2023년은 다양한 분야에 걸쳐 생성형 AI(Generative Artificial Intelligence)가 획기적인 한 해였습니다. 연말 들어서는 AI PC라는 또 다른 유행어가 등장했습니다! AI PC은 무엇인가? 간단히 말해서 AI PC는 업그레이드된 PC 아키텍처라고 볼 수 있습니다. 이를 좀 넓게 정의하면 클라우드 플랫폼이 필요하지 않은 생성적 AI 기능을 갖춘 컴퓨터 장치라고 정의할 수 있습니다. AI PC에도 기존 PC와 마찬가지로 동일한 CPU(중앙 처리 장치)와 GPU(그래픽 처리 장치)가 있지만, 다른 점은 기존의 PC에는 없는 추가적인 NPU(신경 처리 장치)를 갖추고 있다는 점입니다. NPU의 경우 낮은 전력 소비로 대량의 데이터를 신속하게 처리하는 한편, 로컬 LLM(Large Language Model)과 결합하여 산업, 상업 및 교육 분야에서 생성형 AI 개발을 더욱 가속화할 수 있습니다.
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그렇다면 AI 컴퓨팅 또는 AI PC와 메모리는 서로 어떤 관계로 연결되는가? AI 시스템을 뇌라고 비유할 경우 컴퓨터 메모리는 뇌의 기억 영역에 해당합니다. 인간이 학습이나 의사결정을 위해 정보를 뇌에 저장했다가 꺼내 쓰는 것처럼 AI PC에서도 데이터와 모델 매개변수를 저장하고 관리하기 위해 메모리가 필요합니다. 이 경우 대규모 언어 모델에서 사용되는 데이터를 메모리에 저장하기 때문에 메모리에 대한 액세스 속도 또한 다양한 작업 시 AI 컴퓨팅 성능에 영향을 미칩니다. 또한 AI PC에서는 일반적으로 장치를 클라우드에 연결하지 않고 PC 자체에서 생성형 AI를 사용합니다. 심지어 PC가 네트워크에 연결되어 있지 않더라도 장치에서 생성형 AI를 계속 사용할 수 있습니다.

따라서 메모리가 AI PC에서 중요한 역할을 하면서 전반적인 시스템 성능과 AI 작업 실행의 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. AI를 운용하려면 학습과 딥 러닝에 대량의 데이터가 필요하며 이 데이터는 대개 메모리에 일시적으로 저장됩니다. 학습된 AI 모델에는 많은 수의 매개변수가 포함되어 있고, 모델이 더 복잡해지면 그에 따라 매개변수의 수도 그만큼 증가하며, 이러한 매개변수를 저장하려면 충분한 메모리 용량이 필요합니다. 따라서 고용량의 고속 메모리가 더 빠른 데이터 액세스 속도를 제공하는 동시에 모델 학습 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 학습된 모델을 실제 애플리케이션으로 가져올 때는 메모리 최적화, 모델 크기 축소, 메모리 사용 효율성 제고가 매우 중요합니다.
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하드웨어 측면에서 CPU 제조사들은 더 빠르고(즉각적인 응답, 낮은 대기시간), 더 안전하며(로컬 스토리지), 더 경제적인(서버 의존도 축소) 목표를 추구하기 위해 단말 장치의 AI 처리 능력에 집중하고 있습니다. Intel NPU, AMD Ryzen AI, Apple Neural Engine, Qualcomm NPU 등 모든 기술은 사용자가 더 이상 클라우드 컴퓨팅에 의존할 필요가 없도록 신경 가속 엔진을 통합하여 단말 장치에서 클라이언트 AI 애플리케이션을 실현하는 데 전념하고 있습니다. AI 추론을 오프라인에서 수행하기 때문에 생산 요구 사항을 충족하는 한편 효율적인 컴퓨팅으로 AI PC 개발의 기반을 마련할 수 있습니다.
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2024년에 Intel과 AMD가 새로운 플랫폼을 출시할 것으로 예상되므로 모든 새로운 사양에는 DDR5가 탑재될 것입니다. 또한 이를 통해 DDR5의 시장 점유율과 보급률이 빠르게 증가하는 동시에 PC 프로세서의 교체도 함께 진행될 것입니다. 이러한 교체 바람은 AI PC의 활발한 발전을 촉진할 것으로 예상됩니다. 더 빠른 데이터 액세스 속도를 달성하기 위해 대용량의 고속 DRAM이 필요한 응용 분야는 대형 서버, 데이터 센터, 고급 워크스테이션뿐만이 아닙니다. 새로운 기술을 애호하거나 AI를 통해 창의성을 발휘하려는 사람, 물리적 속도와 용량에 대한 요구 사항이 더 높은 게이머에게는 그토록 기대했던 AI 환경이 곧 다가올 듯 보입니다!

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