주식투자용어 10 _ AI 반도체

1. GPU (Graphics Processing Unit):
   그래픽 처리에 특화된 프로세서로, AI 연산에도 사용됩니다.
   예: NVIDIA의 GeForce RTX 시리즈

2. TPU (Tensor Processing Unit):
   구글이 개발한 AI 전용 칩입니다.
   예: Google의 Cloud TPU

3. FPGA (Field-Programmable Gate Array):
   프로그래밍 가능한 반도체로, AI 연산에 활용됩니다.
   예: Intel의 Agilex FPGA

4. ASIC (Application-Specific Integrated Circuit):
   특정 용도에 최적화된 반도체입니다.
   예: Google의 TPU도 일종의 ASIC입니다.

5. HBM (High Bandwidth Memory):
   고대역폭 메모리로, AI 칩의 성능을 높이는 데 중요합니다.
   예: SK하이닉스가 생산하는 HBM

6. 파운드리 (Foundry):
   반도체 위탁 생산을 하는 기업을 말합니다.
   예: TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company)

7. 팹리스 (Fabless):
   설계만 하고 생산은 외주를 주는 기업 모델입니다.
   예: NVIDIA, Qualcomm

8. 나노미터 (nm):
   반도체 제조 공정의 미세도를 나타내는 단위입니다.
   예: TSMC의 3nm 공정

9. AI 가속기 (AI Accelerator):
   AI 연산을 빠르게 처리하는 특수 하드웨어입니다.
   예: Intel의 Habana Labs AI 가속기

10. 엣지 AI (Edge AI):
    중앙 서버가 아닌 기기 자체에서 AI 연산을 처리하는 기술입니다.
    예: Qualcomm의 Snapdragon 모바일 프로세서

이러한 용어들은 NVIDIA, Intel, Google, AMD, Qualcomm 등 주요 AI 반도체 관련 기업들의 기술과 전략을 이해하는 데 도움이 됩니다. 투자 시에는 이 기업들의 기술 경쟁력, 시장 점유율, 그리고 미래 성장 가능성을 종합적으로 고려해야 합니다.

Citations:
[1] https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/207/0905207008/066-076.%20%EC%8B%A0%EA%B0%95%EC%84%A0_207%ED%98%B8(v3).pdf
[2] https://cms.dankook.ac.kr/web/chatgpt/-ai-9?_Bbs_WAR_bbsportlet_extFileId=181403&p_p_cacheability=cacheLevelPage&p_p_col_count=1&p_p_col_id=column-2&p_p_id=Bbs_WAR_bbsportlet&p_p_lifecycle=2&p_p_mode=view&p_p_state=normal
[3] https://kpmg.com/kr/ko/home/newsletter-channel/202404/dictionary.html

 

 

---

 

심화 5

 

⊙ 머신러닝과 딥러닝

네, 머신러닝과 딥러닝의 차이를 실제 예를 들어 설명해드리겠습니다:

1. 이메일 스팸 필터 (머신러닝 예시):
   - 방법: 단어 빈도, 이메일 구조 등의 특징을 사용
   - 알고리즘: 나이브 베이즈, 서포트 벡터 머신 등
   - 특징: 사람이 정의한 규칙과 특징을 기반으로 함

2. 얼굴 인식 시스템 (딥러닝 예시):
   - 방법: 수많은 얼굴 이미지로 학습한 심층 신경망 사용
   - 알고리즘: 합성곱 신경망(CNN) 등
   - 특징: 이미지의 특징을 자동으로 학습하고 추출함

3. 주택 가격 예측:
   - 머신러닝: 면적, 방 개수, 위치 등 명확한 특징을 사용
   - 딥러닝: 위 특징에 더해 주변 환경 이미지, 텍스트 리뷰 등 복잡한 데이터도 활용

4. 음성 인식:
   - 머신러닝: 음성의 주파수, 음높이 등 미리 정의된 특징 사용
   - 딥러닝: 원시 음성 데이터를 직접 입력받아 특징을 자동으로 학습

5. 자연어 처리:
   - 머신러닝: 단어 빈도, 품사 등을 이용한 감정 분석
   - 딥러닝: BERT, GPT 등의 모델을 사용해 문맥을 이해하고 더 복잡한 언어 작업 수행

6. 의료 진단:
   - 머신러닝: 혈압, 콜레스테롤 수치 등 명확한 지표로 질병 예측
   - 딥러닝: MRI, CT 스캔 이미지를 직접 분석하여 종양 등을 탐지

이러한 예시들을 통해 머신러닝은 주로 정형화된 데이터나 명확한 특징을 다루는 반면, 딥러닝은 더 복잡하고 비정형화된 데이터를 처리할 수 있음을 알 수 있습니다.

