1. IDC, 코로나로 인한 경기침체 속 AI 시장 및 고용 전망 상향 조정
2. 코로나 치료를 위한 AI 성과 속 한계 지적
3. 백악관, COVID-19 학술 정보 분석 AI 경진 대회 개최
4. 구글, AI 칩 설계에 AI 활용 시도
1. IDC, 코로나로 인한 경기침체 속 AI 시장 및 고용 전망 상향 조정
2. 코로나 치료를 위한 AI 성과 속 한계 지적
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4. 구글, AI 칩 설계에 AI 활용 시도
1. AI로 코로나바이러스 구조 분석, 바이두 등 대응책 개발 박차
2. 어그테크 기업, AI+클라우드 날개 달고 고공 성장 전망
3. 딥페이크 기술을 선용(善用)하는 사례 속속 등장
4. 美 에너지부, AI for Science 보고서 발표
GPU(Graphic Processing Unit)를 클라우드 컴퓨팅에 활용하는 연구와 상용화가 점차 확산되고 있다. 인공지능이 주목받게 되면서 이를 동작시키기 위한 인프라이자 데이터를 공급하는 저장소인 클라우드도 수요와 서비스가 늘고 있다. 인공지능의 성능은 데이터의 학습량과 그 학습에 필요한 컴퓨팅 파워에 따라 달라져서 고성능 클라우드 컴퓨팅이 요구된다. GPU는 다수의 코어를 가져 병렬 처리에 유리하며, CPU 대비 단위 코어당 가격이 저렴하다. 이에 따라 GPU를 클라우드 컴퓨팅 자원으로 활용하는 방법이 등장했다. 그런데 클라우드 컴퓨팅은 가상화가 전제되는 기술이기 때문에 GPU를 온전한 클라우드 자원으로 활용하기 위해서는 역시 가상화가 필요하다. 그간 GPU 가상화는 어렵고 복잡한 기술이었으나, 여러 연구를 거쳐 최근에는 하드웨어에서 가상화를 지원하는 제품이 출시되고 있다. 이 보고서에서는 GPU 가상화 기술의 등장배경과 그간의 현황에 대하여 살펴보고, 클라우드 GPU 가상화 연구에서 기술 수준을 발전시킬 수 있는 과제와 방향을 논의하고자 한다.
1. 스탠포드(Stanford) AI Index 개요
2. [R&D] 지속적인 AI R&D 투자와 미·중간 경쟁 가열
3. [기술] 학습 비용은 감소, 기술 성능은 빠르게 향상
4. [경제] AI 분야 투자가 본격화되면서 관련 일자리도 급증
5. [교육] AI 분야 교육 수요 증가와 박사 채용 활발
6. [인식] AI 윤리 및 AI 활용 사회문제 해결에 지속적 관심
7. [참고1] 인간 수준의 성능에 도달하기 위한 AI 기술 마일스톤
8. [참고2] 자율주행 : 테스트는 급증, 안정적 상용화는 아직
1. AAAI(전미인공지능학회) 2019 가을 심포지엄 개요
2. 초중등AI교육: 코딩교육을 넘어 보편, 융합, 평생 교육으로 접근
3. 정부의 AI도입: 신뢰성, 안정성, 공공성 제고에 노력
4. AI와 일: 인간의 생산성, 창의성, 신뢰성 향상을 위한 AI협업 모델 제시
AI 분야 최선도국인 미국은 현재 AI 기술뿐만 아니라 윤리·사회·법률적 이슈들도 관심을 갖고 활발히 연구를 수행하고 있다. AI 기술의 확산과 그에 따른 사회파급 효과에 대한 충분한 고려가 있어야 부작용 없는 AI 시대를 맞이할 수 있다. 우리도 이처럼 AI 기술과 그 외적인 파급효과(후략)
독일은 지난 2012년부터 독일의 제조 산업 부흥전략인 Industry 4.0을 대대적으로 추진하며 4차산업혁명을 선도하고 있다. 사실 Industry 4.0은 4차산업혁명과 동일시되기도 하지만, 엄밀히 말해서는 그 탄생 배경이 다른 개념이다. (후략)
클라우드는 컴퓨팅 자원의 효율적인 사용과 업무의 효율성 증대, 더 다양한 서비스의 제공 등의 장점을 갖는 4차산업혁명 핵심 기술이다. 전 세계의 IT트렌드가 컴퓨팅 자원을 ‘소유’하는 것에서 컴퓨팅 자원이 필요할 때마다 빌려 쓰는 ‘활용’의 형태로 변화하고 있다. (후략)
가상화 기술은 클라우드 컴퓨팅을 가능하게 하기 위한 기반기술이다. 서버 자원의 효율적인 활용을 목적으로 등장한 가상화 기술은 크게 하드웨어 기반의 가상화 기술과 소프트웨어 기술로 각각 발전해 왔으며, 클라우드 컴퓨팅에 활용되고 있다. (후략)
지능형 반도체는 IoT, 웨어러블 디바이스, 스마트시티, 지능형 이동체 등의 기술적 성숙도를 이끄는 부품으로 우리나라의 신성장 동력 산업 중 하나임 (후략)