I. 인공신경망 맞춤형 ASIC, TPU 가. TPU(Tensor Processing Unit)의 개념 인공신경망 데이터 고속처리를 위한 맞춤형 ASIC 기반 인공신경망 데이터 처리 전용 하드웨어 나. TPU 부각 배경 2006년 맞춤형 H/W(ASIC, FPGA, GPU) 실행 프로그램 제한 2013년 인공신경망 패러다임은 계산요구량 / 필요성능 증가 이러한 요구 충족을 위한 GPU 증설은 과다 비용 발생 II. TPU 구성도 및
I. 시냅스를 모방한 저전력 컴퓨팅, 뉴로모픽칩 가. 뉴로모픽칩의 개념 인간 뇌의 뉴런-시냅스 구조를 모방하여 연산, 저장, 통신 기능을 융합한 다수의 저전력 코어 기반 칩 나. 뉴로모픽칩의 목적 연산, 저장, 통신 기능 융합 – 폰-노이만 구조의 CPU-메모리 방식 탈피하여 연산/저장/통신 기능 융합 뉴런 기반 인공지능 연산 – 인간 뇌의 뉴런을 모방하여 출력 데이터를 입력으로 받아 딥러닝
I. 분류와 예측 모형, 인공신경망, ANN 가. 인공신경망의 개념 인간의 뉴런을 모방하여 가중치 조정을 통한 분류와 예측을 위해 다수 노드를 연결한 계층적 조직 나. 인공신경망의 특징 특징 구성요소 예를 통한 학습 – 예를 계속 제시하여 원하는 형태 학습 일반화 – 학습 후 미학습된 입력에도 올바른 출력 연상기억 – 일부 유실된 정보 → 유사한 출력 결함