[반도체 뉴스] SLM과 ASIC, 저비용 AI를 향한 도약

 

 

 

 

MS, SLM로 비용절감 위해 오픈AI GPT 의존 탈피 추진

 

인공지능(AI)의 급속한 발전으로 우리의 삶은 더욱 스마트해지고 있습니다,

이러한 변화의 중심에는 데이터 처리 속도와 효율성을 높이는 반도체 기술이 있습니다.

그러나 AI 기술의 확산은 성능 향상뿐만 아니라 비용과 에너지 효율성이라는 새로운 과제를 안겨주고 있습니다.

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이를 해결하기 위해 GPU에서 ASIC으로, 대형 언어 모델(LLM)에서 소형 언어 모델(SLM)으로의 전환이 가속화되고 있습니다,

이러한 변화는 AI 산업에 어떤 혁신을 가져올까요?

 

 

반도체 기술의 혁신과 도전

 

• GPU에서 ASIC으로의 전환

기존의 AI 연산에는 주로 GPU가 사용되었지만, 높은 전력 소모와 비용이 문제로 지적되었습니다. 이를 극복하기 위해 특정 용도에 맞게 설계된 주문형 반도체(ASIC)가 주목받고 있습니다. ASIC은 특정 작업에 최적화되어 있어 전력 소비가 적고 효율성이 높습니다. 구글의 TPU, 아마존의 인퍼렌시아, 마이크로소프트의 마이아 등이 대표적인 사례입니다.

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• LLM에서 SLM으로의 전환

대형 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터 처리에 유리하지만, 높은 컴퓨팅 자원과 비용이 필요합니다. 이에 따라 소형 언어 모델(SLM)이 주목받고 있습니다. SLM은 필요한 파라미터만 활성화하여 전력 소비를 최소화하면서도 효율적인 AI 서비스를 제공합니다. 오픈AI의 'GPT-4o 미니'와 구글의 '제미나이 2.0 플래시'가 이러한 SLM의 예입니다.

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• 비용 효율과 성능의 균형

반도체 기술의 발전은 성능 향상뿐만 아니라 비용 절감과 에너지 효율성 향상에도 중점을 두고 있습니다. ASIC과 SLM의 도입은 AI 서비스 운영 비용을 절감하고, 데이터센터의 전력 소비를

줄이는 데 기여하고 있습니다. 이는 AI 기술의 대중화와 확산에 중요한 역할을 하고 있습니다.

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• 한국 반도체 산업의 미래

한국은 메모리 반도체 분야에서 선두를 유지하며, 시스템 반도체와 AI 반도체 분야로의 확장을 추진하고 있습니다. 삼성전자는 '반도체 비전 2030'을 통해 시스템 반도체 분야에서도 세계 1위를 목표로 하고 있으며, SK하이닉스는 AI 맞춤형 메모리 기술 개발에 집중하고 있습니다. 이러한 노력은 한국 반도체 산업이 AI 시대에도 글로벌 리더로 자리매김하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

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반도체의 혁신, AI의 미래를 열다

반도체 산업은 AI 기술 발전의 중심에서 끊임없는 혁신을 이어가고 있습니다. GPU에서 ASIC으로의 전환, LLM에서 SLM으로의 변화는 AI와 반도체의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 한국의 반도체 기업들이 이러한 변화의 선두에 서서 미래 기술의 주역이 될 것을 기대해 봅니다. 😊

 

 

 

출처 : 전자부품 전문 미디어 디일렉(http://www.thelec.kr)

“GPU→ASIC 이어 LLM→SLM...’저비용 AI’가 대세”