삼성전자가 메모리가 주력이긴 하네요...

조회 수 2809 댓글 20

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참고/링크	https://news.samsung.com/kr/%EC%82%BC%EC...ium=direct

삼성전자, 세계 최초 인공지능 HBM-PIM 개발

https://news.samsung.com/kr/%EC%82%BC%EC%84%B1%EC%A0%84%EC%9E%90-%EC%84%B8%EA%B3%84-%EC%B5%9C%EC%B4%88-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-hbm-pim-%EA%B0%9C%EB%B0%9C?utm_source=rss&utm_medium=direct

사진자료-삼성전자-세계최초-인공지능-HBM-PIM-개발_1.jpg

메모리에다가...저걸 넣어 버리네여...ㄷㄷㄷ

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Comments '20'

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라데온HD6950 봇치 더 락! 2기 기원 / 2700X + 6700 XT Owner 2021.02.17 12:02

메모리 내부에서 자체적으로 연산을;;
까마귀 잠을 미루는 건 내일이 오지 않길 바래서야. 2021.02.17 12:04

얺이...스카이넷 에브리웨어...

어디에 쓰일까요?
대괴 160x11p176 2021.02.17 12:19

아쿠아볼트라고 20nm로 만든건 아니였으면... 아르곤이면 오로라만 떠오르는데
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dmy01 2021.02.17 12:48

검색해보니 pim이라는 개념이 별도로 있네요
processing in memory
샘성에서 별도로 만든 게 아니라 아주 중요한 개념이 원래 존재하는 것 같습니다
슬렌네터 Human is just the biological boot loader for A.I. 2021.02.17 13:00

Gddr로 적용하면 채굴력이 더 올라갈려나요!?
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dmy01 2021.02.17 13:00

이해가 안되서 그러는데 cpu와 메모리간 hw 프로토콜이 예전 그대로인데 연산 가속이 된다구요?
아니면 예전 프로토콜에 커맨드를 하나 더 넣어서 메모리 관련 연산 외 cpu를 거치지 않고 직접 가산,감산,곱 같은 기본 연산을 메모리 내에서 할 수 있다고 보면 될까요?
cpu나 gpu의 레지스터까지 값을 로드하지 않고 그냥 메모리 내에서 연산처리해서 결과만 로드...?
360ghz case kill mark: BQ SB 802 white, CM H500m qube 500 FP, 3r L600/700/900/... 2021.02.17 13:33

프로세스를 미리 분석해 분기예측 확률을 크게 높혀서 메모리 리로드율을 줄이는 것 같습니다. 대략적인 내용으론 그렇게 읽히네요
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dmy01 2021.02.17 14:01

cache 가 직접 램에 달린건가요
cache 정책은 적응형이라 ai라고 이름 붙이고
360ghz case kill mark: BQ SB 802 white, CM H500m qube 500 FP, 3r L600/700/900/... 2021.02.17 14:02

거의 그런거 같아요. 그런데 이미 L4캐시가 hbm으로 적용되고 있으니까 좀 의미가 없지 않나...? 하고 바라보게도 되고...
동방의빛 2021.02.17 13:17

CPU에 램 짜넣으나 램에 CPU 넣으나 다를게 있으려나요? 그냥 칩 커지니까 안하는것 아니었나요.
360ghz case kill mark: BQ SB 802 white, CM H500m qube 500 FP, 3r L600/700/900/... 2021.02.17 13:34

내용으로는 asic가 하는 일 같아요. 칩에서 아주 커지기보단 일종의 컨트롤러 하나가 추가된거 같은 개념일지도... 나와봐야 알거 같아요
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NPU 2021.02.17 20:15

애플이 하는건 그냥 CPU와 램을 한대 묶어서 패키징할뿐입니다.
장점은 보드 크기를 줄일수 있기 때문입니다.
구조적으로는 물리적으로 분리되어 있는것과 다름없습니다.

콘솔처럼 물리적으로 분리되어 있어도 CPU와 GPU가 메모리를 공유할 수 있습니다.

반면에 삼성이 하는건 기존과는 다른 새로운 것이라고 보셔도 될 것 같습니다.
?
김경철 2021.02.17 14:52

몇달 전쯤에 관련 논문을 본것 같은데요, 좋긴좋은데 누가 만드냐 했는데 삼성이 만드네요.

한마디로 딥러닝에 최적화된 구조입니다. 딥러닝 관련 연산은 행렬 곱 연산이 대부분인데요,
덧셈과 곱셉이라는 상대적으로 간단한 연산을, 대량의 데이터에 가하는 형태라 캐쉬고 뭐고 다 쓸데 없고
avx는 쬐끔 도움되지만, 그 연산 성능보다는 메모리에 읽고 쓰는 성능이 무조건 제일 큰 영향을 끼치게 됩니다.

그래서 아예, 덧셈 곱셈하는 간단한 로직을 메모리 모듈에 집어넣어서, CPU로 읽어왔다 썼다 하지말고
그냥 메모리에 연산 지정만 하고 클럭을 주면 지가 알아서 행렬 연산이 되게 하자... 정도입니다.

아이디어야 나쁠것 없는데, 그럼 메모리를 다 새로 만들어야 하는거 아니냐.... 누가 하냐... 그래 뭐 까짓거 우리가 만들자. 그랬나봅니다. ㄷㄷ
?
금산조 2021.02.17 15:52

이런 실제적인 이야기 넘 좋아유
?
NPU 2021.02.17 19:51

설명 감사합니다
동방의빛 2021.02.17 22:47

어째 느낌이...채굴용으로 딱일 것 같군요?
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BOXU 2021.02.17 17:02

그렇게 오늘도 돌아오지 못하는 외계인들은 그저 묵묵히 일을 합니다.
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photino65 2021.02.17 20:25

인공지능이 대세긴 하네요 인공지능 최적화된 하드웨어들도 속속히 나오고
boboarea 2021.02.18 01:08

자율주행 딥러닝에 램 마져도 연산능력
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PHYloteer 🤔 2021.02.18 01:20

신경망 가속기는 보통 램쪽이 병목이라서 저런 연구가 많습니다. 고성능 연산기는 램에 종종 발목을 잡히고 저전력 연산기도 램때문에 에너지를 낮추는 데 한계가 있죠. 근데 이 둘을 같은 칩에 때려넣으면 그런 문제가 어느정도 해결됩니다.

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