필요함을 의미한다. 따라서 GPU시스템과 데이터 처리 효율이 더욱 중요해진다. ■ AGI 시대, 최적의 인프라 도입 요건 기업들이 자사에 최적화된 AI 인프라를 도입하기 위해서는 아래와 같은 사항들을 고려해야 한다. 첫째, 각 기업의 AI 환경에 적합한 GPU 인프라를 사용해야 한다. 최근 GPU 인프라는 대규모 GPU클러스터 기술을 포함한 초고성능 제품부터 단기간 빠른 성과 요건에 적합한 가성비 높은 제품, GPU와 CPU 일체형 방식 등으로 다양한 라인업과 제조사의 제품으로 확장되고 있다. 둘째, GPU 시스템 사용 효율을 고려해야 한다. 컨테이너 환경에서 GPU 자원의 분할 가상화 솔루션을 도입하고, 데이터 과학자가 AI 개발 업무에 집중하도록 손쉬운 AI 개발 환경을 제공해야 한다. 셋째, AI 최적화 시스템을 설계해야 한다. GPU 고성능을 최대로 발휘하기 위해, 고속 네트워크, 고성능 스토리지까지 최적의 설계가 필요하다. 또한, 여러 GPU 시스템을 사용 중인 기업 중 통합 관리에 어려움을 겪는 경우가 많다. 기존 자원을 활용하면서도 신규 도입 자원을 적절하게 사용하도록 기술 지원이 뒷받침돼야 한다. ■ AI 비즈니스를 위한 핵심 인프라 AI 비즈니스를 준비 중인 기업 가운데 LLM과 AI 모델을 한 가지 관점에서만 고민하는 경우가 많다. 하지만 이 모델들은 끊임없이 진화하고 있어 지속적으로 운영하기가 쉽지 않다. 탄탄한 인프라를 위한 컴퓨팅 파워, 네트워크 속도, 스토리지 구성 등을 초기부터 종합적으로 살펴보고 기업 환경에 맞는 전략을 수립해야 투자 비용을 최소화할 수 있다. 전문 기업의 컨설팅을 통해 자사 환경에 맞는 로드맵을 수립한 후 최적의 인프라를 체계적으로 도입하는 것이 무엇보다 중요하다. AI 시스템에 고속으로 정확하게 데이터를 공급하고 분석하기 위한 스토리지는 하드디스크보다 NVMe 플래시가 효과적이고, 데이터를 고성능으로 분산 처리하기 위한 병렬 분산 파일 시스템이 권장된다. AI를 위한 스토리지에서 고려할 가장 중요한 사항은 초고성능과 무제한 확장성이 결합된 아키텍처이다. 딥러닝은 하나의 데이터셋을 잘게 쪼개 사용하기 때문에 작은 IO 요청이 빈번하게 일어난다. 이 때문에 높은 IOPS(초당 입출력 횟수)가 요구되고 저장소 역시 파일의 메타정보 오버헤드를 최소화하는 구조여야 한다. 또한, 방대한 양의 비즈니스 데이터를 효율적으로 저장 및 관리하기 위한 초고성능 분산 병렬파일 시스템과 대용량을 지원하는 오브젝트 스토리지와의 단일화된 구성은 AI 인프라를 위한 데이터 저장소로 자리잡게 됐다. 효성인포메이션시스템은 AI 인프라를 위해 필요한 GPU 서버부터 초고성능 스토리지, 네트워크를 통합한 '효성 AI 플랫폼'을 통해 AI 연산 환경부터 고성능 데이터 처리, AI솔루션까지 고객의 AI 전환을 위한 핵심 경쟁력을 제공한다. 고성능 AI 연산 환경을 위해 슈퍼마이크로와 협업하여 GPU 서버를 시장에 공급하고, 초고성능 병렬파일 스토리지 'HCSF'를 통해 GPU 성능을 뒷받침하는 고성능 데이터 처리를 지원한다. 또한, AI/ML옵스 솔루션, GPU DB, 인메모리 DB, 고속 네트워크 등 국내외 다양한 파트너사와 연계 및 확장 제안을 통해 고객에게 AI 인프라 구현을 위한 최적의 솔루션을 제시한다.

