ITPE * JackerLab

개요Silicon Photonics(실리콘 포토닉스)는 실리콘(Si) 기반 CMOS 제조 공정을 활용하여 광학 부품(레이저, 광도파로, 광검출기 등)을 집적하는 기술입니다. 이 기술은 광자 기반 초고속 데이터 전송과 저전력 연산을 가능하게 하며, 데이터센터, AI 슈퍼컴퓨터, 고속 네트워킹, 광 컴퓨팅, 센서 시스템 등 다양한 분야에서 혁신적 인프라 전환을 주도하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실리콘 웨이퍼 위에 광학 소자를 통합하여 광 기반 데이터 전송 및 연산을 실현하는 집적회로 기술목적초고속 통신, 저전력 소모, 고밀도 집적, 비용 효율성 확보필요성기존 전기적 통신/컴퓨팅 한계(속도, 발열, 전력소모) 극복 필요성 대두Silicon Photonics는 전기-광 신호 변환 및 광 경로..

개요Photonic Neural Networks(PNNs)는 전자 대신 광자(Photon)를 활용하여 인공신경망(Neural Networks)을 구현하는 차세대 AI 컴퓨팅 기술입니다. 광학 연산의 초고속성, 초저전력성, 고병렬성을 활용하여, 기존 전자 기반 딥러닝 가속기의 성능 한계를 극복하고, 대규모 AI 모델 처리에 최적화된 새로운 연산 플랫폼을 제공합니다.1. 개념 및 정의항목설명정의광학 소자를 이용해 뉴런 간 가중치 연산, 합성(sum) 연산을 수행하는 물리적 인공신경망 구조목적AI 추론(Inference) 속도 극대화, 에너지 소비 최소화필요성초거대 AI 모델 시대에 대응하기 위한 차세대 고성능 AI 하드웨어 필요PNN은 특히 "Inference-Dominant Workload"(대량 추론) ..

개요Photonic Computing(광 컴퓨팅)은 전자가 아닌 빛(Photon)을 정보 전달 및 처리 수단으로 사용하는 차세대 컴퓨팅 기술입니다. 전통적인 전자식 트랜지스터 기반 아키텍처가 물리적, 열적 한계에 다다르면서, 초고속 처리, 초저전력 소모, 고대역폭 데이터 전송을 동시에 실현할 수 있는 Photonic Computing이 미래 컴퓨팅 기술의 대안으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의광자(빛)를 매개체로 하여 데이터 전송, 연산, 저장을 수행하는 컴퓨팅 방식목적전자 기반 한계 극복(속도, 발열, 전력 소비 문제 해결)필요성AI, 빅데이터, 엣지 컴퓨팅 시대에 요구되는 초고속, 고효율 컴퓨팅 플랫폼 구축 필요Photonic Computing은 Neuromorphic Com..

개요광자 AI(Photon AI)는 광컴퓨팅(Photonic Computing) 기술을 활용하여 인공지능(AI) 연산을 수행하는 차세대 기술이다. 기존 전자 기반 컴퓨팅과 달리, 광자를 이용한 연산을 통해 에너지 효율을 높이고, 데이터 처리 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있다. 본 글에서는 광자 AI의 개념, 주요 특징, 활용 사례, 장점과 한계, 그리고 미래 전망을 살펴본다.1. 광자 AI란?광자 AI는 전통적인 반도체 기반의 전자 회로 대신, 빛(광자)을 이용하여 AI 연산을 수행하는 기술이다. 이는 광컴퓨팅 기술과 딥러닝, 신경망 연산을 결합하여 AI의 연산 속도를 증가시키고 전력 소비를 줄이는 것을 목표로 한다.1.1 기존 AI 컴퓨팅과의 차이점기존 AI 연산 방식: 전자 기반 트랜지스터를 사용하..