ITPE * JackerLab

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..

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..

개요메타모픽 컴퓨팅(Metamorphic Computing)은 소프트웨어 및 하드웨어의 동적인 변화를 통해 최적의 성능을 제공하는 차세대 컴퓨팅 기술이다. 기존의 정적(Static) 아키텍처와 달리, 이 기술은 실행 환경에 따라 프로세서, 네트워크, 스토리지 등이 유연하게 재구성(Reconfigurable)될 수 있다. 본 글에서는 메타모픽 컴퓨팅의 개념, 주요 기술 요소, 장점과 단점, 활용 사례 및 미래 전망을 살펴본다.1. 메타모픽 컴퓨팅(Metamorphic Computing)이란?메타모픽 컴퓨팅은 시스템이 환경 변화에 적응하고, 동적으로 성능을 최적화하는 컴퓨팅 모델이다. 기존의 고정된 하드웨어 및 소프트웨어 구조를 벗어나, 특정 워크로드나 네트워크 조건에 따라 컴퓨팅 리소스가 실시간으로 변형될..

개요DNA 컴퓨팅(DNA Computing)은 생명체의 유전 물질인 DNA를 이용하여 데이터를 저장하고 연산하는 차세대 컴퓨팅 기술입니다. 기존의 실리콘 기반 컴퓨터와 달리 병렬 연산이 가능하고, 에너지 효율성이 높으며, 초소형 스토리지 구현이 가능하다는 장점이 있습니다. 현재 DNA 컴퓨팅은 암호 해독, 빅데이터 처리, 바이오 컴퓨팅 등의 분야에서 연구되고 있으며, 기존 컴퓨팅 패러다임을 혁신할 기술로 주목받고 있습니다.1. DNA 컴퓨팅이란?DNA 컴퓨팅은 DNA의 염기 서열을 이용하여 논리 연산 및 데이터 처리를 수행하는 기술입니다. 기존의 실리콘 반도체 칩이 아닌 생물학적 분자를 활용하여 병렬 연산을 수행하며, 초고속 데이터 처리 및 대량 병렬 연산이 가능합니다.1.1 DNA 컴퓨팅의 원리DNA의..