안녕하세요 ?   일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO 장석원 입니다 ...

아래의 RAG LLM 주요 이슈에 대해 세부 노하우를 보유하고 있으니 관심있으시면 연락 주십시요

 

딥네트워크 CEO /  장석원  /   010 3350 6509   /   sayhi7@daum.net 

 

Sung Kim     AI 스타트업  업스테이지  대표님 페이스북 내용 입니다 ....

정말 개발자들이 사용해 보시고 좋다고 하시는 것이 만드는 입장에서는 가장 #행복한 일입니다. LLM 사용하시면서 RAG등을 하신다면 필수인 임베딩, 최고 성능의 Upstage 임베딩사용하세요! https://console.upstage.ai/ 에서 바로 사용가능 합니다.
 

Sung Kim

LLM을 할때, RAG를 할때, DB화를 할때, 가장 먼저 해야할일은 이미지, PDF, 문서등에서 구조화된 정보 (html, md등)를 뽑아 내는 것입니다. 그것도 가장 정확하게 해야 하는데요.
이걸 제일 잘하는 것이 Upstage Document Parse 입니다. https://console.upstage.ai/playground/dp 에서 바로 사용해보세요.

 

안녕하세요 ?   일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO 장석원 입니다 ...

위의 내용은 제가  LLM 개발 이슈 관련 가장 관심있게 보는 이슈 입니다 ....

LLM 사용하시면서 RAG등을 하신다면 필수인 임베딩 이슈도 큰 이슈 이거든요 ... 

업스테이지 대표님도 독자적으로 구현한 업스테이지 임베딩 API 상용화 를 소개해 주셨는데요 ...

저도 임베딩 관련해서 제가 세부 분석한것은 영어 / 한국어 임베딩 이것 두가지 기법 논문들을 살펴봤읍니다 ...

저도 한국어 / 영어 임베딩 처리 기법 글로벌 기업 등등의 논문들을 살펴보고 나름 타당해 보이는 설계 구조를 파악할수

있었읍니다 ...    저도 이것 관련 세부 구현 기법 노하우는 파악하고 있는 상태 입니다 ...

 

또 한가지 이슈가  이미지, PDF, 문서등에서 구조화된 정보 (html, md등)를 뽑아 내는 것 관련해서도 업스테이지가 유튜브를 통해 공개하신 Document Parse 기법 소개 영상도 봤읍니다 ...

저도  이미지, PDF, 문서등에서 구조화된 정보 (html, md등)를 뽑아 내는 것 관련해서도 저 나름으로 글로벌 기업 등등해서 제시했던 논문 등등해서 검토해본것을 바탕으로 저희 나름의 타당한 파싱 기법 설계 구조를 파악할수 있었읍니다 ...

 

위의 두가지 이슈가 생성형 AI 로 정확한 정보를 얻기 위해 반드시 필요한 기술 이슈인데요 ...

 

이 글을 살펴 보시는 대기업 내지 글로벌 기업의 AI 경영진(개발 책임자)분과 Zoom 화상회의 전 서로간의 설계 이슈 아이디어에 대한 NDA 게약 체결후 Zoom 화상회의로 기술 이슈 세부 논의를 해 봤으면 합니다 ...

 

많은 기술 이슈 문의를 아래의 이메일 주소로 기술 이슈 자문 사항 메일을 보내주시면 서로 검토가 가능할것 같읍니다 ...

 

 

 

 

일인 방산 딥네트워크 투자유치 제안서 -  ICM20948 센서를 이용한 미사일 자세제어 시스템 및 칼만 필터 기반 제어 알고리즘 구현

회사명: Deep Network CEO / Seok Weon Jang /  010 3350 6509 /  sayhi7@daum.net 

사업 아이템 :  ICM20948 센서를 이용한 미사일 자세제어 시스템 및 칼만 필터 기반 제어 알고리즘 구현


목차

  1. 회사 개요
  2. 사업 배경 및 필요성
  3. 기술 개요
  4. 칼만 필터 기반 미사일 자세 제어 시스템의 기술적 세부 구현
  5. 경쟁력 분석
  6. 시장 분석 및 기대 효과
  7. 투자 유치 목적 및 자금 사용 계획
  8. 미래 사업 확장 가능성 및 기대 수익
  9. 맺음말

1. 회사 개요

제가 운영하는 Deep Network는 군수 및 방산 기술 개발을 목적으로 설립된 1인 스타트업으로, ICM20948 9축 센서를 기반으로 미사일 자세 제어 시스템에 대한 독자적인 기술력을 보유하고 있습니다. 센서 데이터 활용을 극대화하기 위해 칼만 필터 알고리즘을 심층적으로 연구하며, 이를 활용한 예측과 보정 기능이 통합된 자세 제어 솔루션을 제공하고 있습니다. 현재까지 미사일 자세 제어에 필수적인 데이터를 정확하게 획득 및 보정하여, 고도의 신뢰성과 안정성을 갖춘 미사일 제어 시스템을 개발하는 데 주력하고 있습니다.


