Arm at 30: 우리의 미래를 형성하는 다섯 가지 아이디어

Arm 전문가들이 예측하는 미래 기술 트렌드 미래를 예측하는 것은 언제나 어려운 일입니다. 1980년 컨설팅 회사 McKinsey & Co.는 2000년까지 휴대폰 가입자가 90만 명에 달할 것으로 예상했지만, 실제로는 1억 8900만 명을 훨씬 넘어섰습니다. 올해 초 국제에너지기구(IEA)는 태양광이 역사상 가장 저렴한 전기 형태가 되었다고 발표했지만, 2004년 IEA의 2040년 전망 보고서에는 '태양광'이라는 단어조차 등장하지 않았습니다. 음성 인식, LED 조명, 전기차 등도 한때는 실현 불가능한 기발한 아이디어로 여겨졌지만, 어느 순간 현실이 되었습니다. 이러한 점을 감안하여 Arm 전문가들은 앞으로 수십 년간 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 기술과 엔지니어링 개념을 다음과 같이 제시했습니다. 보이지 않는 AI: AI와 머신러닝(ML)의 복잡성이 배경으로 숨겨질 때, 그 영향력은 더욱 커집니다. 현재 15억 명 이상이 스마트폰으로 사진을 찍거나 검색할 때 자신도 모르는 사이에 ML 알고리즘의 혜택을 누리고 있습니다. 전 세계 약 3억 5300만 대의 스마트 스피커에 명령을 내릴 때도 마찬가지입니다. Arm의 머신러닝 그룹 부사장 겸 펠로우인 Jem Davies는 "보이지 않는 AI는 많은 애플리케이션의 채택을 촉진할 것"이라고 말합니다. 원클릭 스마트 주차는 많은 사람들에게 자율주행차를 처음 경험하게 할 것이며, 주변의 침입자와 길 잃은 너구리의 소리를 정확히 구분하는 보안 시스템은 소비자들의 관심을 끌 것입니다. 하지만 이러한 '보이지 않음'은 여전히 많은 노력을 필요로 합니다. CPU, NPU, GPU의 성능 향상이 필수적이며, 에너지와 비용 절감을 위해 AI 처리가 기기 자체로 이동해야 합니다. 이를 위해서는 저장 공간, 대역폭, 컴퓨팅 성능, 전력을 최소화하는 창의적이고 우아한 알고리즘이 중요해집니다. 또한, 소비자들이 AI가 자신의 삶에 미치는 영향을 더 잘 통제할 수 있도록 개인 정보 보호와 데이터 자율성을 보장해야 합니다. 그렇지 않으면 AI는 가장 큰 장애물 중 하나가 될 수 있습니다. 메모리 중심 컴퓨팅 아키텍처: Arm 펠로우인 Rob Aitken은 "CPU와 GPU를 메모리 장치에 직접 통합하거나 3D 칩렛 내 고속 상호 연결과 같은 다양한 형태의 메모리 중심 컴퓨팅은 데이터를 이동하는 데 드는 에너지 비용이 컴퓨팅 자체보다 더 많이 들기 때문"이라고 설명합니다. "데이터를 제자리에 두고 컴퓨팅을 메모리로 옮기면 에너지 비용이 절감됩니다." 일부 연구에 따르면 전체 시스템 에너지의 62.7%가 메인 메모리와 컴퓨팅 간의 데이터 이동에 소모된다고 합니다. 이러한 사고방식의 전환은 내부 대역폭의 상대적 필요성 감소, 칩 가장자리의 제한된 연결 '해안선' 공간 문제 해결, 데이터 전송에 소모되는 에너지 절약을 다른 용도로 활용할 수 있는 등의 중요한 이점을 가져옵니다. 이는 메모리 카드에 프로세서를 추가하는 것부터 컴퓨팅 기능을 갖춘 맞춤형 메모리 인스턴스를 구축하는 것까지 다양합니다. "어떤 방식이 성공할지는 모르지만, 메모리 중심 컴퓨팅이라는 개념 자체는 필연적입니다." 저전력 및 무전력 기기: Arm의 Distinguished Engineer인 James Myers는 "사물인터넷(IoT)이 사회에 대한 약속을 완전히 실현하고 보이지 않고, 어디에나 존재하며, 지속 가능해지려면 배터리를 넘어서야 한다"고 말합니다. "유연한 태양광 전지, RF 전력 공급, 땀이나 조류로 작동하는 SF 영화 같은 바이오 배터리 등 어떤 형태든 다음 10년 안에 실현될 것입니다." 1조 개의 기기가 존재하는 세상에서 필요한 배터리 수는 하루에 9억 1300만 개에 달할 것으로 추정됩니다. IoT가 더 많은 일상 제품에 통합됨에 따라 에너지 효율성과 기기 자체의 자립성이 매우 중요한 문제가 됩니다. 