2024.07.23 09:41강준범

"신사업 본격화"…빅밸류, 빅데이터·AI 인재 모집

빅밸류가 최근 조직 개편에 이어 신사업 인재 확보에 나선다. 빅밸류는 빅데이터와 인공지능(AI)을 책임질 데이터 사이언티스트를 모집한다고 23일 밝혔다. 이번 채용은 ▲상권 분석·부동산 사업성 분석 연구개발(R&D) 등 공통 부문 ▲헬스케어(검역담당) 부문 대상으로 진행된다. 공통 부문에 해당하는 데이터 사이언티스트는 데이터 파이프라인 설계와 부동산 시세, 매출 예측 알고리즘 관련 업무를 맡는다. 헬스케어 부문 사이언티스트는 감염병 유형별 농장 위험도 추정 알고리즘 R&D, 공간 데이터 연구, 분석 업무를 담당한다. 헬스케어 분야 지원자는 동물 감염병 관련 프로젝트 경험이 필수다. 신입·경력 모두 지원할 수 있으며 모집 규모는 한 자릿수다. 채용 절차는 ▲서류 제출(자기소개서·포트폴리오) ▲1차 실무·프레젠테이션 ▲2차 대표 면접 순으로 이뤄진다. 잡코리아, 사람인 등 채용 플랫폼과 빅밸류 공식 홈페이지에서 지원할 수 있다. 지원 마감은 다음 달 9일 오후 6시까지다. 빅밸류는 빅데이터 기반 AI 기업이다. 다수 임직원이 데이터 사이언티스트로 구성됐다. 2015년부터 배후지 분석과 AI매출 예측 솔루션 'AI로빅(LOBIG), 부동산 마이데이터와 사업부지 탐색 및 분양가 타당성 분석·관리 솔루션 'AI디벨로퍼(Developer)' 등을 운영해 왔다. 생성형 AI 시장 공략을 위해 공간 데이터 분석 플랫폼 'GEO AI 솔루션'도 출시한 바 있다. 이 회사는 최근 김동현 신입 최고기술책임자(CTO) 영입을 비롯해 금융IT, 데이터옵스, 유통물류, 헬스케어, 도시·부동산 5개 팀을 데이터 넥서스와 데이터 이노베이션 2개 팀으로 간소화하는 등 내부 체질 개선에 나선 바 있다. 구름 빅밸류 대표는 "급속도로 커진 데이터 시장과 생성형 AI 기술 발전으로 데이터 사이언티스트를 원하는 고객사가 꾸준히 늘어나는 추세"라며 "데이터 전문가를 확보해 기업 역량을 강화하는 데 집중할 예정"이라고 강조했다.

2024.07.23 09:17김미정

AI용 공개 데이터 활용 지침 나왔는데…기업 절반도 안 봐

정부가 생성형 인공지능(AI) 모델 훈련 개발을 위한 공공 데이터 활용 지침을 내놨으나 이에 대한 업계 관심이 저조한 것으로 나타났다. 22일 본지 취재 결과 생성형 AI 서비스를 개발하거나 운영 중인 개발사 다수가 관련 가이드라인을 담은 안내서를 아예 모르거나 확인하지 않은 것으로 전해졌다. 앞서 개인정보보호위원회는 지난 17일 생성형 AI 개발에 활용할 '인터넷상 공개 데이터'를 안전하게 처리할 수 있는 기준을 내놨다. AI 개발·훈련에 필수적인 공개 데이터가 현행 개인정보 규율체계 내에서 적법하고 안전하게 처리될 수 있도록 만든 가이드라인이다. 개인정보위는 해당 내용을 담은 안내서도 동시에 발간했다. 공개 데이터는 인터넷상 누구나 합법적으로 접근할 수 있는 데이터다. 이 공개 데이터는 오픈AI 챗GPT 등 생성형 AI 서비스 개발을 위한 엔진 역할을 한다. AI 기업들은 커먼크롤를 비롯한 위키백과, 블로그, 웹사이트 등에 있는 공개 데이터를 웹 스크래핑 방식으로 수집해 AI 학습데이터로 활용하고 있다. 그동안 AI 업계는 모델이나 서비스 개발에 공공 데이터를 사용할 때 마땅한 기준이 없어 혼선을 빚었다. 정부는 이번 가이드라인이 기업들에게 명확한 공공 데이터 활용법을 제시할 것으로 기대했다. AI 개발사는 발표 소식을 전혀 모르고 있거나 안내서를 확인하지 않는 경우가 다수였다. 업계 관계자는 "이 기준이 천편일률적인 필수 규제가 아닌 자율성이기 때문"이라며 "정부가 기업에 해당 내용을 지속적으로 알려야 할 것"이라고 본지에 강조했다. 기업이 해당 지침을 실제 업무에 적용하기까지 시간 걸릴 것이라는 분석도 나왔다. 한 AI 스타트업 대표는 "말 그대로 법적 강제성 없는 가이드라인이라 기술적, 관리적 안전조치를 개별 기업·개인이 자율적으로 추진해야 한다"며 "구체적 방법론에 있어서는 여전히 모호함이 존재한다"고 지적했다. 그는 "특히 가이드라인에서 '정당한 이익' 기준 중 하나인 '구체적 이익형량' 등 객관적 판단이 힘든 영역이 존재"한다며 "다툼 소지가 많을 것으로 예상된다"고 설명했다.