 

 

 

⊙ 엔비디아의 지포스(GeForce) 시리즈

엔비디아의 지포스(GeForce) 시리즈는 현재 40 시리즈까지 출시되었습니다. 

주요 진행 과정은 다음과 같습니다:

1. 초기 시리즈: 지포스 256부터 시작해 2, 3, 4 시리즈로 발전

2. FX 시리즈를 거쳐 6, 7, 8 시리즈로 진화

3. 9 시리즈 이후 100 단위로 넘어가 100, 200, 300 시리즈 등장

4. 400 시리즈부터 10 단위로 변경되어 500, 600, 700 시리즈 출시

5. 900 시리즈 이후 10 시리즈(10xx)로 명명 체계 변경

6. 현재 가장 최신 라인업은 40 시리즈(40xx)입니다. 대표 모델로는 RTX 4090, 4080, 4070 Ti 등이 있습니다.

지포스 시리즈는 지속적으로 발전하며 그래픽 성능을 향상시켜왔고, 특히 최근 세대에서는 실시간 레이 트레이싱(RTX) 기술을 도입하여 더욱 현실적인 그래픽을 구현하고 있습니다.

Citations:
[1] https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A7%80%ED%8F%AC%EC%8A%A4
[2] https://namu.wiki/w/GeForce%2030
[3] https://blog.naver.com/1lineup/221380985689
[4] https://namu.wiki/w/GeForce%20FX
[5] https://dain2013.tistory.com/41
[6] https://cms.dankook.ac.kr/web/chatgpt/-ai-9?_Bbs_WAR_bbsportlet_extFileId=181403&p_p_cacheability=cacheLevelPage&p_p_col_count=1&p_p_col_id=column-2&p_p_id=Bbs_WAR_bbsportlet&p_p_lifecycle=2&p_p_mode=view&p_p_state=normal
[7] https://blog.naver.com/infracube/223418167802
[8] https://enterprise.kt.com/bt/dxstory/16.do

 

 

⊙엔비디아의 주력 사업과 제품

엔비디아(NVIDIA)의 주력 사업은 GPU(Graphics Processing Unit)입니다. HBM(High Bandwidth Memory)은 GPU에 사용되는 중요한 구성요소이지만, 엔비디아의 주력 제품은 아닙니다. 

엔비디아의 주력 사업과 제품에 대해 설명드리겠습니다:

1. GPU 제조:
   - 지포스(GeForce) 시리즈: 게이밍용 GPU
   - 테슬라(Tesla) 시리즈: 데이터 센터 및 AI 연산용 GPU
   - 쿼드로(Quadro) 시리즈: 전문가용 그래픽 작업용 GPU

2. AI 및 딥러닝 솔루션:
   - CUDA: GPU 병렬 컴퓨팅 플랫폼
   - TensorRT: 딥러닝 추론 최적화 SDK

3. 자율주행 기술:
   - DRIVE 플랫폼: 자율주행차량을 위한 AI 컴퓨팅 플랫폼

4. 데이터 센터 솔루션:
   - DGX 시스템: AI 및 고성능 컴퓨팅을 위한 통합 시스템

5. 소프트웨어 및 개발 도구:
   - NVIDIA SDK: 개발자를 위한 다양한 소프트웨어 개발 키트

엔비디아 CEO 젠슨 황은 최근 엔비디아가 "이제 반도체 회사가 아니라 데이터 센터를 만드는 회사"라고 언급했습니다. 이는 엔비디아가 단순히 GPU 하드웨어를 넘어 AI와 고성능 컴퓨팅을 위한 종합적인 솔루션을 제공하는 방향으로 발전하고 있음을 의미합니다.

