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인공지능(AI) 반도체 개발 업체 분석 보고서2025.01.021. 인공지능(AI) 반도체 인공지능 기술 발달을 위해서는 반도체 산업의 진화가 필수적이다. 뉴로모픽 반도체는 인간의 뇌 구조를 모방하여 인공지능 기술에 활용될 수 있다. 하지만 기존 D램과 S램의 한계로 인해 메인 메모리의 최종 지향점은 뉴로모픽 반도체로 넘어가는 것이며, 스토리지 형태는 DNA 형태로 진화할 것으로 보인다. 2. 인텔 인텔은 PC 시대를 장악했지만, 모바일 AP 시장에서는 애플에 밀리게 되었다. 최근 인텔은 공정기술 측면에서 TSMC, 삼성전자 등 파운드리 업체에 뒤처지고 있으며, 발표한 제품들도 계획대로 출시되...2025.01.02
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컴퓨터 프로세서 GPU에 대한 조사2025.01.071. GPU의 발전 과정 GPU는 1980년대에 최초로 등장하여 그래픽 처리에만 사용되었으나, 1990년대에는 2D, 3D 그래픽 렌더링 전용 장치로 사용되기 시작했다. 2000년대에는 프로그램이 가능한 GPU가 도입되어 일반적인 데이터 처리에도 사용되기 시작했고, 2010년대에는 대량의 코어를 갖춘 고성능 GPU가 도입되어 복잡한 연산을 수행할 수 있게 되었다. 2020년대에는 인공지능과 다양한 디바이스에 통합되어 사용되면서 강력하고 효율적인 처리가 가능해졌다. 2. GPU의 역할과 특징 GPU는 이미지, 멀티미디어 등 그래픽 관...2025.01.07
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4차산업혁명과 투자 관련 대표 기업 조사하기2025.01.171. NVIDIA의 GPU 기술 NVIDIA의 GPU는 병렬처리 능력으로 모든 다양한 컴퓨팅 작업을 가속화하고, 인공지능(AI), 딥 러닝, 빅데이터 분석 애플리케이션을 구축하는 핵심 요소이다. GPU는 특정 3D 렌더링 작업 가속화와 같은 특정 목적을 위해 설계된 특수 ASIC(Application-Specific Integrated Circuits)로 시작되었으며, 후에 이러한 고정 기능 엔진은 프로그래밍 기능이 향상되고 더 유연해졌다. 이를 통해 GPU는 최신 게임에서 필수적인 구성 요소로 자리 잡고 있으며, 고품질 비주얼과 ...2025.01.17
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병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제2 - Matrix multiplication2025.05.061. CPU를 이용한 행렬 곱셈 계산 CPU로 처리해서 행렬 곱 계산하는 코드를 제공하였습니다. 행렬 크기를 입력받아 CPU에서 행렬 곱셈을 수행하고 소요 시간을 측정하였습니다. 행렬 크기가 커질수록 CPU에서의 연산 시간이 기하급수적으로 늘어나는 것을 확인할 수 있습니다. 2. GPU를 이용한 행렬 곱셈 계산 GPU로 처리해서 행렬 곱 계산하는 코드를 제공하였습니다. 행렬 크기를 입력받아 GPU에서 병렬 처리를 통해 행렬 곱셈을 수행하고 소요 시간을 측정하였습니다. 행렬 크기가 커질수록 GPU가 CPU보다 더 빠른 연산 속도를 보...2025.05.06
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컴퓨터 프로세서 GPU에 대한 조사2025.05.091. GPU의 개념 GPU는 Graphic Processing Unit(그래픽 처리 장치)의 줄임말로, 그래픽 처리, 특히 3D 모델링을 위해 사용되는 프로세서로 탄생하였다. 1990년대 중반까지만 하더라도 3D 그래픽은 주로 CPU로 구현하였지만 게임 등의 수요가 점차 높아짐에 따라 더 빠르고 실시간으로 그래픽 처리를 하는 기능이 필요했다. 그 후 1999년 NVIDIA사에서 GeForce 256을 최초의 GPU라고 판매함으로서 'GPU'라는 명칭이 대중적으로 사용되기 시작했다. 2. CPU와 GPU의 비교 CPU는 매우 복잡한 ...2025.05.09
