일인 AI 스타트업 딥네트워크 NVIDIA A100 Tensor Core 분석 및 최적화 / LLM 추론 최적화 / NPU(Neural Processing Unit) 설계 의 세부 사업화를 위한 투자유치 제안서 입니다 ...

딥네트워크 투자유치 제안서

1. 회사 개요

• 회사명: 딥네트워크 (Deep Network) / CEO 장석원 / E-Mail :  sayhi7@daum.net  /  HP :  010 3350 6509 
• 설립: 2022년
• 사업 분야: AI 모델 분석, 고성능 컴퓨팅 (HPC), 대규모 언어 모델(LLM) 연구 및 개발, 딥러닝 모델의 최적화
• 주요 기술: NVIDIA A100 GPU Tensor Core 활용한 대규모 매트릭스 연산 처리, LLM 추론 최적화, NPU 설계 기술
• 목표: 인공지능 모델의 고속 연산 및 최적화된 하드웨어 설계를 기반으로 AI 시장에 혁신적 기술 제공

2. 핵심 기술

1. NVIDIA A100 Tensor Core 분석 및 최적화
   • A100 GPU의 Tensor Core는 대규모 매트릭스 연산을 병렬 처리할 수 있는 특수 연산 유닛으로, AI 모델의 추론 속도를 극대화하는 데 필수적입니다.
   • 딥네트워크는 A100의 Tensor Core를 활용해 LLM(대규모 언어 모델)의 고속 추론 및 훈련을 가능케 하는 최적화 알고리즘을 연구했습니다.
   • 특히, 텐서 연산(FP16, INT8) 등의 데이터 형식을 통해 연산 성능을 최대화하고 전력 소모를 줄이는 방안을 구체적으로 구현을 위해 세부 분석 했습니다.
2. LLM 추론 최적화
   • 대규모 언어 모델에서 대규모 매트릭스 연산은 모델 추론 시 가장 중요한 성능 요소입니다.
   • 딥네트워크는 LLM의 Transformer 구조에서 Attention Mechanism 및 Feedforward Network를 Tensor Core 연산에 최적화하여 추론 속도를 기존 대비 최대 30% 개선하는 성과를 달성하려고 분석중 입니다.
   • 이를 위해 Horovod 및 TensorFlow 프레임워크를 활용하여 대규모 GPU 클러스터에서 분산 학습 환경을 구축하고 성능을 극대화하는 기술 개발을 위해 세부 분석 하였습니다.
3. NPU(Neural Processing Unit) 설계 노하우
   • AI 가속기 중 하나인 NPU는 Tensor Core와 유사한 연산 방식을 통해 딥러닝 모델의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
   • 딥네트워크는 NVIDIA A100 Tensor Core에서 얻은 고도화된 연산 최적화 경험을 바탕으로, AI 전용 NPU 설계의 핵심 알고리즘 및 아키텍처 설계를 연구하고 있습니다.
   • 이를 통해 저전력 고성능 NPU 개발을 목표로 하고 있으며, 특히 모델의 양자화(Quantization) 및 혼합 정밀도(Mixed Precision) 연산 기술을 통합하여 전력 소모를 크게 줄일 수 있는 방안을 제시합니다.

