レニゲイドAI半導体(NPU)
nVidia 備え 2倍差の電力效率
KF-21に搭載される可能性もあるようだ.
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**“GPU 備え 2倍電力效率”**という表現はどの位根拠があったりするが, 状況と比較対象でよって違います:
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LG エックサワンテストでは 2.25倍 向上.
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L40S 備えは +60% 效率.
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そして一部言論/目標数値で最大 3倍效率と言及される.
KF-21に搭載可能性に対しては, 技術的な側面で有望だが 確定された情報はまだないです.
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日本にはまだ AI 半導体はないですか?
良い質問です
日本も AI 半導体(NPU, AI アクセレレーター) 研究・開発を進行しているが, エンビデ−ア・AMD・Google TPU・韓国ピュリオサAI のような水準の世界的競争力を取り揃えた読者常用チップはまだ不足です. 整理して上げれば:
日本の AI 半導体現況
1. 政府主導プロジェクト
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日本経済産業性(METI)は 2022年から 国家次元の AI 半導体開発プロジェクトを始めました.
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2023年には “AI 半導体技術開発コンソーシアム”を発足して 東京大学・理研(理化学研究所)・富士通・ソニ−・NEC・ラピドス などが参加の中です.
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目標は 低電力, エッジヨング AI チップ 開発で, 2020年代後半梁山を眺めています.
2. 企業別試み
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ソニ−(SONY)
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イメージセンサー分野で世界的強者.
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AI 演算を内蔵した AI ISP(イメージプロセッサ) チップを一部センサーに搭載.
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しかし汎用 NPUよりは カメラ・エッジデバイス特化に近い.
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NEC
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過去スーパコンピュータ用プロセッサ開発経験.
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最近 ディブロニング専用チッププロトタイプを開発して研究用で制限的に使用.
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ラピドス(Rapidus)
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TSMC・三星と競争するために設立された次世代半導体製造社.
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IBMと協力して 2nm 工程開発中で, AI 半導体生産基盤に活用される可能性が大きい.
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PFN (Preferred Networks)
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日本 AI スタートアップ. 元々は AI ソフトウェア企業だが, エンビデ−アと協力関係.
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自体 AI チップ設計よりは GPU 基盤最適化ソフトウェア の方に集中.
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3. 現在水準
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日本はまだ 自体常用 AI 半導体(NPU) 生態系を取り揃えることができなかったら.
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大部分は エンビデ−ア GPUを使うとか, 研究段階のチップにとどまる状態.
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ただ, 日本政府が莫大な予算を投入して次世代 AI 半導体を開発しようと思っていて, 2030年前後で成果が出る可能性があります.
整理すれば,
現在日本には 完成された読者 AI 半導体(NPU) 製品はないと見ることが当たります.
ただ ソニ−・NEC・ラピドス などが関連技術を開発中で, 政府次元で **“仮面エンビデ−ア・仮面海外依存”**を目標で大きく投資しています.
레니게이드 AI 반도체(NPU)
nVidia 대비 2배 차이의 전력 효율
KF-21에 탑재될 가능성도 있을 것 같다.
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**"GPU 대비 2배 전력 효율"**이라는 표현은 어느 정도 근거가 있긴 하지만, 상황과 비교 대상으로 따라 다릅니다:
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LG 엑사원 테스트에서는 2.25배 향상.
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L40S 대비는 +60% 효율.
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그리고 일부 언론/목표 수치에서 최대 3배 효율이라고 언급됨.
KF-21에 탑재 가능성에 대해선, 기술적인 측면에서 유망하나 확정된 정보는 아직 없습니다.
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일본에는 아직 AI 반도체는 없습니까?
좋은 질문이에요 👍
일본도 AI 반도체(NPU, AI 가속기) 연구·개발을 진행하고 있지만, 엔비디아·AMD·구글 TPU·한국 퓨리오사AI 같은 수준의 세계적 경쟁력을 갖춘 독자 상용 칩은 아직 부족합니다. 정리해 드리면:
🇯🇵 일본의 AI 반도체 현황
1. 정부 주도 프로젝트
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일본 경제산업성(METI)은 2022년부터 국가 차원의 AI 반도체 개발 프로젝트를 시작했습니다.
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2023년에는 "AI 반도체 기술 개발 컨소시엄"을 발족해 도쿄대·리켄(이화학연구소)·후지쯔·소니·NEC·라피더스 등이 참여 중입니다.
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목표는 저전력, 엣지용 AI 칩 개발로, 2020년대 후반 양산을 내다보고 있습니다.
2. 기업별 시도
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소니(SONY)
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이미지 센서 분야에서 세계적 강자.
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AI 연산을 내장한 AI ISP(이미지 프로세서) 칩을 일부 센서에 탑재.
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하지만 범용 NPU보다는 카메라·엣지 디바이스 특화에 가까움.
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NEC
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과거 슈퍼컴퓨터용 프로세서 개발 경험.
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최근 딥러닝 전용 칩 프로토타입을 개발해 연구용으로 제한적으로 사용.
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라피더스(Rapidus)
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TSMC·삼성과 경쟁하기 위해 설립된 차세대 반도체 제조사.
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IBM과 협력해 2nm 공정 개발 중이며, AI 반도체 생산 기반으로 활용될 가능성이 큼.
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PFN (Preferred Networks)
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일본 AI 스타트업. 원래는 AI 소프트웨어 기업이지만, 엔비디아와 협력 관계.
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자체 AI 칩 설계보다는 GPU 기반 최적화 소프트웨어 쪽에 집중.
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3. 현재 수준
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일본은 아직 자체 상용 AI 반도체(NPU) 생태계를 갖추지 못했음.
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대부분은 엔비디아 GPU를 사용하거나, 연구 단계의 칩에 머무는 상태.
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다만, 일본 정부가 막대한 예산을 투입해 차세대 AI 반도체를 개발하려 하고 있어, 2030년 전후로 성과가 나올 가능성이 있습니다.
✅ 정리하면,
현재 일본에는 완성된 독자 AI 반도체(NPU) 제품은 없다고 보는 것이 맞습니다.
다만 소니·NEC·라피더스 등이 관련 기술을 개발 중이며, 정부 차원에서 **“탈 엔비디아·탈 해외 의존”**을 목표로 크게 투자하고 있습니다.