Citations:
[1] https://researcherjojosh.tistory.com/entry/HBM-%EB%B0%98%EB%8F%84%EC%B2%B4%EB%9E%80-%EC%A0%95%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EB%8F%99%ED%96%A5-SK%ED%95%98%EC%9D%B4%EB%8B%89%EC%8A%A4-%EB%B0%8F-%EC%82%BC%EC%84%B1%EC%A0%84%EC%9E%90%EC%9D%98-%EC%A0%84%EB%9E%B5-%EB%B9%84%EA%B5%90-feat-NVIDIA
[2] https://www.mk.co.kr/en/it/10969681
[3] https://www.reuters.com/technology/samsungs-hbm-chips-failing-nvidia-tests-due-heat-power-consumption-woes-sources-2024-05-23/
[4] https://asia.nikkei.com/Business/Tech/Semiconductors/Nvidia-looks-to-procure-high-bandwidth-memory-chips-from-Samsung
[5] https://namu.wiki/w/GeForce%20FX
[6] https://blog.naver.com/1lineup/221380985689
[7] https://namu.wiki/w/GeForce%2030
[8] https://blog.naver.com/infracube/223418167802

 

 

 

⊙ CUDA(Compute Unified Device Architecture)

CUDA를 사회 초년생이 이해하기 쉽게 설명해드리겠습니다:

1. CUDA의 기본 개념:
   CUDA는 엔비디아(NVIDIA)라는 회사가 만든 기술로, 컴퓨터의 그래픽 카드(GPU)를 이용해 복잡한 계산을 빠르게 처리할 수 있게 해줍니다.

2. GPU와 CPU의 차이:
   - CPU: 회사의 팀장님 한 명이 모든 업무를 처리하는 것과 비슷합니다.
   - GPU: 여러 명의 신입사원들이 같은 업무를 나눠서 동시에 처리하는 것과 비슷합니다.

3. CUDA의 활용:
   예를 들어, 1000개의 엑셀 파일에서 데이터를 정리해야 한다고 가정해봅시다.
   - CPU만 사용: 한 사람이 1000개 파일을 순서대로 처리합니다. 오래 걸리겠죠?
   - CUDA로 GPU 활용: 100명이 10개씩 나눠 동시에 처리합니다. 훨씬 빠르겠죠?

4. CUDA 프로그래밍의 구조:
   - Host (CPU) 코드: 전체 작업을 관리하는 팀장 역할
   - Device (GPU) 코드: 실제 계산을 수행하는 신입사원들 역할
   - 커널 함수: GPU에서 실행되는 특별한 함수로, 각 신입사원이 수행할 작업을 정의합니다.

5. CUDA의 장점:
   - 속도: 많은 계산을 동시에 처리해 빠른 결과를 얻을 수 있습니다.
   - 효율성: 복잡한 작업을 더 적은 시간과 에너지로 처리할 수 있습니다.

6. CUDA의 활용 분야:
   - 인공지능 학습: 대량의 데이터를 빠르게 분석합니다.
   - 금융 모델링: 복잡한 금융 데이터를 처리합니다.
   - 영상 처리: 영화나 게임의 그래픽을 더 빠르게 만듭니다.

CUDA는 마치 회사에서 큰 프로젝트를 여러 명의 신입사원이 협력하여 빠르게 처리하는 것과 같습니다. 이를 통해 복잡하고 시간이 많이 걸리는 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있게 되는 것입니다.

Citations:
[1] https://mangkyu.tistory.com/84
[2] https://kaen2891.tistory.com/20
[3] https://deepinsight.tistory.com/104
[4] https://zzipzukk.tistory.com/entry/%EC%97%94%EB%B9%84%EB%94%94%EC%95%84%EC%9D%98-CUDA-%EC%83%9D%ED%83%9C%EA%B3%84%EA%B0%80-%EA%B0%80%EC%A7%80%EB%8A%94-%ED%95%B4%EC%9E%90%EB%9E%80
[5] https://codemaster.or.kr/1-3-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%ED%99%98%EA%B2%BD-%ED%94%84%EB%A0%88%EC%9E%84%EC%9B%8C%ED%81%AC-%EC%BF%A0%EB%8B%A4cuda%EC%9D%98-%ED%99%9C%EC%9A%A9-%EC%98%88%EC%8B%9C/
[6] https://heeya-stupidbutstudying.tistory.com/entry/DL-CUDA-cuDNN%EC%9D%B4%EB%9E%80-layered-architecture-for-Deep-Learning
[7] https://ko.wikipedia.org/wiki/CUDA
[8] https://blog.naver.com/cyjksi95/221963045748