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학습러닝, 머신러닝 분석 레포트2025.05.051. 학습(learning) 학습(learning)이란 데이터를 이용하여 모델(model)을 학습시키는 과정을 말합니다. 이 과정에서 모델은 입력 데이터(input)와 출력 데이터(output)의 관계를 학습하게 되는데, 이를 통해 새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 모델은 예측 결과를 출력할 수 있게 됩니다. 2. 블랙박스(black box) 블랙박스(black box)란 모델이 내부에서 어떠한 일이 일어나는지 알 수 없는 상황을 말합니다. 따라서 모델이 학습하는 과정에서 입력 데이터와 출력 데이터만을 이용하여 내부의 동작 원리를 ...2025.05.05
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컴퓨터 프로세서 GPU에 대해 조사하시오2025.01.191. 컴퓨터 프로세서 컴퓨터 프로세서는 컴퓨터 시스템의 핵심 요소로, 명령어를 해석하고 실행하는 역할을 담당합니다. 프로세서는 제어 유닛, 산술 논리 장치(ALU), 레지스터 등으로 구성되어 있으며, 이들 구성 요소는 효율적인 명령어 처리와 데이터 조작을 위해 조화롭게 작동합니다. 컴퓨터 프로세서는 다양한 기술과 아키텍처를 통해 성능을 향상시키고, 병렬 처리와 최적화 기법을 활용하여 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 2. 그래픽 처리 장치 (GPU) 그래픽 처리 장치(GPU)는 주로 그래픽 처리와 이미지 생성에 특화된 ...2025.01.19
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엔디비아(NVIDIA) 기업현황 및 성공전략2025.01.291. 엔디비아 기업개요 엔비디아(NVIDIA)는 2023년 6월 18일, 미국 뉴욕 증시에서 시가총액 3조 3,350억 달러(약 4,620조 원)를 기록하며 세계 시가총액 1위 기업에 등극하였다. 엔비디아의 핵심 제품은 AI 데이터 학습과 추론에 사용되는 AI 반도체 'AI 가속기'이다. 이 제품은 AI 서비스의 필수적인 장치로, 엔비디아는 이 시장의 97%를 점유하고 있다. 2. 엔디비아 매출현황 엔비디아의 23년 총 매출은 609억달러(약 81조원), 영업이익은 329억달러(43조원)로 집계됐다. 1년 전 대비 각각 126%, ...2025.01.29
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Software Fundament - Computer Architecture2025.01.221. Computer Architecture Computer architecture is the organization of the components that make up a computer system and the meaning of the operations that guide its function. All computers, regardless of their size, are based on a set of rules that dictate how software and hardware work together to ...2025.01.22
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병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제1 - Vector Addition2025.05.061. CPU를 이용한 벡터 덧셈 계산 CPU로 처리해서 벡터 합을 계산하는 코드를 제공하였습니다. 이 코드는 벡터의 크기를 입력받아 각 벡터의 원소들을 더하여 결과를 생성합니다. 시간 측정을 통해 벡터의 크기가 커질수록 연산 시간이 늘어나는 것을 확인할 수 있습니다. 2. GPU를 이용한 벡터 덧셈 계산 GPU로 처리해서 벡터 합을 계산하는 코드를 제공하였습니다. 이 코드는 CPU 코드와 유사하지만 CUDA 함수를 사용하여 GPU에서 병렬 처리를 수행합니다. 시간 측정 결과, 벡터의 크기가 10,000,000 이상일 때부터 GPU ...2025.05.06
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