빠른 칩보다, '잘 연결된 칩'이 더 중요해졌다 오늘날 AI 모델은 수천억 개에서 수조 개의 파라미터를 가진 거대한 규모로 커지고 있어요. 이런 모델을 학습하려면 한 개의 칩으로는 감당할 수 없고, 수천 개의 GPU가 동시에 계산을 나눠 맡아야 합니다. AI 연산은 더

하드웨어에 영혼을 불어넣다 원래 GPU는 게임 그래픽이나 그리던 장치였어요. 복잡한 수학 계산이나 AI 학습에 쓰기에는 활용하기 까다로운 장치였죠. 그런데 2006년, 엔비디아는 CUDA(Compute Unified Device Architecture)라는 소프트웨어

미래 산업의 설계자, 엔비디아를 이해하는 첫 번째 열쇠는 바로 '가속 컴퓨팅 하드웨어'에 있어요. 엔비디아는 스스로를 반도체 제조사에 머무는 기업이 아니라, 인공지능(AI) 시대의 계산 방식을 새로 설계하는 회사로 규정해 왔죠. 그 전략의 중심에 있는 것이 기존 컴퓨팅

제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)은 딥러닝의 이론적 토대를 수십 년에 걸쳐 만들어 온 인물이에요. 인공지능(AI)이 주목받지 못하던 시절부터 “기계도 사람처럼 학습할 수 있다”는 생각을 포기하지 않았던 연구자죠. 업적 1. 인공신경망을 포기하지 않은 연구자 1

컴퓨터와 스마트폰, 인공지능까지. 이 모든 기술의 중심에는 눈에 잘 보이지 않는 '칩'이 있습니다. 그리고 그 칩의 성능과 방향을 결정하는 사람이 바로 반도체 설계자입니다. 짐 켈러(Jim Keller)는 이 분야에서 여러 번 업계의 흐름을 바꾼 인물로 평가받습니다.

“전자파로부터 사람을 보호하는 방안은 너무 과하지도, 너무 덜하지도 않는 수준이어야 합니다. 우리의 이번 결과를 시작으로 더 많은 나라가 검증에 참여해 전자파와 암의 연관성을 명확하게 파악하고, 적절히 대응할 수 있기를 바랍니다.” 약 25년간 전자파의 인체 영향 연구

우리가 인공지능에게 질문을 던지는 순간, 그 뒤에서는 수없이 많은 판단과 선택이 동시에 이루어집니다. 그런데 만약 인공지능이 똑똑하기만 하고, 안전하지 않다면 어떻게 될까요? 이 질문에 정면으로 답하며 '믿을 수 있는 인공지능'을 만드는 데 집중해 온 인물이 있습니다.

이진형 미국 스탠퍼드대 교수가 설립한 인공지능(AI) 뇌 진단 플랫폼이 세계적 권위의 '에디슨상' 수상작으로 선정됐습니다. 에디슨상 심사위원회는 1월 25일(현지시간), 이 교수가 설립한 스타트업 엘비스(LVIS)의 '뉴로매치'가 올해 건강·의료·생명공학 부문 AI 증

지난 16일 현대자동차그룹이 세계적 AI·로보틱스 권위자인 밀란 코박(Milan Kobac)을 기술 자문으로 영입했어요. 코박은 테슬라에서 옵티머스(Optimus) 프로젝트를 이끌며 세계 로봇 산업의 주목을 받았던 인물이에요. 현대차그룹은 그의 경험과 전문성을 바탕으로