707d99d.js","832","static/chunks/832-433212fc0faa6b60.js","489","static/chunks/489-a5b84db177ed4a3f.js","430","static/chunks/app/%5Blocale%5D/w/%5Bkeyword%5D/page-7e0f5d54d5ece173.js"],"default"] 20:T768,

AI 반도체

영문명	AI Chip / AI Accelerator
유형	GPU, TPU, NPU, LPU
주요 기업	NVIDIA, Google, AMD
용도	AI 학습, 추론

AI 반도체(AI Chip)는 [[인공지능]] 연산에 최적화된 프로세서입니다. [[GPU]], TPU, NPU 등 다양한 형태가 있습니다. [[youtube:GVsUOuSjvcg|AI 칩 경쟁]] == 개요 == AI 반도체는 [[딥러닝]] 학습과 추론에 필요한 대량의 병렬 연산을 효율적으로 처리합니다. AI 산업의 핵심 인프라로 [[NVIDIA]]가 시장을 주도하고 있습니다. == 주요 유형 == === GPU === 그래픽 처리 유닛: * [[NVIDIA]] CUDA * 범용 병렬 연산 * AI 학습 표준 === TPU === 텐서 처리 유닛: * Google 개발 * 텐서 연산 특화 * 클라우드 제공 === NPU === 신경망 처리 유닛: * 추론 특화 * 저전력 * 모바일/엣지 === LPU === 언어 처리 유닛: * [[Groq]] 개발 * LLM 추론 특화 * 초고속 == 주요 기업 == === NVIDIA === GPU 시장 지배: * A100, H100, H200 * CUDA 생태계 * 학습/추론 모두 강점 === AMD === GPU 경쟁자: * MI300X * ROCm 소프트웨어 === Intel === * Gaudi 가속기 * Habana Labs 인수 === 스타트업 === * [[Groq]]: LPU * Cerebras: 웨이퍼 스케일 * Graphcore: IPU == 주요 제품 == {| ! 제품 !! 기업 !! 용도 |- | H100 || NVIDIA || 학습/추론 |- | TPU v5 || Google || 학습/추론 |- | MI300X || AMD || 학습/추론 |- | LPU || Groq || 추론 |} == 시장 동향 == * AI 수요 폭발적 증가 * 공급 부족 * 가격 상승 * 경쟁 심화 == 관련 문서 == * [[GPU]] * [[NVIDIA]] * [[Groq]] * [[딥러닝]] [[분류:인공