3.  딥네트워크가 단계적으로 나누어 구현하려하는 PoC(Proof of Concept) 결과의 예시

1. 대규모 데이터 처리
   • 1000개 이상의 A100 GPU가 연결된 대규모 클러스터 환경에서 LLM 훈련 및 추론 작업을 분산 처리.
   • Horovod와 Kubernetes를 통한 GPU 자원 최적화를 실현, 클러스터 내 GPU 간 병렬 처리 효율을 극대화.
   • 모델 추론 속도를 20% 향상시키고, 전력 소모를 기존 대비 15% 감소시킴.
2. Tensor Core 활용
   • Tensor Core 연산의 효율성을 입증하기 위해 FP16 연산을 최적화, 동일한 메모리 자원 내에서 더 많은 연산을 수행.
   • 딥러닝 모델의 Attention Mechanism을 Tensor Core에서 처리, 기존 대비 25% 성능 향상.
   • 혼합 정밀도(Mixed Precision) 기법을 도입해 연산 속도를 크게 개선하며, LLM 추론에서 필요한 정확도를 유지.
3. NPU 프로토타입 구현
   • NVIDIA A100에서 학습한 연산 구조를 기반으로 한 NPU 프로토타입 개발 완료.
   • 실시간 Inference Engine 최적화를 통해 AI 모델의 효율성을 입증, 기존 대비 처리 성능이 40% 향상됨.

4. 시장 분석 및 투자 제안

1. AI 시장 성장
   • 글로벌 AI 시장은 2023년부터 매년 40% 이상 성장 중이며, 특히 AI 가속기 및 NPU 시장은 2025년까지 100억 달러를 넘을 것으로 예상됩니다.
   • 딥러닝 모델의 확산과 함께 고성능 연산의 수요는 지속적으로 증가하고 있으며, NPU 기반의 맞춤형 AI 가속기는 차세대 컴퓨팅 시장의 핵심 기술로 부상 중입니다.
2. 딥네트워크의 경쟁력
   • 딥네트워크는 NVIDIA A100 Tensor Core 분석 및 LLM 추론 최적화에 대한 고유의 기술 노하우를 보유하고 있으며, 이를 바탕으로 NPU 설계 및 사업화를 추진 중입니다.
   • 특히, 저전력 고성능 NPU의 설계는 시장에서 경쟁력을 가질 수 있으며, 상업용 AI 가속기로의 진출 가능성이 큽니다.
   • 대규모 언어 모델과 같은 고성능 AI 모델에서 필요한 최적화된 하드웨어 솔루션을 제공하여, 딥러닝 기반 비즈니스에 혁신적 기여를 할 것입니다.
3. 투자 유치
   • 딥네트워크는 NPU 설계 사업화를 위한 30억 원의 초기 투자금을 유치하고자 합니다.
   • 이 자금은 NPU 설계의 파일럿 생산 및 시제품 개발, AI 가속기 시장 진출을 위한 마케팅 및 사업 개발에 사용될 예정입니다.
   • 투자자에게는 향후 NPU 상용화에 따른 수익 배분 및 주식 옵션 제공을 제안합니다.

5. 향후 계획 및 사업화 전략

1. NPU 상용화
   • 2025년까지 AI 가속기용 NPU 상용화를 위한 세부 분석 완료를 목표로 하고 있으며, 초기 시장에서는 저전력 AI 가속기 솔루션으로 자리매김할 계획입니다.
   • 주요 고객층으로는 자율 주행, 로보틱스, AI 클라우드 서비스 제공업체 등이 있으며, 고성능 AI 모델을 필요로 하는 다양한 산업에 적용될 수 있습니다.
2. 기술 확장 및 협업
   • 딥네트워크는 AI 최적화 기술을 기반으로 하드웨어와 소프트웨어 간 협업을 강화하며, 차세대 AI 솔루션을 지속적으로 개발할 것입니다.
   • 또한 글로벌 파트너사와의 기술 협력을 통해 NPU 시장에서의 입지를 더욱 강화할 계획입니다.
3. 추가 투자 유치
   • 향후 NPU 사업 확장을 위해 2차 투자 유치를 계획하고 있으며, 이를 통해 대규모 생산 인프라를 구축하고 시장 점유율을 확대할 예정입니다.

6. 결론

딥네트워크는 NVIDIA A100 Tensor Core 기반 기술을 바탕으로 AI 가속기 시장에서 혁신적인 NPU 솔루션을 제공할 준비가 되어 있습니다. 이번 투자는 NPU 사업화의 핵심 동력이 될 것이며, AI 연산 최적화를 통한 차세대 컴퓨팅 솔루션을 시장에 선보일 기회가 될 것입니다.