시스템반도체·AI칩
CPU·GPU·NPU·AI 가속기와 연산의 원리
이미지센서(CIS)란? 스마트폰 카메라를 움직이는 반도체 시장
스마트폰 카메라 화질을 결정하는 핵심 반도체가 바로 이미지센서(CIS)다. 빛을 디지털 신호로 바꾸는 원리부터, 메모리 다음가는 반도체 시장으로 성장한 배경까지 정리했다.
실리콘 포토닉스란? 빛으로 데이터를 나르는 AI 데이터센터의 미래
AI 데이터센터에서 칩과 칩 사이 데이터 이동이 새로운 병목이 됐다. 전기 대신 빛으로 신호를 보내는 실리콘 포토닉스(Silicon Photonics)와 광 인터커넥트가 왜 주목받는지 풀었다.
온디바이스 AI 칩이란? 스마트폰·노트북에 들어온 NPU의 모든 것
클라우드 없이 기기 안에서 AI를 돌리는 온디바이스 AI(On-device AI)가 스마트폰과 PC의 핵심 경쟁력이 됐다. 왜 데이터센터 GPU 대신 작은 NPU가 필요한지, 전력·지연·프라이버시 관점에서 정리했다.
CPU·GPU·FPGA·ASIC, 칩 종류와 쓰임새 한눈에
범용 CPU부터 맞춤형 ASIC까지, 연산 칩은 '유연함과 효율'의 저울 위에 놓여 있다. 네 가지 칩 종류의 차이와 각자 강한 영역을 비교 표로 정리한다.
CUDA가 뭐길래 — 엔비디아의 진짜 해자는 소프트웨어
엔비디아의 강함은 칩 성능만이 아니다. 'CUDA'라는 소프트웨어 생태계가 진짜 해자다. CUDA가 무엇이고, 왜 경쟁사가 칩만으로는 따라잡기 어려운지 설명한다.
CPU vs GPU vs NPU 완전정복: AI 시대, 왜 하필 GPU인가
AI 연산이 GPU로 몰리는 이유를 병렬 구조로 풀어낸다. CPU의 똑똑한 소수 코어, GPU의 단순한 수천 코어, 텐서코어와 TOPS, INT8 정밀도까지 비전공자도 한 번에 이해하는 가이드.
AI 반도체 전쟁: 엔비디아 독주와 CUDA라는 해자의 정체
왜 모두가 AI 칩을 만드는데 엔비디아만 웃을까. GPU가 AI를 돌리는 원리부터, 17년간 쌓인 CUDA 소프트웨어 생태계라는 진짜 해자, HBM 의존과 추론 시장의 균열까지 정리한다.
칩렛(Chiplet) 시대: 무어의 법칙이 끝나도 칩이 빨라지는 법
거대한 단일 칩의 한계를 레고처럼 쪼개 푸는 칩렛 전략을 풀어낸다. 모놀리식의 수율 문제, 칩렛·이종집적, 2.5D/3D 패키징과 인터포저, AI 칩과 HBM 결합까지 한 번에 이해한다.
ARM vs x86 그리고 RISC-V: 명령어집합(ISA)이 칩의 운명을 가른다
애플 M칩과 모바일이 왜 ARM을 택했나. 명령어집합(ISA)이 뭔지, CISC인 x86과 RISC인 ARM의 전력·성능 차이, 그리고 무료 개방형 RISC-V가 일으키는 판도 변화를 쉽게 정리한다.
NPU는 GPU와 뭐가 다른가 — 온디바이스 AI의 핵심
스마트폰·노트북 광고에 등장하는 'NPU'. GPU와 뭐가 다르고 왜 따로 넣을까? 신경망 연산에 특화된 NPU의 원리와, 온디바이스 AI 시대에 NPU가 중요한 이유를 정리한다.
AI 학습용 칩과 추론용 칩은 왜 다를까
AI 칩 시장은 '학습(training)'과 '추론(inference)'으로 갈린다. 무엇이 다르고, 왜 추론 시장이 더 커질 거라는 전망이 나오는지 입문자 눈높이로 정리한다.