2019.06.19by 명세환 기자
VMware Cloud on AWS는 AWS의 클라우드 서비스 상에서 VMware가 제공하는 가상머신을 이용하여 사용자가 원하는 형태의 아키텍처를 가상머신내에 적용하고, 서비스를 가동할 수 있다. 이는 기존 온프라미스 형태의 클라우드 혹은 자체 서버 사용자에게 AWS 클라우드의 VMware 가상머신에 기존 사용하고 있는 형태와 동일한 아키텍처를 쉽게 구현할 수 있도록 함으로써, 개별 서버 및 클라우드 환경에 독립적인 이전 설치를 가능하게 해준다.
2019.06.18by 이수민 기자
NPU는 딥 러닝 알고리즘 연산에 최적화된 프로세서다. 딥 러닝 알고리즘은 수천 개 이상의 연산을 동시에 처리해야 하는 병렬 컴퓨팅 기술이 요구되는데, NPU는 이러한 대규모 병렬 연산을 효율적으로 할 수 있어 AI 구현을 위한 핵심 기술로 꼽히고 있다. 삼성전자는 이 NPU 사업 육성에 사활을 건다. 2030년까지 삼성전자는 NPU 분야 인력을 2,000명 규모로 10배 이상 확대하고 차세대 NPU 기술 강화를 위해 전사적인 역량을 집중한다는 방침이다. 독자적인 NPU 기술 육성을 통해 삼성전자는 2030년까지 시스템 반도체 분야에서도 글로벌 1위를 목표로 한 ‘반도체 비전 2030’ 달성에 박차를 가한다.
2019.06.18by 이수민 기자
한국생산기술연구원이 폭발 및 화재 위험을 없애면서도 배터리 팩의 부피를 줄일 수 있는 바이폴라 구조의 전고체전지 제조기술을 개발했다. 전고체전지란, 전지 내부 양극과 음극 사이에 있는 전해질을 액체에서 고체로 바꾼 차세대 이차전지를 말한다. 현재 상용화된 이차전지는 가연성 액체전해질을 사용하는 리튬이온전지로, 과열 또는 과충전될 경우 팽창하여 폭발할 위험이 있다. 생기원 제주지역본부장 김호성 박사 연구팀이 개발한 전고체전지는 산화물계 고체전해질 소재를 사용하기 때문에 폭발 및 화재 위험이 없고 안전하다.
2019.06.17by 이수민 기자
산업계 전반에서 비즈니스에 AI를 적용하고자 하는 기업들이 늘고 있다. 델 테크놀로지스가 올해 1월에 발표한 디지털 트랜스포메이션 인덱스에 따르면, AI는 아태지역 비즈니스 리더들에게 최우선 순위 과제 중의 하나다. 엔비디아는 AI 전문가 양성을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 그 중 하나가 바로 딥 뉴럴 네트워크의 설계부터 훈련, 배포까지 다루는 글로벌 교육 프로그램인 딥 러닝 인스티튜트(DLI)다. 엔비디아 DLI 참가자들은 클라우드에서 GPU 가속 워크스테이션을 사용할 수 있으며, 최신 딥 러닝 프레임워크와 SDK를 통해 신경망을 최적화하고 구축하는 방법을 배울 수 있다.
2019.06.16by 이수민 기자
서울대학교 전기정보공학부 한승용 교수 연구팀이 미국 국립 고자기장연구소와 공동으로 무절연 고온 초전도 자석을 이용해 직류 자기장 세계 최고 기록을 달성했다. 한승용 교수 연구팀은 이번 연구를 통해 직류 자기장 45.5 테슬라를 기록하며, 지난 20여 년간 넘지 못했던 직류 자기장 세계 최고 기록인 44.8 테슬라를 경신했다. 이번 연구 결과는 새로운 무절연 고온 초전도 자석 기술을 통해 기존 한계를 뛰어넘는 초고자기장을 보다 안전하게 발생시키는 한편, 기존에는 상상하기 어려웠던 수준으로 초소형화가 가능하다는 것을 보여준다.