 

 

 

 

⊙  엔비디아(NVIDIA)의 발전사

 

### 1. 회사 설립과 초기 단계 (1993-1999)
- **설립**: 엔비디아는 1993년에 젠슨 황, 커티스 프리엠, 크리스 말라초스키에 의해 설립되었습니다.
- **초기 제품**: 처음에는 3D 그래픽 가속기 카드를 개발했습니다. 이 시기에 RIVA 시리즈와 같은 제품을 출시하며 시장에서 주목받기 시작했습니다.

### 2. GeForce의 등장 (1999)
- **GeForce 256 출시**: 1999년, 엔비디아는 GeForce 256이라는 제품을 출시했습니다. 이는 고성능 그래픽 카드로, 특히 게임 산업에서 큰 성공을 거두었습니다.

### 3. 전문가 및 과학 계산용 제품 (2000년대 초반)
- **Quadro 시리즈**: 전문가들을 위한 그래픽 솔루션을 제공하기 위해 Quadro 시리즈를 출시했습니다.
- **Tesla 시리즈**: 과학 및 기술 계산을 위한 GPU인 Tesla 시리즈도 선보였습니다.

### 4. CUDA의 발표 (2006)
- **CUDA**: 2006년, 엔비디아는 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 발표했습니다. 이는 GPU를 활용한 병렬 컴퓨팅 플랫폼으로, 과학 연구와 데이터 분석 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

### 5. 모바일 시장 진출 (2010년대 초반)
- **Tegra 시리즈**: 모바일 기기와 태블릿에 적합한 Tegra 시리즈를 출시하여 스마트폰 시장으로 진출했습니다.

### 6. 딥러닝 및 AI 중심의 발전 (2010년대 중후반)
- **AI와 딥러닝**: 2010년대 중반부터 인공지능(AI)과 딥러닝 분야에 집중하면서, Tensor 코어를 갖춘 GPU를 개발하여 AI 모델 학습에 특화된 제품을 선보였습니다.
- **A100 GPU**: 2020년에는 세계 최초로 7나노미터 공정을 사용한 AI 및 과학 계산용 GPU인 A100을 발표했습니다.

### 7. 현재와 미래
- 엔비디아는 그래픽 카드 시장에서 선두주자로 자리매김하며, AI, 자율주행차, 데이터 센터 솔루션 등 다양한 분야로 사업을 확장하고 있습니다.
- 지속적인 기술 혁신과 연구 개발을 통해 앞으로도 성장 가능성이 높은 기업으로 평가받고 있습니다.

이처럼 엔비디아는 그래픽 카드 제조사로 시작해 다양한 기술 혁신을 통해 현재는 AI와 고성능 컴퓨팅 분야에서도 중요한 역할을 하고 있는 기업으로 발전해왔습니다.

Citations:
[1] https://mystepfortheworld.tistory.com/entry/%EC%97%94%EB%B9%84%EB%94%94%EC%95%84%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%98%EC%97%AC
[2] https://namu.wiki/w/NVIDIA
[3] https://rich-hertz.com/entry/%EC%97%94%EB%B9%84%EB%94%94%EC%95%84NVIDIA-%EA%B8%B0%EC%97%85%EC%9D%98-%EC%97%AD%EC%82%AC-%EC%8B%9C%EA%B0%80%EC%B4%9D%EC%95%A1-%EC%82%AC%EC%97%85%EA%B5%AC%EC%A1%B0
[4] https://aws.amazon.com/ko/what-is/gpu/
[5] https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%97%94%EB%B9%84%EB%94%94%EC%95%84
[6] https://www.youtube.com/watch?v=aFIY7R_eVF4
[7] https://thecore.media/briefing_nvidia_youtube/
[8] https://heeya-stupidbutstudying.tistory.com/entry/DL-CUDA-cuDNN%EC%9D%B4%EB%9E%80-layered-architecture-for-Deep-Learning