딥네트워크: NPU AI 칩셋 및 매트릭스 병렬 분산처리 기술 기반 스타트업
회사 개요
딥네트워크는 NPU(Near Processing Unit) AI 칩셋 설계와 매트릭스 병렬 분산처리 기술을 기반으로 한 일인 스타트업입니다. AI 및 고속 병렬 연산 기술에 대한 깊이 있는 연구를 바탕으로, 딥러닝과 머신러닝 가속화, 양자화 기술을 활용한 하드웨어 최적화, 고성능 NPU 설계에 집중하고 있습니다. 우리는 AI 칩셋과 관련된 중요한 설계 노하우를 보유하고 있으며, 이를 기반으로 산업 혁신을 이끌어가는 핵심 기업으로 자리잡고자 합니다.
비전
딥네트워크의 비전은 NPU 기반 AI 칩셋 설계와 혁신적인 병렬 분산 처리 기술을 통해 AI 산업에서 핵심적인 역할을 수행하고, 차세대 AI 가속화 기술을 선도하는 것입니다. 이를 통해 AI의 상용화와 고도화를 지원하며, 미래지향적인 기술 솔루션을 제공합니다.
핵심 기술
- NPU 기반 AI 칩셋 설계
- 딥네트워크는 NPU 설계에 있어 고성능 및 에너지 효율을 극대화하기 위한 매트릭스 병렬 처리 및 최적화된 분산처리 기술을 보유를 위해 심도있는 분석을 하고 있습니다.
- Tensor Core와 같은 AI 연산 특화 유닛을 활용하여 INT8 양자화된 데이터를 빠르게 처리하는 고속 매트릭스 연산 구조를 설계하고 있으며, 이 기술은 대규모 AI 모델을 효율적으로 가속화하는 데 기여합니다.
- 매트릭스 병렬 분산처리
- AI 모델은 대규모 데이터를 처리하기 위한 매트릭스 곱셈 연산이 중요한데, 이를 병렬로 처리하기 위한 고유의 SIMT(Single Instruction Multiple Threads) 방식과 Warp Scheduler 기술을 개발을 위해 분석 중입니다.
- CUDA 기반 병렬 연산 기술을 활용하여 여러 스레드가 각기 다른 데이터를 처리하고, 이를 통해 대규모 행렬 연산을 효율적으로 분산 처리를 위해 세부분석중 입니다.
- Shared Memory와 Warp 단위의 연산을 최적화하여 메모리 대역폭과 연산 속도를 극대화하는 고유 기술을 보유를 위해 계속 노력하고 있습니다.
- INT8 양자화 및 최적화된 AI 연산
- 딥네트워크는 FP32 데이터를 INT8로 양자화하여 모델 크기를 줄이고, 연산 속도를 증가시키는 기술을 계속 분석하면서 개발하려고 준비중에 있습니다.
- 양자화된 데이터에서 발생할 수 있는 정확도 저하를 최소화하고, 이를 고성능 AI 연산에 활용할 수 있도록 하는 양자화 알고리즘 최적화 기술을 갖추고 있습니다.
- 분산 처리와 파이프라인 최적화
- 연산 파이프라인을 최적화하여 각 스레드가 독립적으로 작업을 수행하고, 메모리 액세스 지연을 줄이는 기술을 개발 중입니다.
- 이를 통해 NPU 설계에서 병렬 연산 성능을 극대화하여 연산 지연을 최소화하고, 대규모 AI 모델을 효율적으로 처리합니다.
기술적 차별성
- 딥네트워크는 AI 칩셋 설계 및 고성능 병렬 처리 기술에 있어 경쟁력 있는 핵심 노하우를 보유를 위해 세부분석중 입니다.
- SIMT 기반의 매트릭스 병렬 처리와 Tensor Core 연산 가속을 결합하여 AI 모델 학습과 추론의 성능을 극대화하는 독자적인 기술을 보유를 위해 분석하고 있으며, 이는 상용 AI 모델에 필수적인 가속화 솔루션을 제공합니다.
