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개요광 뉴럴 네트워크(Photonic Neural Network)는 전통적인 전자 기반 뉴럴 네트워크 대신, 빛(광자, Photon)을 활용하여 인공지능(AI) 연산을 수행하는 차세대 컴퓨팅 기술이다. 기존 반도체 기반 AI 가속기보다 빠른 연산 속도와 낮은 전력 소모를 제공하며, 빅데이터 처리, 딥러닝 모델 훈련, 실시간 영상 분석 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 본 글에서는 광 뉴럴 네트워크의 개념, 핵심 기술, 장점과 단점, 주요 활용 사례 및 미래 전망을 살펴본다.1. 광 뉴럴 네트워크(Photonic Neural Network)란?광 뉴럴 네트워크(PNN)는 빛의 간섭과 회절 등의 광학적 특성을 이용하여 신경망 연산을 수행하는 AI 기술이다. 기존의 GPU 및 TPU..

개요광학 컴퓨팅(Optical Computing)은 전자 대신 빛(광자, Photon)을 이용하여 데이터를 처리하는 차세대 컴퓨팅 기술이다. 기존의 전자식 컴퓨팅 방식보다 속도가 빠르고, 전력 소모가 적으며, 병렬 연산이 가능하여 인공지능(AI), 빅데이터, 초고속 데이터 센터 등 다양한 분야에서 혁신적인 역할을 할 것으로 기대된다. 본 글에서는 광학 컴퓨팅의 개념, 기술적 특징, 장점과 단점, 활용 사례 및 미래 전망을 살펴본다.1. 광학 컴퓨팅(Optical Computing)이란?광학 컴퓨팅은 빛의 파장과 간섭, 회절 등의 성질을 활용하여 데이터를 연산하는 기술이다. 기존의 트랜지스터 기반 컴퓨터가 전자 신호를 사용하여 데이터를 처리하는 반면, 광학 컴퓨터는 빛을 활용하여 초고속 연산을 수행한다.✅..

개요포스트 무어의 법칙 컴퓨팅(Post Moore’s Law Computing)이란 무어의 법칙(Moore’s Law)이 한계에 도달한 이후, 컴퓨팅 성능을 지속적으로 향상시키기 위한 새로운 기술과 아키텍처를 의미한다. 기존의 실리콘 기반 트랜지스터 기술이 물리적 한계에 도달하면서, 양자 컴퓨팅, 뉴로모픽 컴퓨팅, 광학 컴퓨팅 등의 새로운 패러다임이 부상하고 있다. 본 글에서는 포스트 무어의 법칙 시대의 배경, 주요 기술, 장점과 한계, 그리고 미래 전망을 살펴본다.1. 무어의 법칙과 그 한계무어의 법칙은 **“반도체 칩의 트랜지스터 수가 약 18~24개월마다 두 배로 증가하면서 성능도 향상된다”**는 법칙이다. 하지만 최근 반도체 공정이 3nm 이하로 진입하면서 다음과 같은 한계에 직면했다.1.1 무어..

개요PIM(Processing in Memory)은 데이터를 저장하는 메모리 내에서 직접 연산을 수행하는 기술로, 기존의 CPU·GPU 중심의 연산 방식과 차별화된다. 이는 데이터 이동의 병목 현상을 줄이고, 높은 에너지 효율성과 성능 향상을 제공한다. 본 글에서는 PIM의 개념, 동작 원리, 장점과 한계, 그리고 주요 활용 사례를 살펴본다.1. PIM(Processing in Memory)이란?PIM(Processing in Memory)은 메모리 내에서 연산을 수행함으로써 데이터 이동을 최소화하는 컴퓨팅 아키텍처이다. 기존의 컴퓨팅 모델에서는 CPU나 GPU가 메모리에서 데이터를 가져와 연산 후 다시 저장하는 방식이지만, PIM은 메모리 자체에서 연산을 수행하여 처리 속도를 향상시킨다.✅ PIM은 대..

개요뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)은 인간의 뇌 신경망(뉴런과 시냅스)을 모방한 하드웨어 및 소프트웨어 기반의 인공지능(AI) 기술입니다. 기존의 범용 컴퓨터 구조(Von Neumann Architecture)와 달리, 뉴로모픽 시스템은 저전력, 실시간 학습, 높은 병렬성을 활용하여 인공지능, 자율주행, 로봇, 엣지 컴퓨팅 등의 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다.1. 뉴로모픽 컴퓨팅이란?뉴로모픽 컴퓨팅은 인간 두뇌의 신경망을 모방하여 AI의 학습 및 추론 성능을 극대화하는 기술로, 기존 디지털 컴퓨터와 차별화된 새로운 패러다임을 제공합니다.1.1 뉴로모픽 컴퓨팅의 핵심 개념뉴런(Neuron)과 시냅스(Synapse) 기반 구조병렬 연산 및 이벤트 기반(event-driven) ..