GPT부터 AI, GPU와 ASIC 반도체까지 살펴보려고 합니다. 어렵습니다. 근데 남들이 어려워하는걸 알아야 돈 벌잖아요? 시작합니다. 좋은 소프트웨어를 동작시키려면, 당연히 좋은 반도체가 있어야 할 수 있습니다. 수십년동안 트랜지스터 집적도가 2년마다 두 배씩 증가했습니다. (반도체의 발전) -> 이걸 "Moore's law, 무어의 법칙"이라고 부릅니다. 트랜지스터는 문을 여닫아서 신호가 나가고 못 나가게 할 수 있는 스위칭 소자입니다. (증폭 기능도 있는데, 여기선 다루지 않음.) 반도체 설계는 이 스위칭 성질을 이용해서, 간단한 덧셈기부터.. 복잡한 CPU까지 만드는거죠. 문을 작게 만들 수 있으니, 문을 여닫는 힘도 적게 들고 더 빨리 여닫을 수 있고, 집의 크기도 줄일 수 있게 되었죠. -> 이걸 "Dennard scaling"이라고 부릅니다. 반도체 Chip의 개념에선 Power, Performance, Area라고해서 PPA라고 부릅니다. 근데 무어의법칙이 수십년 지...
원문링크 : 전세계 GPT 현황 및 비교, NVIDIA GPU부터 인공지능반도체 NPU ASIC까지.
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