AI타임스

설계 데이터와 성능 수치를 바탕으로 AI 칩 아키텍처를 생성 지도 학습을 사용해 주어진 가속기의 성능 예측 모델을 훈련 지연 시간을 2.7배 개선하고 다이(die) 크기를 1.5배 축소 설계 인공지능(AI)를 사용해 더 빠르고 작은 AI 칩을 설계하는 기술이 나왔다. 구글과 UC 버클리(Berkeley) 연구팀은 기존의 설계 데이터와 성능 수치를 바탕으로 AI 칩 아키텍처를 생성하는 PRIME이라는 딥 러닝 접근 방식을 개발했다고 밝혔다. 구글 블로그에 따르면 새로운 접근 방식은 구글의 EdgeTPU 가속기나 기존 도구를 사용해 만든 다른 설계보다 지연 시간이 짧고 공간이 덜 필요한 설계를 생성할 수 있다. 구글은 이 분야에 상당한 관심을 가지고 있다. 작년에 TPU 설계 중 칩의 구성요소의 레이아웃(배..

군대 복학 후 지도 교수 기업서 AI 연구 실전에 바로 투입 AI 실무 경험하며 대중화 가능성 봤다...2017년 알고리즘랩스 창업 기업 내 문과 출신 인력이 주사용자층...업계 지식이란 무기에 AI 더하기 인공지능(AI) 석박사 학위가 없어도 AI 기업 대표가 될 수 있을까? 정답은 ‘그렇다’다. 알고리즘랩스 손진호 대표가 그 예시다. 손진호 대표는 현재 한양대 기계공학과 3학년생이다. AI를 전공으로 해외 유학이나 석박사 학위를 딴 적이 없다. 사실 아직 학사도 끝마치지 않은 92년생 젊은 대표다. AI를 시작한 시기도 2013년으로 남다르다. 딥마인드 알파고 영향으로 우리 사회가 AI에 본격 주목한 때가 2016년인 것을 생각하면 확실히 빠르다. 소프트웨어(SW) 개발은 더욱 이른 10대부터 시작했..