강지훈 교수님 이메일

• 실무 응용에 대해서는: NPU 등 새로운 하드웨어를 위한 병렬 처리 알고리즘 / 시스템 및 컴파일러가 많이 개발되고 있습니다.

특히 제가 다녔던 FuriosaAI에서 NPU를 만들고 컴파일러 / 런타임 시스템을 만들고 있습니다.

Modular AI 같은 회사도 LLVM을 확장해서 병렬 하드웨어 / 시스템을 위한 컴파일러를 만들고 있구요.

퓨리오사에이아이는 데이터센터 및 자율주행 시장을 타겟으로 AI 연산에 최적화된 반도체. NPU Neural Processing Unit 신경처리망장치)을 만드는 반도체 스타트업입니다.

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2017년 4월, 네이버 D2SF가 처음 만난 퓨리오사AI는 3명의 멤버로 법인 설립을 준비하고 있었습니다. 삼성전자, AMD, 퀄컴 등에서 풍부한 경험을 쌓은 멤버들이었지만, 막대한 자본이 필요한 반도체 산업에 스타트업이 뛰어드는 일이 쉬울 것 같진 않았습니다.

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엔비디아가 GPU를 앞세워 CPU, GPU를 모두 제조하는 AMD를 크게 앞서는 건 ‘쿠다’라는 소프트웨어가 있기 때문이다. 반도체 설계도 잘해야 하지만, 이 반도체를 잘 활용하는 능력도 갖춰야 하고, 더 창의적인 AI 개발자들이 제품을 더 잘 쓸 수 있는 도구도 완벽하게 지원해야 한다. 이제 테슬라까지 자율주행에 필요한 AI 반도체 개발에 나서고 있는데, 여기서 돋보이는 건 천재급 SW 개발자가 포진해 있다는 점이다.

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데이터센터는 폰 노이만 구조로는 많은 한계에 부딪힐 수밖에 없었는데, AI 반도체는 역할이 다른 반도체가 제각기 움직이며 데이터를 주고받는 게 아니라 하나의 반도체가 자체적으로 연산처리까지 끝내버린다.

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https://thevc.kr/furiosaai/discussions?page=1&category=REVIEW

• 칼텍 써머스쿨에서 퀀텀 컴퓨팅 시작

• AMD Co-op 1년 반

• 회사 차릴 때 가장 먼저 간 곳 - 컴파일러 학회 PLDA

  • 어떤 Programming Model과 SW stack 지원 할 수 있을 지, top lvl 에서 결정하고, 칩 개발하기 위해
  • 허충길 교수님, 강지훈 당시 박사님 -> best paper
  • 초창기 컴파일러 개발에 중요 역할
  • C의 성공 원인은 적절한 abstraction - 지금 compiler 에서 하는 것 아닌가..

    • 우리 반도체도 마찬가지다 . 적절한 abstracted Interface 만들어야. (CUDA 처럼..)

      ㅅㅇ. 아마 ABI와 higher lvl lib / API 모두를 일컫는.

• '15~'17 : 'AI가 next big thing' , 'AI chip 가속가능', .. Furiosa 위시해 여러 회사 창업

• 지금 : AI가 지금의 big thing