- 특히, Warp Scheduler와 Shared Memory 최적화를 통해 AI 연산에서 병목현상을 줄이고, AI 학습과 추론의 처리 시간을 혁신적으로 단축할 수 있습니다.
핵심 개발 성과
- AI 가속화 NPU 설계: 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 고속 NPU 설계 구조를 일부 분석을 완료하였으며, 매트릭스 병렬 연산 최적화 기술을 활용하여 연산 속도와 에너지 효율을 극대화하였습니다.
- INT8 양자화 기술: FP32 데이터를 INT8로 양자화하여 모델의 크기와 연산 복잡도를 줄이는 알고리즘을 개발 중이며, 정확도를 유지하면서도 학습 및 추론 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
- 분산 처리 시스템: 대규모 데이터셋을 처리하는 AI 모델의 학습을 병렬화하고, 각 연산의 처리 효율을 높이는 분산 처리 시스템을 설계하여 연산 비용을 절감을 위해 분석중에 있습니다.
시장 및 경쟁 분석
딥러닝 및 머신러닝 분야에서 AI 연산 가속화에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있으며, NPU 기반 칩셋 설계는 그 핵심입니다. 주요 경쟁사로는 NVIDIA, Qualcomm, Graphcore 등이 있으나, 딥네트워크는 중소형 스타트업으로서 경량화된 NPU와 고성능 AI 모델 학습 가속화 기술을 제공하는 데 차별화된 경쟁력을 가지고 있습니다. 특히, 비용 효율적이면서도 고속 병렬 처리가 가능한 솔루션을 제공함으로써 AI 기술의 상용화를 이끌어갈 수 있습니다.
비즈니스 모델
딥네트워크는 AI 가속화 칩셋과 관련한 기술을 다양한 분야에 제공할 수 있는 비즈니스 모델을 구축하고 있습니다:
- AI 칩셋 라이센스: 고성능 AI 가속화 NPU 칩셋 설계를 라이센스 형태로 제공하여, 다양한 AI 솔루션 기업이 우리의 기술을 활용할 수 있도록 합니다.
- 맞춤형 AI 솔루션: 특정 산업 분야에 맞는 맞춤형 AI 칩셋 솔루션을 제공하며, 고객의 요구에 따라 최적화된 NPU 설계를 통해 성능을 극대화할 수 있습니다.
- 연구 및 개발 협력: AI 및 반도체 연구소, 대기업과의 연구 협력을 통해 지속적인 기술 발전을 도모하고, 새로운 시장을 개척합니다.
사업화 전략 및 투자 계획
- NPU 칩셋 개발 완료 및 양산화
- 딥네트워크는 현재 NPU 칩셋의 일부 설계를 완료한 상태로, 향후 1년 이내에 완성된 AI 칩셋을 양산화를 위한 세부분석을 하여 추후 상용화할 계획입니다.
- 파트너십 및 상용화
- 주요 반도체 기업 및 AI 소프트웨어 기업과의 파트너십을 통해 우리의 AI 가속화 솔루션을 공급하고, AI 가속화 시장에서의 점유율을 높여 나갈 것입니다.
- 투자 유치 계획
- 우리는 기술 개발 및 양산화, 그리고 글로벌 시장 진출을 위한 자금 확보를 위해 투자 유치를 계획하고 있습니다. 투자자는 AI 칩셋 설계 및 고성능 컴퓨팅 솔루션 분야에서 큰 시장 기회를 갖게 될 것입니다.
결론
딥네트워크는 AI 가속화를 위한 핵심 기술을 보유한 스타트업으로, NPU 설계와 병렬 분산 처리 기술을 바탕으로 AI 시장의 혁신을 주도하고 있습니다. 투자 유치를 통해 상용화에 박차를 가하고, AI 가속화 기술의 상용화와 글로벌 시장 확장을 목표로 하고 있습니다.
딥네트워크 CEO / 장석원
HP : 010 3350 6509
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