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참고/링크 http://naver.me/FwFlPYNV

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한국전자통신연구원(ETRI)은 SK텔레콤과 함께 서버용 초저전력 AI 반도체 'AB9(알데바란)'을 개발했다고 7일 밝혔다.

 

서버용인 AB9(알데바란)의 특징은 40TFLOPS의 고성능이면서도 15W의 매우 적은 전력을 사용해 발열 문제에서 자유롭다.

 

권영수 본부장은 "해외 AI 반도체는 그래픽 적용을 위한 시스템 설계에서 출발해 딥러닝쪽으로 개발하다보니 칩이 점점 커지고 전력 사용쪽에서 비효율적인 면이 있다"고 설명했다.

 

알데바란 칩 개발에 참여한 SK텔레콤은 올 하반기부터 데이터센터 서버에 적용할 예정이다. 이 서버에 연결된 지능형 CCTV 'T뷰', 음성인식 플랫폼 'NUGU' 등을 서비스해 실제 환경에서 성능을 검증하고 사업화한다는 방침이다.

 

 

 

 

현재 전세계 독보적 AI 반도체 업체의 제품 가격이 1000만원인데 반해 연구진이 연구개발한 AI 반도체는 성능이 2배 이상 향상됐으면서도 10만원에 만들었다.

 

ETRI 지능형반도체연구본부 권영수 본부장은 "칩을 생산하는 가격만 따지면 10만원 정도이지만 연구개발 비용이나 인건비를 환산해 적용한다해도 많이 올라기지는 않을 것"이라고 설명했다.

 

 

ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ

 

참고로 볼타 기반인 엔비디아 V100의 쿠다코어 반정밀도 연산성능은 28TFLOPS 정도 나오고 300W TDP 설계이며

다이 사이즈는 위 칩셋의 두배 가량 됩니다.  

 

기사에서 말하는 40TFLOPS 기준은 반정밀도 기준이라고 합니다. 

 

 



  • profile
    SOCOM 2020.04.07 21:07
    그러네요 기준이 없네요
  • profile
    Loliconite 2020.04.07 21:40
    다이 391mm2면 미쳐가는 그래픽 칩 빼고 그렇게 작은 사이즈는 아니네요
  • profile
    가우스군      푸른 풍경속으로..... 2020.04.07 21:47
    비교할 적절한 대상이 없으니 둘리 배나 만지고 있겠습니다.....
  • ?
    BOXU 2020.04.07 21:52
    쿠다코어 반정밀도도 28테라플롭스라고하니 40테라플롭스면 상당히 높은 성능아닌가 싶은데
  • ?
    NPU 2020.04.07 22:47
    그렇긴 한데 엔비디아에서 텐서코어 성능은 110테라플롭스 정도 된다고 주장하고 있습니다.
  • ?
    BOXU 2020.04.08 18:07
    생각해보니 반정밀도가 16비트군요. 딥러닝은 8비트도 사용하는곳도 있으니 저게 8비트연산 기준이면 성능으로는 그저 그렇지만 그래도 전성비로 상당하네요.
  • ?
    title: 17세로리링 2020.04.07 22:01
    나중에 상세데이터 나와보면 알것죠
  • profile
    title: 이과dmsdudwjs4      Into the Unknown, Show Yourself !! 2020.04.07 23:27
    기준이 뭐인지는 말을 해줘야지...
  • profile
    슬렌네터      Human is just the biological boot loader for A.I. 2020.04.08 00:09
    채굴하고싶은 칩이군요
  • profile
    title: RGB뚜까뚜까      마이너스의 손입니다. 2020.04.08 00:14
    저게 반정밀도 기준이면 대량으로 찍어내서 팔아도 될듯하네요.
    PC확장카드로 팔아서 저렴하게 PC로 인공지능을 돌린다던지 채굴을 한다던지...
  • ?
    KAYNE 2020.04.08 01:27
    아직 28nm니 엔비디아와 동일 공정 하에선 압도적인 차이를 벌릴 수 있겠네요(전력 효율성 감안). 이런거 아주 좋습니다.
  • ?
    키리바시 2020.04.08 01:51
    전형적인 ‘거짓말은 하지 않았다’ 식의 내용이네요
  • profile
    title: 17세TundraMC      자타공인 암드사랑 TundraMC/十七세 2020.04.08 03:03
    흠터레스팅...
    그래서 저거 FP32아니죠?
  • profile
    캐츄미 2020.04.08 10:40
    모바일 칩 성능이 어느정도인건지 궁금하네요
  • profile
    title: 명사수달가락 2020.04.08 10:59
    FP16 기준입니다. N당 텐서코어는 INT8 퍼포먼스(TFLOPS가 아니라 TOPS)구요... 기준을 명확하게 제시해주면 좋았을텐데 싶습니다.

    궁금하신 분들은 아래 논문을 참고하시면 좋겠습니다. 구조는 같고.. 처음에 32TFLOPS가 목표였는데 더 끌어올렸다.. 정도로 이해하시면 될 듯 합니다.
    Youngsu Kwon et al., "AI 32TFLOPS Autonomous Driving Processor on AI-Ware with Adaptive Power Saving", ISOCC 2019, pp.174-175
    Youngsu Kwon et al., "Function-Safe Vehicular AI Processor with Nano Core-In-Memory Architecture", AICAS 2019, pp.127-131

    참고로 저랑은 아무 관련이 없습니다. 그냥 호기심에 논문 좀 찾아본 월급루팡일 뿐...
  • ?
    NPU 2020.04.08 11:30
    엔당 텐서코어는 fp16기준이 맞는것으로 압니다... 정확히는 fp16 행렬 곱셈 + 덧셈을 한 사이클에 할 수 있습니다
  • profile
    title: 명사수달가락 2020.04.08 11:34
    음 그러네요. 제가 잘못 알고 있었습니다. 정정 감사합니다.
  • ?
    NPU 2020.04.08 11:33
    논문 정보 감사드립니다
  • profile
    title: 랩실요정군필여고생쟝- 2020.04.10 11:35
    CNN이나 RNN이 아닌 평범한 MLP인가 보네요
  • ?
    NPU 2020.04.11 20:40
    아 제가 문외한이라 그런데 MLP가 아닌 CNN이나 RNN기준으로 하면 연산능력이 좀 낮게 나오나요?
  • profile
    title: 랩실요정군필여고생쟝- 2020.04.11 23:36
    CNN과 MLP(DNN이라고도 불림)를 비교해 보자면 이미지 처리 관련해서 압도적인 성능차이를 보입니다. 잘 짜여진 CNN의 정확도는 사람 눈보다 정확한 수준을 넘었습니다. 대신 학습하는데 오래 걸리기 때문에 더 많은 자원이 소모됩니다.
    RNN은 자연어 처리나, 번역과 같이 언어와 관련되어서 많이 쓰이는데, MLP와의 정확한 비교가 힘드네요. 용도가 많이 달라서요. 아무튼, 영상 및 음성 인식용이라 써 있어서 CNN을 기대하고 있는데 저 칩으로 구현이 불가능하다면 연산 결과가 상당히 실망스러울 수 있습니다.
  • ?
    NPU 2020.04.11 23:51
    아하 그렇군요...MLP 전용회로라면 활용도가 많이 떨어질 수 있겠군요. 답변 감사드립니다.

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