2019.06.13by 이수민 기자
MRAM, PCRAM, ReRAM 3종의 새로운 메모리가 수십 년 연구 끝에 상용화 단계로 접어들면서 반도체와 컴퓨팅 산업에 호재가 되고 있다. 이 3가지 메모리를 생산하기 위해서는 새로운 소재가 필요하며, 공정 기술 및 제조 분야 혁신을 필요로 한다. 이상적인 반도체 메모리는 빠른 읽기 속도, 빠른 쓰기 속도, 랜덤 액세스, 저비용, 3D 확장성, 저전력, 비휘발성, 높은 내구성, 높은 온도 허용오차, 멀티 비트 저장을 위한 멀티 스테이트와 같은 특징들을 모두 제공해야 한다. 현재 어떤 메모리도 이를 모두 제공하지 않는다. 그리고 MRAM, PCRAM, ReRAM과 같은 신종 메모리는 이를 보완할 주요 후보다.
2019.06.12by 이수민 기자
자동화되고 자율적인 시스템 사용이 증가하면서 공장에서 반복적이고 복잡한 수작업을 처리하는 노동력에 대한 의존도가 줄어들고 있다. 반도체는 새로운 시대의 산업 자동화 장비의 중심에 있으며, 커넥티드 환경을 효율적으로 운영하는 데 필요한 프로세싱, 제어 및 감지 기능을 제공한다. 반도체 제조사는 센싱, 신호 컨디셔닝, 디지털 신호 처리, 유선 및 무선 연결, 소프트웨어 분야의 전문지식을 바탕으로 산업 고객이 직면한 과제를 파악해 OEM의 제품 출시 기간을 단축할 수 있게 하는 애플리케이션 중심의 솔루션을 개발해야 한다. 또 고객이 기술 혁신을 이루고, 다가오는 미래를 준비할 수 있게 지원하는 한편, 기존 시스템을 지속적으로 활용할 수 있도록 산업용 부품을 장기적으로 공급할 수 있어야 한다.
2019.06.12by 이수민 기자
SEMI의 최신 세계 팹 전망 보고서에 따르면, 2019년의 전 세계 팹 장비 투자액은 전년대비 19% 하락하여 484억 달러로 예상되며 2020년은 약 20% 상승하여 584억 달러에 달할 것으로 보인다. 올해 초에 SEMI가 발표한 2019년 팹 장비 투자액 성장률 전망은 -14%에서 -19%로 조정되었으며, 2020년 전망은 27%에서 20%로 하향 조정되었다. 2020년 전 세계 팹 장비 투자액은 20%의 높은 성장세에도 불구하고, 2018년 투자액 대비 약 20 억 달러 정도를 밑돌 것으로 보인다. 메모리 분야는 2019년 전체 팹 장비 투자액 감소량의 45% 가량을 차지하여 전반적인 투자액 하락의 주요 요인이 될 것으로 보인다.
2019.06.11by 이수민 기자
한국전자통신연구원(ETRI)은 최첨단 한국어 언어모델 코버트’를 홈페이지를 통해 공개했다. 연구진이 공개한 모델은 두 종류다. 구글의 언어표현 방법을 기반으로 더 많은 한국어 데이터를 넣어 만든 언어모델과 한국어의 교착어 특성까지 반영해 만든 언어모델이다. 언어처리를 위한 딥러닝 기술을 개발하기 위해서는 텍스트에 기술된 어절을 숫자로 표현해야 한다. 이를 위해 그동안 언어를 활용한 서비스를 개발하는 기관에서는 주로 구글의 다국어 언어모델 버트를 사용했다. 연구진은 이번 한국어에 최적화된 언어모델이 전처리 과정에서 형태소를 분석한 언어모델, 한국어에 최적화된 학습 파라미터, 방대한 데이터 기반 등이 구글과 차별성 있는 특징이라고 설명했다.
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