초거대 인공지능의 발전과 기술적 배경을 탐구한다. 초기 인공지능에서 GPT-4와 같은 초거대 AI까지 AI가 어떻게 발전했는지와 이를 가능하게 한 하드웨어 기술을 다룬다. AGI와 그에 따른 사회적 변화를 분석하며 AI가 미래에 어떤 영향을 미칠지에 대한 통찰을 제공한다.

한국전자통신연구원 초거대AI반도체연구실의 선임연구원이다. 2014년 연세대학교 전기전자공학과에서 학사학위를 받고, 2021년에 “그래픽 처리 장치 메모리 시스템의 에너지 효율 향상을 위한 로우 버퍼 로컬리티 활용 기술 연구”로 박사학위를 받았다. 현재는 인공지능 프로세서의 아키텍처 설계, 인공신경망 연산을 위한 부동소수점 연산기 구조 등의 연구를 수행하고 있으며, 과거에는 그래픽 처리 장치의 메모리 시스템, 프로세싱 인 메모리 등의 연구를 수행해 왔다. 『Advances in Computers: Hardware Accelerator Systems for Artificial Intelligence and Machine Learning』(공저, 2021)의 “Deep Learning with GPUs” 챕터를 작성했으며, “XEM: Tensor accelerator for AB21 supercomputing artificial intelligence processor”(2024) 등 14편의 학술 저널과 학술 대회에 논문을 발표했다.

인공지능의 거대화

01 인공지능 규모 이해하기
02 시각 인공지능과 초기 언어 인공지능
03 거대 언어 모델의 등장
04 멀티모달 인공지능과 생성형 인공지능
05 초거대 인공지능이 바꾸고 있는 세상
06 슈퍼컴퓨터 규모의 인공지능 시스템 반도체
07 초거대 인공지능을 담는 메모리 반도체
08 인공지능 소프트웨어 패권
09 인공지능 하드웨어 개발 경쟁
10 인공지능 거대화의 지속 가능성