https://www.joongang.co.kr/amparticle/24132140"반도체 미세공정 경쟁, 2~3 나노가 한계…이젠 3D 소자 연구" | 중앙일보실리콘 웨이퍼에 반도체 회로를 그려 내는 노광장비 등 고가의 첨단 반도체 장비 200여대와 전문인력을 보유한 국내 최대 규모의 관련 공공기관이다. 이제 세계는 반도체 소자를 작게 만드는 기술은 한계에 거의 도달했다고 본다. 공공기관 중에선 국내에서 유일하게 실리콘 기반 ‘첨단 반도체 장비’를 보유하고 있다는www.joongang.co.kr
지금 나오는 gpu도 결국은 1나노 중반대에 막힐것이 뻔한데
어떻게 현재 수준 gpu가지고 agi가 단기간에 나온다는거임??
궁금해서 물어본다..
agi같은것을 돌리려면 gpu 성능향상이 필연인데
성능향상하려면 반도체가 발전해야하는데
나노로 너무 줄이고 줄여서 한계를 보이고 있잖아
하드웨어 성능은 문제가 안된다고 함.
하드웨어가 왜 문제가 안되냐 고성능 ai를 돌리려면 gpu 성능 향상이 필수인데
수츠케버가 하드웨어 성능은 부족하지 않다고 했음
https://www.lecturernews.com/news/articleView.html?idxno=133498
뭐가 필요가 없냐.. gpt4 돌리기에는 부족하지 않지만 agi를 돌리려면 더 높은 성능의 gpu가 필요한데
https://youtu.be/SGCFeIbpGlU
https://6u2ni.tistory.com/m/56
gpu가 ai연구에 왜 중요할까?
구조 체계화, 효율화랑 무식하게 크기 키우기로 돌려막는 중이라 일단 10년 내로 반도체 발전이 멈출 일은 없음
발전은 안멈추지만 나노가 점점 줄어지고 있어서 스마트폰 성능만봐도 한계에 봉착하고 있잖아
돌려막기도 막혀서 그거 한계 올 때쯤이면 이미 agi 만들고도 남았을 시점임
인류의 컴퓨팅 리소스가 좆이 아니에요 이미 인간 뇌따위는 아침식사로 씹어먹는 급인데
아니 리소스 타령이아니라 여기서 더 높은 ai를 발전하려면 높은 성능의 gpu가 필요한데 이걸 지금 만들수있냐고 gpt4 기껏해야 검색기 정도 수준인데
아니 성능이 리소스 말고 뭐가 있노?
애초에 gpu 자체가 계산기인데 컴퓨팅 리소스가 계산능력 포괄하는 개념인데
Gpt 검색기 수준인 이유는 통계학 기반 언어예측모델이라는 소프트웨어적 한계로 논리적 추론이 불가해서 그렇지 성능 부족이 아니다 게이야
아 혹시 양자뇌가설 지지자라 양자컴 아니면 지능 구현이 불가능하다 보는 쪽임?
한계에 도달한 반도체 성능으로도 AGI를 달성할 수 있는지 없는지 모르기 때문에 괜한 걱정이 아닌가 싶어요. 하드웨어 성능이 이정도가 되어야 AGI 출현 가능!! 이런 게 전혀 없잖아요. 그리고 AI 여름이 오게 된 건 하드웨어 때문이 맞지만, 당장 현재 AI 논문 쏟아지고 발전하고 있는 건 이제 연구 들어가서 다양한 아이디어를 접목해서 나오는 중인거죠. 아직 AI 자체가 발달할 측면은 많다고 봅니다. 언젠가 하드웨어의 한계 때문에 문제가 생길 순 있지만, 그때 '했제' 하시면 될 듯.
그리고, 당장 AI 개발에 필요한 GPU 성능은 하나 더 사서 붙이면 일단은 개선 되니까요. 돈이 문제인거지, 하드웨어의 한계 때문에!!! 는 아직 아니잖아요. 그리고, 엔비디아도 계속 성능 배로 업된 제품들 내놓고 있는 상황에선 너무 이른 걱정 아닌가 싶어요.
그리고 저도 GPT의 성능 부족을 하드웨어 탓으로 보는 건 좀 아니라고 봅니다.
구글이 내년까지 100엑사플롭스의 연산능력을 확보할 거라고 하던데 이미 인간 뇌 예상치는 한참 뛰어넘는 스펙임
성능이 딸려서 못 할 거 같진 않은데 대신 구동하는데 드는 비용이 더 나아지지 않을 수도 - dc App
젤 아레 physics부터 application 까지 여러 계층들이 있는데 각 분야에서 계속해서 최적화하고 있으니까 물리적인 한계에 도달헤도 어느정도는 버티는거라 봄 당장 그걸 AI로 하고있기도 하고