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개요RRAM(Resistive Random Access Memory)은 저항의 상태 변화를 이용하여 데이터를 저장하는 차세대 비휘발성 메모리(NVM) 기술입니다. 기존의 플래시 메모리 대비 빠른 속도, 낮은 전력 소모, 높은 집적도, 그리고 우수한 내구성을 갖추고 있어 차세대 메모리 및 인공지능, 뉴로모픽 컴퓨팅, 엣지 디바이스 등 다양한 응용 분야에서 주목받고 있습니다. 본 글에서는 RRAM의 구조, 동작 원리, 장점, 기술 요소 및 상용화 가능성에 대해 자세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의RRAM은 전압에 의해 저항값이 변화하는 특성을 이용하여 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리입니다.목적고속·고집적·저전력의 차세대 저장 장치 실현필요성플래시 메모리의 속도 한계, 내구성 문제, 공정 ..

개요Compute-In-Memory(CIM)는 데이터를 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU)로 이동하지 않고 메모리 내부에서 직접 연산을 수행하는 차세대 컴퓨팅 구조입니다. 기존 폰 노이만 아키텍처의 병목을 해결하고, 메모리 접근 지연(latency)과 에너지 소비를 획기적으로 줄이는 데 목적을 둔 이 기술은 특히 인공지능(AI) 및 엣지 컴퓨팅에서 주목받고 있습니다. 본 글에서는 CIM의 개념, 구조, 기술적 특성, 장점 및 활용 사례를 중심으로 해당 기술의 현황과 전망을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의CIM은 메모리 셀 내에서 연산을 수행하는 비-전통적인 컴퓨팅 아키텍처입니다.목적데이터 이동 비용을 줄여 고속 연산과 저전력 소비 실현필요성AI 및 데이터 중심 컴퓨팅의 연산 밀..

개요RISC-V Vector Extension(RVV)은 오픈소스 명령어 집합 구조(ISA)인 RISC-V의 벡터 연산 기능을 확장하여, 고성능 데이터 병렬 처리를 위한 범용적인 하드웨어 지원을 제공하는 기술입니다. AI/ML, 과학 계산, 멀티미디어 등에서 요구되는 대규모 벡터 연산을 유연하고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었으며, ARM NEON, x86 AVX와 같은 기존 SIMD 방식보다 유연성이 뛰어납니다. 본 글에서는 RVV의 구조, 기술적 특징, 장점 및 실제 적용 사례를 중심으로 RVV의 현재와 미래를 조망합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의RVV는 RISC-V 아키텍처의 벡터 명령어 확장으로, 하나의 명령으로 다수의 데이터를 병렬 처리하는 기능을 지원합니다.목적데이터 집약적 작..

개요Near-Memory Compute(NMC)는 전통적 프로세서 중심 컴퓨팅에서 벗어나, 메모리 근처 또는 메모리 내부에 연산 기능을 배치하여 데이터 이동 비용과 병목을 최소화하는 차세대 컴퓨팅 아키텍처입니다. 특히 대규모 데이터 처리, 인공지능(AI), 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 성능과 에너지 효율을 획기적으로 개선할 수 있는 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의연산을 메모리 내부 혹은 인접한 영역에서 수행하여 데이터 이동 최소화 및 성능 향상을 도모하는 아키텍처목적데이터 이동에 따른 전력 소모 및 처리 지연 최소화필요성메모리-프로세서 간 전송 병목(Von Neumann Bottleneck) 극복NMC는 프로세서와 메모리 사이의 데이터 흐름을 근본적으로 재설계하는 혁신적..

개요Foveros는 Intel이 개발한 고급 3D 패키징 기술로, 다양한 기능을 갖춘 칩들을 수직으로 적층하여 하나의 통합된 시스템을 구현합니다. 전통적인 2D 패키징 방식의 한계를 넘어, 집적도, 성능, 전력 효율을 획기적으로 향상시키면서도 설계 유연성과 모듈화를 동시에 달성하는 차세대 반도체 기술입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의다양한 기능을 가진 칩을 3D로 적층하여 고성능, 고효율 시스템을 구성하는 인텔의 고급 패키징 기술목적프로세서 설계 유연성 강화, 전력 효율 개선, 소형화 실현필요성단일 다이(System-on-Chip) 집적 한계 극복 및 다양한 IP 통합 수요 대응Foveros는 새로운 세대의 고성능 컴퓨팅, 모바일, AI 가속기 시스템에 최적화된 아키텍처를 가능하게 합니다.2. ..

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..

개요통합 메모리 아키텍처(UMA, Unified Memory Architecture)는 CPU와 GPU가 단일 메모리 공간을 공유하는 아키텍처로, 데이터 이동 비용을 줄이고 성능을 최적화하는 기술이다. 기존의 개별 메모리 시스템과 달리, UMA는 CPU와 GPU 간 메모리 복사를 최소화하여 고속 연산이 필요한 AI, 머신러닝, 그래픽 처리 등에 최적화되어 있다. 본 글에서는 UMA의 개념, 주요 특징, 장점과 한계, 활용 사례 및 미래 전망을 살펴본다.1. 통합 메모리 아키텍처(UMA)란?UMA는 CPU와 GPU가 별도의 메모리를 가지지 않고, 동일한 메모리 풀을 공유하는 아키텍처이다. 기존에는 CPU와 GPU가 각각 독립된 메모리를 사용하여 데이터를 주고받아야 했지만, UMA를 활용하면 데이터 복사 없..

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..