2024.07.22 16:00김미정

삼성전기, 美 AMD에 데이터센터용 고성능 기판 공급

삼성전기가 미국 AMD에 하이퍼스케일 데이터센터용 고성능 기판을 공급한다고 22일 발표했다. 하이퍼스케일 데이터센터는 연면적 2만 2500㎡(제곱미터) 수준의 규모에 최소 10만대 이상의 서버를 초고속 네트워크로 운영하는 초대형 데이터센터를 뜻한다. 삼성전기와 AMD는 협력을 통해 하나의 기판에 여러 반도체 칩을 통합하는 고난도 기술을 구현했다. 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 애플리케이션에 필수적인 고성능 기판은 훨씬 더 큰 면적과 많은 레이어 수를 제공해 오늘날 첨단 데이터센터에 요구되는 고밀도 상호 연결을 가능하게 한다. 일반 컴퓨터 기판에 비해 데이터센터용 기판은 10배 더 크고 레이어 수도 3배 더 많아 칩 간 효율적인 전력 공급 및 신뢰성이 보장되어야 한다. 삼성전기는 혁신적인 제조 공정을 통해 휨 문제를 해결해 칩 실장 시 높은 수율을 확보할 수 있었다. 삼성전기는 반도체패키지기판(FCBGA)에 업계 최고 수준의 기술 확보 및 차세대 제품 개발을 위해 1조9천억원이라는 대규모 투자를 단행했다. 삼성전기의 FCBGA 생산라인은 실시간 데이터 수집 및 모델링 기능을 갖추고 있어, 신호, 전력 및 기계적 정확성을 보장한다. 이 최첨단 시설을 통해 삼성전기는 수동(커패시터 및 인덕터) 및 능동(집적 회로) 부품이 내장된 기판을 생산하고 있다. 김원택 삼성전기 전략마케팅실장 부사장은 "고성능 컴퓨팅 및 AI 반도체 솔루션 분야의 글로벌 선두 기업인 AMD와 전략적 파트너가 됐다”며 “앞으로도 첨단 기판 솔루션에 대한 지속적인 투자를 통해 AI에서 전장에 이르기까지 데이터센터 및 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션의 변화하는 요구사항을 해결하겠다"고 말했다. AMD 글로벌 운영 제조전략 담당 스콧 애놀(Scott Aylor) 부사장은 "AMD는 항상 고객의 성능 및 효율성 요구를 충족하기 위해 혁신의 최전선에 서있다"라며 "삼성전기의 지속적인 투자는 미래 세대의 고성능 컴퓨팅 및 AI 제품을 제공하는 데 필요한 첨단 기판 기술과 역량을 확보하기 위한 노력이다"라고 밝혔다. 시장 조사 기관 프리스마크에 따르면, 반도체 기판 시장은 2024년 15조2천억원에서 2028년 20조원으로 연평균 약 7% 성장할 것으로 전망된다.

2024.07.22 10:12이나리

'AI 훈풍' 올라탄 TSMC…설비투자·연매출 전망 모두 '상향'

