인공지능과 컴퓨팅 인프라의 관계를 기술적으로 분석하여 그 중요성에 대해 분석한다. 최근 인공지능 기술로 가장 널리 활용되는 심층학습은 경험적으로 결과를 도출하는 것이 일반적이다. 또한 심층학습은 빅데이터에서 패턴을 예측한다는 점에서 필연적으로 많은 계산을 요구한다. 이러한 인공지능의 특징으로 인하여 인공지능 컴퓨팅 인프라의 수요는 전 세계적으로 급증하고 있다. 글로벌 IT 기업은 인공지능 전용 컴퓨팅 환경을 구축하여 클라우드 서비스를 제공하고 있으며, 일본은 195억 엔 규모의 인공지능 클라우드 인프라를 구축할 예정이다. 우리나라 역시 이러한 중요성을 인지하고 인공지능 컴퓨팅 인프라 지원 사업을 추진하고 있으나 양적인 측면이 미흡하다. 이번 보고서에서는 인공지능 관련 중소기업･스타트업의 인공지능 컴퓨팅 인프라의 현황과 향후 수요에 대한 실태조사 결과를 분석한다. 이 결과를 활용하여 현재 국내 중소기업과 스타트업의 컴퓨팅 인프라 수요를 가늠하고, 정책 설계 자료로 활용하는데 목적을 둔다.
3. 보고서의 구성 및 내용
보고서는 크게 두 가지 주제로 구성된다. 먼저 인공지능의 성공요인을 바탕으로 인공지능 연구에 있어 컴퓨팅 인프라의 중요성에 대해 분석했다. 현대 연산처리장치의 발전사와 특성을 바탕으로 ‘왜 인공지능 연구에 컴퓨팅 인프라가 필수적인가?’에 대해 기술적으로 분석하여 논리적인 근거를 제시한다. 특히 인공지능 연구에 가장 활발히 활용되고 있는 그래픽연산처리장치(GPU)의 하드웨어적인 특성을 소개한다.
다음은 인공지능 관련 중소기업･스타트업의 인공지능 컴퓨팅 인프라 현황과 향후 수요를 파악하기 위한 실태조사 결과를 기술했다. 실태조사 대상을 중소기업과 스타트업으로 한정한 이유는 인공지능 인프라 지원 사업을 설계할 때 가장 먼저 지원해야할 부분으로 고려했기 때문이다. 중소기업이나
스타트업은 대기업과 다르게 인프라 구축 및 운영에 대한 비용을 감당하기에 상대적으로 어렵기 때문이다. 또한 현재 인공지능의 기술을 견인하는 주체는 전 세계적으로 스타트업에 집중돼 있다. 실태조사에서는 현재 보유하고 있는 인공지능 컴퓨팅 장비와 향후 인공지능 연구에 활용할 컴퓨팅 장비의 수요에 대해 조사했다. 조사결과의 의미와 한계를 제시함으로써 지표의 객관성을 확보했다. 또한 정부의 인공지능 컴퓨팅 인프라 지원 방법에 대한 선호도 조사를 통해 현재 산업에서 요구하는 사항이 무엇인지 파악했다.
4. 활 용
인공지능 컴퓨팅 인프라 지원 정책의 설계 자료로 활용
Summary
1. Title
A Report of Importance of AI Computing Infrastructure and Current Status / Implications on Survey
2. Purpose
Analyze the importance of artificial intelligence and computing infrastructure technically. Deep learning, which is the most widely used artificial intelligence technology in recent years, is generally based on empirical results. Also, deep learning requires a lot of computation in that it predicts patterns in big data. Due to the characteristics of this artificial intelligence, the demand for artificial intelligent computing infrastructure is rapidly increasing worldwide. Global IT companies are providing cloud services by establishing a dedicated computing environment for artificial intelligence. On the other hands, Japan will build an artificial intelligence cloud infrastructure of 19.5 billion yen. Korea is aware of this importance and is supporting the artificial intelligence computing infrastructure project, but it is not enough quantitative aspect. In this report, I analyze the current state of artificial intelligence computing infrastructure of artificial intelligence-related SMEs and start-up, Using these results, I aim to measure the demand of computing infrastructure of domestic SMEs and start-ups and utilize them as policy design data.
3. Contents and Details
The report consists of two main topics. First, based on the success factors of artificial intelligence, I analyzed the importance of computing infrastructure in artificial intelligence research. With the evolution and characteristics of modern computation processing devices, it provides a logical basis for the technical analysis of why computing infrastructure is essential for artificial intelligence research. Especially, I introduce hardware characteristics of GPU which is most actively used in artificial intelligence research.
The following describes the status of the artificial intelligence computing infrastructure of small-enterprises and start-ups, and the results of actual surveys to identify future demand. The reasons for limiting the survey to SMEs and start-ups are considered to be the first step in designing an artificial intelligence infrastructure support project. Unlike large companies, SMEs and start-ups are relatively difficult to cope with infrastructure construction and operation costs. In addition, the subject that is currently driving the artificial intelligence technology is focused on start-up around the world. In this research, I investigated the demand for artificial intelligent computing equipment and computing equipment to be used in future artificial intelligence research. By presenting the meaning and limitations of the survey results, the objectivity of the indicators was secured. I also examined the preferences of the government policy on how to support the artificial intelligence computing infrastructure to understand what the industry needs.
4. Application
Utilize policy design of artificial intelligence computing infrastructure
