AI 가속기란 무엇인가요?

처리 속도와 확장성은 AI 애플리케이션의 두 가지 핵심 요구 사항인 만큼, AI 가속기는 이러한 애플리케이션의 가치를 높여주는 거의 즉각적인 결과를 제공하는 데 결정적인 역할을 합니다. 이제 AI 가속기의 주요 이점을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다:

• 에너지 효율성. AI 가속기는 범용 컴퓨팅 시스템보다 100~1,000배 더 효율적일 수 있습니다. 냉각이 필요한 데이터 센터 환경에서 사용되든, 전력 예산이 제한된 엣지 애플리케이션에서 사용되든, AI 가속기는 방대한 양의 계산을 수행하는 동안 과도한 전력을 소비하거나 과도한 열을 방출해서는 안 됩니다.
• 지연 시간 및 연산 속도.AI 가속기는 뛰어난 연산 속도 덕분에답변을 도출하는 데 걸리는 지연 시간을 줄여줍니다. 이러한 낮은 지연 시간은 1초도 놓칠 수 없는첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)과 같은 안전이 최우선인 애플리케이션에서 특히 중요합니다.
• 확장성. 문제를 처리하기 위한 알고리즘을 작성하는 것은 어려운 일입니다. 이 알고리즘을 여러 코어에 걸쳐 병렬화하여 처리 능력을 높이는 것은 더욱 어려운 과제입니다. 그러나 신경망 분야에서는 AI 가속기를 통해, 관련된 코어 수에 거의 필적할 정도의 성능 향상 수준을 달성할 수 있습니다.
• 이종 아키텍처.이 접근 방식을 통해 특정 시스템은 여러 가지 특수 목적 프로세서를 탑재하여 특정 작업을 지원함으로써, AI 애플리케이션이 요구하는 연산 성능을 제공할 수 있습니다. 또한 다양한 장치를 활용할 수 있는데, 예를 들어 서로 다른 실리콘 구조의 자기적·정전용량적 특성, 메모리, 심지어 빛을 연산에 활용할 수도 있습니다.

하드웨어 설계는 AI 시대의 혁신을 이끄는 핵심 동력이 되었습니다. 동시에, 클라우드와 엣지 분야 모두 성능, 전력, 면적 측면에서 기존 반도체 기술의 한계를 계속해서 넓혀가고 있어, 이 분야의 선구자들에게는 독특한 일련의 과제를 안겨주고 있습니다.

데이터 센터 AI 설계는 방대한 규모, 다단계 물리적 계층 구조, 국부적으로는 동기식이지만 전체적으로는 비동기식인 아키텍처, 그리고 매우 파편화된 평면 배치로 특징지어집니다. 테스트 용이화 설계(DFT) 이러한 설계는 수백 가지의 설계 코너, 극심한 변동성, 초저전력 요구 사항, 그리고 센서( 이종 집적 ) 등을 처리할 수 있어야 합니다.

Synopsys 엣지 디바이스용 IP부터 복잡한 워크로드를 신속하게 구동할 수 있는 Zebu® Server 4 에뮬레이션 시스템에 이르기까지, 업계에서 가장 포괄적인 AI 설계 포트폴리오를 제공하며, Fusion Design Platform IC 설계 전반에 걸쳐 AI를 활용한 결과 품질(QoR) 및 결과 도출 시간(TTR)을 향상시킵니다.

Synopsys 칩 설계 분야 최초의 자율형 AI 애플리케이션인 DSO.ai™(설계 공간 최적화 AI)를 선보였습니다. DSO.ai 는 칩 설계의 방대한 해법 공간에서 최적화 대상을 탐색할 수 있습니다. 설계 워크플로우 내 옵션 탐색을 대폭 확대하고 중요도가 낮은 의사결정을 자동화함으로써, DSO.ai 는 특수 목적 AI 가속기의 설계부터 시장 출시까지의 과정을 획기적으로 가속화할 수 있습니다.