무어의 법칙이 끝나서. 100 엑사 성능의 슈퍼 컴퓨터는 개발하지 못할거고
그로 인해 뇌분석도 하지 못하고. 강인공지능은 수천년 지나야 나올거라는 글이 있었음.
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%AC%B4%EC%96%B4%EC%9D%98_%EB%B2%95%EC%B9%99
무어의 법칙은 인텔 설립자 고든 무어가 내놓은. 24개월마다 반도체 집적회로의 성능이 2배로 향상한다는 법칙이고.
이는 위 표에서 보이는 것처럼. 집적회로의 성능은 집적되어 있는 트랜지스터의 수와 밀접한 연관이 있는데.
수십년간 깨지지 않았고. 트랜지스터의 수는 좌측 축에서 보이듯이. 기하급수적으로 엄청난 성장을함.
다만 고든 무어의 회사인 인텔부터 이 무어의 법칙을 지키지 못했고.
기술적 난이도나. 경제적인 이유로 한때 14 나노를 몇년간 고수하다가. 14 나노 깎는 노인이라는 소리를 들었고.
https://post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=16959346&memberNo=30808112
이제서야 10 나노로 넘어가 새로운 제품을 공개한 형국임
https://www.kipost.net/news/articleView.html?idxno=202004
인텔에 한정해보면 무어의 법칙은 깨졌고. 이는 집적회로의 성능에 의존한 컴퓨터의 성능이 한계에 봉착했다는 걸 뜻함.
이는 결국 슈퍼컴퓨터의 성능 발전도 더뎌질수밖에 없다는 문제가 있는데.
슈퍼컴퓨터는 다들 알다시피 강인공지능 개발의 핵심적인 도구임.
최근 기사에 따르면. 뇌는 순간 100 엑사바이트 수준의 데이터를 처리한다고 함.
https://byline.network/2018/08/28-28/
딥마인드의 데미스 하사비스는 뇌 전부를 알아내서 강인공을 만드는 건 비효율적이고 그 기능만 알고 모방하면 된다 했지만.
어쨌건 강인공지능을 뇌 전부를 알아내는 방식으로 만든다면 최소 100 엑사 컴퓨터가 필요하다는 뜻인데.
http://www.ciokorea.com/news/38551
현재 인류 최고 성능의 컴퓨터는 IBM의 서밋이고
성능은 200 페타 플롭스수준으로
이는 엑사 플롭스로 따진다면 0.2 엑사 플롭스에 해당함.
하지만 바로 내년 2021년에는 1.5 엑사 플롭스의 컴퓨터가 나오는데.
이름은 프론티어라고 함.
https://nownews.seoul.co.kr/news/newsView.php?id=20190509601003
이렇게 보면 100 엑사 까지 언제가나 싶지만.
https://crazydoc.tistory.com/748
슈퍼 컴퓨터의 성능 발전도 무어의 법칙에 맞춰서 발전해왔고.
이는 표에서 보이는 것처럼. 선형적인 성장이 아니라. 기하급수적 성장을 하는걸 보면 알 수 있음.
기가 플롭스는 십의 9승이며. T(테라) 플롭스는 십의 12승. P(페타) 플롭스는 십의 15승임.
즉 테라 플롭스랑 페타 플롭스는 천배의 성능 차이가 있는 셈임.
무어의 법칙이 유지되는 동안에는 슈퍼 컴퓨터에게 100 배의 성능 향상은
위에서 보이는 표와 같이 순식간에 향상되는 성능이며.
100 배 향상된 것에 다시금 100 배 향상하는 것도 금방이였음.
그런데 무어의 법칙이 끝났으니. 슈퍼컴의 이러한 성능 향상도 끝난걸까?
https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/03/16/2020031603915.html
인텔은 트랜지스터의 집적도를 올리는데 어려움을 겪고있고. 무어의 법칙이 끝났으나.
삼성전자와 TSMC는 아직도 거침없이 집적도를 올리고 있고.
인텔과 달리 삼성전자는 이미 7 나노 생산을 하고있으며. 5 나노 생산 라인도 이미 다 지어서 올해 하반기에 마무리 된다 함.
다만 삼성전자보다 더 주목해야 할것은 대만의 TSMC 인데. 사실상 반도체 파운드리 부분에서 삼성전자를 앞서는 회사고.
점유율도 TSMC는 50%가 넘는데 비해. 삼성전자는 17% 남짓임.
5 나노도 TSMC가 앞서서. TSMC가 주장하기론 올해 4월부터 5 나노를 생산한다고 함.
https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2016/12/16/2016121601609.html
또한 TSMC나 삼성이나 3 나노 개발을 끝냈고. TSMC는 2022년도에 3 나노 공장을 완공해서 생산을 한다는데.
이미 TSMC는 2나노 공정을 위해 7.9조 투자를 했고.
http://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=213851
2 나노 공장을 완공해서 생산하는건 2025년이 목표라고 함.
https://techrecipe.co.kr/posts/16841
https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2019/09/30/2019093001748.html
이러한 집적회로의 꾸준한 집적도 향상에 대해 TSMC 회장은 TSMC에겐 무어의 법칙은 살아있다고 말했음.
"류더인 TSMC 회장은 이번달 대만에서 열린 ‘세미콘 타이완 쇼’에서 "사람들이 ‘반도체 산업이 향후 60년간 또 진화할 것인가’라고 묻는데 나는 낙관적"이라면서 "TSMC에게 ‘무어의 법칙(반도체 성능이 2년마다 2배씩 증가)’은 살아있고 훌륭하다"고 말했다."
https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2020042316353780357
또한 TSMC의 연구 개발 책임자는 1나노도 가능하다고 말했고.
