'반도체 IP 용광로'…3000억개 칩 탄생한 Arm 본사를 가다 [강경주의 IT카페] 2025-02-13 00:01:01

손 회장의 생각은 달랐다. 데이터센터, 사물인터넷(IoT) 시대가 올 것으로 본 그는 모든 시스템이 구동되려면 저전력 설계에 특화한 Arm IP가 필수라고 봤다. 손 회장은 "기술계의 숨겨진 보석을 손에 넣기를 10년 넘게 갈망했다"고 말했다. 그러면서 "Arm 칩이 언젠가 운동화와 안경, 우유 용기에도 들어갈 것"이라며 "먼...

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• #반도체 IP #설계 #본사 #인수 #반도체 #애플 #엔비디아 #회장 #부사장 #영국 #케임브리지

LG, 'AI 정상회의'서 데이터 신뢰성 높이는 AI 기술 제시 2025-02-12 10:00:02

투명성과 책임성을 높였다. 데이터 컴플라이언스 에이전트로 수백 건의 실제 AI 학습 데이터 세트의 라이선스, 저작권, 개인정보 보호 등 법적 안정성을 검토한 결과 법률 전문가와 비교해 정확도는 26%, 속도는 45배 높이고 비용은 0.1% 수준으로 낮추는 효과가 있었다. LG AI연구원은 데이터 컴플라이언스 에이전트가...

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• #LG AI #LG #데이터 #윤리 #기술 #연구원 #높이 #위험

삼성전자, 이유있는 '반등'…심리선 '뚫었다' 2025-02-11 15:15:43

필수 요소인 HBM 수요처가 늘어나 삼성전자의 HBM 공급 다변화를 기대할 수 있기 때문입니다. 자체 칩 양산과 별도로 오픈AI와 일본 소프트뱅크가 주도하는 초거대 AI 데이터센터 프로젝트 '스타게이트' 관련 삼성전자 협업 논의는 여전히 진행 중입니다. 시장에서는 스타게이트 프로젝트에서 삼성전자의...

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• #삼성전자 이유있는 #메모리 #반도체 #삼성전자 #가격 #범용 #반등 #중국 #업황 #기업

AI에 "잠깐만" 이라고 말하니…추론능력 향상됐다 2025-02-10 10:51:05

접수한 AI 모델은 사전에 학습한 1000여개의 데이터 세트를 되짚어 보는 작업을 중단하고 추론을 시작했다. 일반적으로 LLM은 복잡한 문제의 답을 찾기 위해 과거 학습 데이터를 검토한다. 이 경우 계산 시간이 2배 이상 늘어난다. AI가 복습하면서 연산 시간이 늘어난 셈이다. 반대로 추론을 요구할 경우 AI가 스스로...

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• #AI에 잠깐만 #추론 #모델 #명령어 #연구진 #학습 #방식 #향상

제2의 스푸트니크 쇼크, 중국 AI[테크트렌드] 2025-02-10 09:44:41

과도한 데이터 수집 의혹과 중국 정부로 데이터가 유출된다는 의혹도 더욱 커지고 있다. 학습 데이터를 공개하지 않은 점을 들어 완전한 오픈소스 개발은 아니라는 의견도 제기됐다. 중국산 AI 확산의 예고편일 수도딥시크 사례는 다양한 이슈를 제공하며 시사하는 바도 많다. 우선 AI 개발 방식의 일대 전환을 불러오는...

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• #제2의 스푸트니크 #기업 #딥시크 #개발 #중국 #모델 #데이터 #미국 #반도체 #방식 #오픈

美 연구진 "50달러로 AI 모델 개발" 2025-02-09 07:31:44

답을 담은 데이터 세트를 선별해 사용했다. 연구진은 "s1 훈련에는 엔비디아 첨단 AI 칩인 H100 그래픽처리장치(GPU)를 사용해 30분도 걸리지 않았다"며 "총비용은 50달러가 들지 않았다"고 설명했다. 또 s1 훈련에 필요한 컴퓨팅 성능을 약 20달러에 빌릴 수도 있다고 덧붙였다. 딥시크 모델 등장과 함께 s1도 구글과...

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• #연구진 50달러로 #모델 #연구진 #추론 #훈련 #개발

美 스탠퍼드·워싱턴대 "50달러로 오픈AI 버금 AI 모델 개발" 2025-02-09 05:01:02

담은 데이터 세트를 선별해 사용했다. 연구진은 "s1 훈련에는 엔비디아 첨단 AI 칩인 H100 그래픽처리장치(GPU)를 사용해 30분도 걸리지 않았다"며 "총비용은 50달러가 들지 않았다"고 설명했다. 또 s1 훈련에 필요한 컴퓨팅 성능을 약 20달러에 빌릴 수도 있다고 덧붙였다. 연구진은 이와 함께 s1의 정확도를 높이기 위해...

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• #스탠퍼드워싱턴대 50달러로 #모델 #개발 #연구진 #추론 #훈련 #증류

‘데이터 의존’ AI 넘어선다...양자 컴퓨팅의 최전선 2025-02-04 13:36:29

학습 데이터 세트의 가용성과 퀄리티에 영향을 받을 수밖에 없다. 반면에 양자 컴퓨팅은 이러한 제약이 없기 때문에 더 월등한 성능을 제공할 수 있는 것이다. 일례로, 구글 딥마인드의 알파폴드(Alphafold)는 2022년 8월 단백질 접힘(protein folding)이라는 어려운 문제를 예측하는 과정에서 유의미한 결과를 보여주었다....

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