보다폰(Vodafone)과 바이엘(Bayer)이 선보인 스마트 라벨은 광범위한 IoT가 어떻게 작동할 수 있는지 보여주는 초기 사례입니다. 이 인쇄된 라벨은 온도, 위치, 포장 무결성 등 자체 정보를 수집한 후 주기적으로 중앙 추적 허브로 전송합니다. 정밀한 시스템 및 네트워크 설계를 통해 이 라벨은 3년 동안 업데이트를 제공할 수 있습니다. Arm의 Project Triffid는 여기서 한 걸음 더 나아갑니다. 이 실험적인 SoC는 RF 빔에서 에너지를 수확하여 계산을 수행하고 데이터를 수집합니다. 스마트 라벨만큼 계산 능력이 뛰어나지는 않지만, RFID 태그에 컴퓨팅 기능을 통합하면 '스마트'하게 만드는 데 드는 비용과 관리 부담을 줄여 더 많은 제품에 지능을 통합할 수 있는 길을 열어줍니다. 예를 들어, 100% 재활용률 달성을 위해 오래된 신발에 대해 소비자에게 5달러를 제공하는 신발을 상상해 보세요. 소비자가 양식을 작성하거나 신발을 보내는 것을 기억할까요? 그렇지 않을 가능성이 높습니다. 하지만 신발을 재활용 쓰레기통이나 소매점에 버릴 수 있는 시스템을 만든다면 어떨까요? 칩을 스캔하여 구매를 확인하고 신용카드 계정에 5달러를 적립하는 동시에 적절한 보안 수준으로 구매자의 정보를 익명화할 수 있습니다. 시스템을 위한 시스템: Arm의 소프트웨어 부사장인 Mark Hambleton은 "우리의 소프트웨어 수요가 기존 개발 방식을 능가하고 있다"고 말합니다. IDC는 2023년까지 클라우드 네이티브 접근 방식을 사용하여 5억 개의 앱과 서비스가 개발될 것으로 추정하며, 이는 이전 40년간 개발된 것과 맞먹는 수치입니다. 시간이 지남에 따라 우리는 애플리케이션 개발에서 우리를 대신하여 애플리케이션을 개발할 수 있는 도구를 개발하는 방향으로 전환할 것입니다. 마찬가지로, 칩 설계 및 검증의 상당 부분이 AI 기반 애플리케이션을 통해 수행되어야 할 것이며, 특히 특정 용도에 최적화된 저용량 제품(수천 개 단위)의 경우 더욱 그렇습니다. 기기에 대한 평생 무선 지원 또한 자동화될 것입니다. Hambleton은 "무선 자동화되고 안전한 업그레이드가 표준이 되어야 한다"며 "스마트폰 경험이 다른 산업의 템플릿이 될 것이라고 믿는다. PC와 달리 스마트폰 세계는 사용자가 올바른 일을 할 것이라고 신뢰하는 단계를 거치지 않았다"고 덧붙였습니다. 이것이 우리 세상에 대한 인간의 통제가 끝난다는 것을 의미할까요? 꼭 그렇지는 않습니다. 엔지니어들은 궁극적으로 더 복잡한 작업에 집중하게 될 것입니다. 모든 곳에 신경망: Arm 펠로우이자 기술 수석 이사인 Ian Bratt는 "신경망은 다양한 산업에서 기존 컴퓨팅 방식을 계속 대체할 것"이라고 말합니다. "사진 속 고양이를 인식하는 재미있는 기술로 시작했던 것이 대부분의 산업을 완전히 변화시키는 기술적 거인이 될 것입니다. 소비자 가전, 의료, 법률, 통신, 자동차 산업 등 신경망 기술이 발전함에 따라 기계가 불가능하다고 생각했던 것을 달성하면서 모든 것이 변화할 것입니다." Bratt는 "신경망 컴퓨팅에 대한 끊임없는 수요는 이미 신경망에 특화된 새로운 종류의 프로세서에 대한 동기를 부여하고 있다"며 "텐서 수준 연산 추상화를 갖춘 새로운 프로세서 아키텍처는 거의 모든 컴퓨팅 플랫폼에 존재하며 대부분의 컴퓨팅 사이클을 실행할 것"이라고 덧붙였습니다. "이 새로운 종류의 프로세서는 기존 컴퓨팅 플랫폼보다 수십 배의 효율성 향상을 달성하여 컴퓨팅 환경 전반에 걸쳐 산업 전반의 변화를 가져올 것입니다. 그리고 물론, 그것은 Arm에서 실행될 것입니다." Arm은 30년 이상 수십억 개의 장치 중심에 있는 지능형 시스템 온 칩(SoC)을 위한 세계 최고의 실리콘 IP 기술 제공업체입니다. Arm 기술이 귀하와 귀하의 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보십시오.