"TSMC의 시선은 벌써 1나노로 향하고 있다. TSMC 연구 부사장인 필립 황은 지난해 미국 스탠퍼드대에서 열린 반도체 관련 포럼에서 "현재 기술력에 만족할 수 없다"며 "고객사들에게 1나노 기술도 제공할 수 있을 것"이라고 기술력에 대한 자신감을 내비쳤다."
https://quasarzone.co.kr/bbs/qn_hardware/views/321710
TSMC, 무어의 법칙은 0.1nm까지 이어질 수 있다
나노를 넘어 피코 단위까지 가능하다고 말함.
만약 1 나노 공정까지 성공한다면. 집적회로의 집적도 향상은 2020년대 후반까지 이어지는 셈이고.
슈퍼컴퓨터의 성능 향상도 계속 이뤄질거임.
http://www.futuretimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=13267
물론. 특이점의 온다를 쓴 레이 커즈와일은 집적회로 컴퓨터도 단순히 패러다임일 뿐이며.
진공관. 트랜지스터를 이은 5 번째 패러다임일 뿐이고. 6 번째 패러다임 등으로 3차원 컴퓨터를 예상했고.
이러한 패러다임 변화 속에 다시 한번 엄청난 성능 향상이 있을 것이지만.
5 번째 패러다임이라는 집적회로 컴퓨터 조차도. 아직 끝나지 않았으며. 꾸준히 성능이 향상하고 있고.
결국 이러한 성능 향상이 100 엑사 슈퍼컴을 집적 회로 컴퓨터라는 한계 속에서 만들어낼지가 의문인데.
그 해답으로서. 아까의 표를 다시 볼 필요가 있음.
보면 2008년 최고 슈퍼컴은 5.9 테라 플롭스인데 비해.
2018년 슈퍼컴은 25.7 페타 플롭스로 앞의 단위가 바뀌었으며.
아까도 말했듯이 테라와 페타는 10의 12승과 15승의 엄청난 차이임.
2008년과 2018년 동안 반도체의 집적률은 얼마나 상승했을까?
https://m.news.zum.com/articles/40267620
삼성전자의 로드맵에 따르면 45 나노에서 10 나노 수준으로. 450% 정도 집적률은 향상했음.
이로 인해 성능도 향상했고. 전기도 획기적으로 절감할수 있었으며. 그로인해 저러한 슈퍼컴의 성능 향상도 가능했음.
그리고 현재 우리는 7 나노 반도체를 쓰고 있고. 이게 1 나노 까지 좋아진다면 700%의 집적률 향상을 보이는 셈임.
단순 비교는 하면 안되겠지만.
컴퓨터 성능의 기하급수적 발전은 집적회로의 집적률 향상과 그로 인한 성능 향상.
그리고 획기적인 전기 사용량 절감이 기여도가 큼.
http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2020/04/13/2020041303094.html
기사에 따르면 현재 최고 슈퍼컴 서밋은 14 나노를 쓰고 있는 듯함.
https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2018/11/01/2018110100162.html
마지막으로 슈퍼컴은 어차피 멀티 코어로 돌리는 것이고.
로켓 엔진처럼 여러개를 끼워넣으면 문제가 생기는것도 아니기 때문에. 지금도 돈만 있으면 연산량을 늘릴 수 있음.
다만 연산량을 늘려봤자. 기하급수적 성장 때문에. 돈들인 값을 못하기 때문이지.
현재 미중 슈퍼컴 경쟁이 본격화되고 있고. 중국도 엑사급 슈퍼컴을 2020년에 상용화 시키는 등.
정말로 슈퍼컴의 연산력 향상이 벽에 부딪히면.
돈을 더들여서 미소 우주 경쟁처럼 연산력 향상 경쟁이라도 하지 않을까 싶음.
정보글 ㅅㅌㅊ 나도 데미스 하사비스 말 듣고 충격이었었음 무조건 뇌 전체 분석만이 강인공지능 왕도인줄 알았는데 인류 중에서 가장 강인공지능에 근접한 데미스 하사비스가 오피셜로 그딴거 할필요 없이 지능의 발현 원리만 조지면 돼 해서
새가 나는 방식을 꾸역꾸역 따라하는 것보다 양력을 얻어서 날기만 하면 된다는 어떤 비유가 생각남
새는 그렇다 치더라도 , 지능,의식 같은 영역은 ㄹㅇ로 봐도 모를 것 같기는하다. 일일이 뇌의 전 영역을 다 역공학하기에는 ㅈㄴ 비효율적이지만, 그것만큼 직관적이고 정확한 방법도 없을듯.... 근대 현재 컴퓨터 발전을 봐서는 아무리 늦어도 2040년 안에는 뇌 전체영역 역공학이 쌉가능할듯, 글쓴이 말들어보니까 100 엑사플롭스 급도 2030년 정도되면 가능할 것 같고, 스핀트로닉스,3d 반도체,양자컴퓨터 같은 페러다임 전환까지 고려하면 2030년안에도 충분히 가능할지도...
마지막으로 현재 기술로도 이론적으로 100엑사 충분히 가능하다고 마무리 지어줬으면 좋겠는데 그게 아쉽누..
허사비스피셜 뇌를 그대로 복제하는건 개 또라이 짓이라 그 방법으로는 안될거같다고 말했던거같은데
지금 25페타 짜리 서밋이 14나노짜리라면, 나중에 1~3나노 정도 더 줄이면 100엑사 이상도 가능하다는 말인가? 집적률을 잘 몰라서 모르겠지만 아무튼 100엑사 가능하다는 말이지? 2030년 전까지
2030년 전까지 3d 반도체든 스핀트로닉스든 차세대 반도체의 길이 열리면 엑사급을 뛰어넘어서 제타,요타까지 쭉쭉 올라가겠지?
Good~~ ㅊㅊ
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