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..

추론은 기존 데이터셋 취합으로 하기 어려운 단계 '엔드-투-엔드' 방식인 기존 지도학습에서 벗어나야 PLC 러닝 기반으로 한 '로버스트 로직(Robust Logic)' 이론 소개 추론 메커니즘으로 AI 추론 효율성 높여 "아리스토텔레스는 땅콩을 좋아했을까?" 레슬리 밸리언트(Leslie Valiant) 미국 하버드대 교수가 2일 열린 '삼성 AI 포럼 2021' 기조연설에서 던진 질문이다. 이 질문에 답하기 위해선 아리스토텔레스를 연구해야 한다. 그가 언제 어디서 살았는지 알아야 하고, 아리스토텔레스가 거주한 곳에서는 땅콩을 구할 수 있었는지 등도 조사해야 한다. 이러한 연구를 통해 취합된 정보로 아리스토텔레스가 땅콩을 좋아했는지 답할 수 있다. 이 답을 구하기 위해 사용한 방법은 추론이다. '아리스토텔..