TSMC가 AI용 고성능 반도체 수요 증가로 2분기 '어닝 서프라이즈'를 기록했다. 나아가 TSMC는 연간 매출 전망치와 설비투자 규모도 당초 대비 높은 수준을 제시했다. 최선단 공정 수요에 대한 강한 자신감이 반영된 것으로 풀이된다. TSMC는 올해 2분기 매출 6천735억 대만달러, 영업이익 2천862억 대만달러를 기록했다고 18일 밝혔다. 매출은 전분기 대비 13.6%, 전년동기 대비 40.1% 증가했다. 증권가 컨센서스 대비로는 2.1% 웃돌았다. 영업이익은 전분기 대비 13.2%, 전년동기 대비 41.7% 증가했다. 증권가 컨센서스 역시 5%가량 상회했다. 공정별로는 최선단 공정인 3나노미터(nm)의 매출 비중이 15%를 차지했다. 지난해 4분기 15%에서 올 1분기 모바일 AP(애플리케이션 프로세서)의 수요 부진으로 9%를 기록한 뒤, 다시 회복세에 접어들었다. 5나노의 매출 비중은 35%, 7나노 비중은 17%로 집계됐다. 이로써 TSMC의 7나노 이하 선단공정의 매출 비중은 67%로, 전분기(65%) 대비 소폭 상승했다. 특히 HPC(고성능컴퓨팅)이 이번 TSMC의 호실적을 견인한 것으로 나타났다. HPC는 현재 IT 업계에서 규모가 급격히 확대되고 있는 AI·데이터센터용 고성능 시스템반도체를 포함한다. 엔비디아의 고성능 GPU 및 AI 가속기가 대표적인 사례다. HPC가 TSMC의 2분기 전체 매출에서 차지하는 비중은 52%로, 전분기 대비 6%p 증가했다. 반면 스마트폰은 33%의 비중으로 전분기 대비 5%p 감소했다. TSMC는 올 3분기에도 AI에 따른 수혜를 입을 것으로 전망된다. 이날 TSMC가 제시한 3분기 실적 가이던스는 매출 224억~232억 달러 사이, 영업이익 95억2천만~103억 달러 수준이다. 3분기 매출 가이던스는 전분기 대비 8~11%, 전년동기 대비 30~34% 증가한 수치다. 영업이익 가이던스는 전분기 대비 7~16%, 전년동기 대비 32~43% 높다. 증권가 컨센서스(매출 225억3천만 달러, 영업이익 94억3천만 달러)도 넘어섰다. 또한 올해 연간 실적에 대한 전망도 높였다. 당초 TSMC는 올해 연 매출이 전년 대비 20% 초중반대 상향될 것으로 내다봤다. 그러나 이번 실적발표에서는 "20% 중반"이라는 표현을 사용했다. 연간 설비투자(CAPEX) 계획은 기존 전망인 280억~320억 달러에서 300억~320억 달러로 상향 조정했다.

2024.07.18 16:10장경윤

메타, '라마' 차기 버전 유럽에 안 판다…왜?

메타가 인공지능(AI) 모델 '라마(Llama)'의 차기 멀티모달 버전을 유럽연합(EU) 기업들에 팔지 않기로 했다. 유럽 규제환경이 예측 불가능하다는 이유에서다. 미국 뉴스매체 액시오스는 18일 메타가 몇 달 후 출시할 '라마' 멀티모달 버전을 EU 시장에 출시하지 않을 것이라며 이같이 보도했다. 이에 따라 유럽 기업들은 비디오를 비롯한 오디오, 이미지, 텍스트를 모두 이해·처리하는 라마 멀티모달 모델을 사용할 수 없게 된다. 또 비EU 기업들도 이 모델을 사용한 제품과 서비스를 유럽에서 제공할 수 없게 될 가능성이 높다. 다만 텍스트 전용 버전인 '라마 3'는 EU 내에서도 출시 될 예정이다. 메타는 이런 결정을 내린 이유가 EU의 기존 데이터 보호법인 일반데이터보호법(GDPR) 때문이라는 입장이다. 이 기업은 지난 5월 페이스북·인스타그램 게시물을 통해 모델을 훈련할 계획이었다. 당시 유럽 사용자들에게 데이터 수집을 거부할 수 있는 권리인 옵트아웃(opt-out)을 지원했다. 그러나 EU 규제 당국은 6월 데이터 훈련을 중단하라는 명령을 내렸다. 메타가 GDPR에 반하는 행보를 보인다는 이유에서다. 메타 관계자는 "EU와 유사한 법을 가진 영국에서는 이러한 문제를 겪지 않고 있다"며 "영국 시장에는 새로운 모델을 출시할 계획"이라고 밝혔다. 외신은 이번 사건이 미국 빅테크와 유럽 규제 당국 간 갈등이 커지고 있음을 암시한다고 분석했다. 액시오스는 "EU는 개인정보 보호와 독점 금지 문제를 중요하게 보고 있다"며 "이는 기술 기업들과 상반된 입장"이라고 언급했다.

2024.07.18 14:57조이환

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