2. 사업 배경 및 필요성

현대의 정밀 타격 무기 및 방산 기술은 실시간 위치 및 자세 추적, 안정적인 비행 제어가 필수적입니다. 특히 미사일의 경우 빠른 속도로 이동하는 상황에서도 목표물에 대한 정확한 타격을 위해서 실시간 자세 제어가 필요합니다. ICM20948와 같은 고정밀 9축 센서는 소형화된 미사일에 탑재할 수 있는 이상적인 센서로, 본 스타트업의 칼만 필터 제어 알고리즘과 결합하여 기존의 센서 노이즈 문제를 최소화하고, 측정 데이터의 신뢰성을 극대화하는 기술을 제공합니다.


3. 기술 개요

ICM20948 센서 개요
ICM20948은 자이로스코프, 가속도계, 지자기계를 통합한 9축 모션 트래킹 장치로, 소형 미사일에도 간편하게 탑재할 수 있습니다. 본 스타트업은 이 센서 데이터를 이용하여 미사일의 실시간 위치와 자세 제어를 수행하는 고도화된 알고리즘을 개발했습니다.

칼만 필터 알고리즘 개요
칼만 필터는 실제 측정값과 예상값 간의 차이를 보정하여 더 정확한 상태 예측을 가능하게 하는 필터링 기술입니다. 본 기술은 예측 단계에서 상태 전이 행렬과 제어 입력 행렬을 사용하여 미사일의 다음 상태를 계산하며, 프로세스 잡음 공분산 행렬을 이용해 예측된 오차 공분산 행렬을 계산합니다. 이를 통해, 센서 데이터에서 발생하는 노이즈를 줄이고 실시간 위치 및 자세를 최적화합니다.


4.  다음과 같이  칼만 필터 기반 미사일 자세 제어 세부 구현 기술력 확보 성공

1) 상태 전이 및 제어 입력 행렬 설계
미사일의 실시간 위치와 속도를 고려하여 동적 시스템 모델을 정의하고, 이를 바탕으로 상태 전이 행렬 과 제어 입력 행렬 을 설계합니다. 각 행렬은 미사일의 선형 및 회전 운동 방정식을 반영하여 설계되며, 이를 통해 미사일의 자세를 정확하게 추적합니다.

2) 프로세스 잡음 공분산 행렬
미사일의 고속 운동 중에 발생하는 불확실성을 반영하여 프로세스 잡음 공분산 행렬 을 설계합니다. 이 행렬은 시스템 모델의 오차를 최소화하여 미사일의 자세 상태를 안정적으로 예측할 수 있도록 합니다.

3) 오차 공분산 행렬 예측
예측된 상태의 오차 공분산 행렬 를 계산하여 시스템의 신뢰성을 높입니다. 이를 통해, 측정 오차를 보정하기 위한 근거가 제공됩니다.

4) 측정 업데이트 단계
ICM20948 센서에서 획득한 실시간 데이터를 바탕으로 측정값을 이용해 상태 보정을 수행합니다. 미사일의 위치 및 자세 제어에 필요한 방위각과 고각 정보를 지속적으로 업데이트하여, 더욱 정밀한 자세 제어가 가능하도록 합니다.

5) 보정된 상태 오차 공분산 행렬 갱신
센서의 측정값을 반영하여 보정된 상태의 오차 공분산 행렬 을 갱신함으로써, 센서 노이즈를 효과적으로 제거하고 오차를 최소화합니다. 이를 통해 실시간으로 보정된 미사일의 자세 데이터를 제공합니다.


5. 경쟁력 분석

  1. 기술력: 군사용 9축 센서와 칼만 필터 알고리즘을 결합한 독자적인 자세 제어 기술을  완벽히 분석하고 있습니다.
  2. 정확성 및 신뢰성: ICM20948 센서 데이터를 실시간으로 보정하여 높은 정확도를 제공하며, 미사일 비행 중 발생하는 다양한 외부 요인을 보정 기술력을 보유하고 있읍니다.
  3. 소형화 및 경량화: 미사일 탑재에 적합한 소형 경량 설계가 가능하도록 세부 검토 분석중이며, 방산용 센서 데이터의 노이즈를 최소화하는 최적화된 칼만 필터 알고리즘을 제공하려고 세부 검토 분석중 입니다.

6. 시장 분석 및 기대 효과

ICM20948 센서를 활용한 미사일 자세 제어 기술은 군사용 무인기, 미사일, 정밀 타격 무기 등의 정확한 타격을 위한 필수 기술로 시장성이 높습니다. 국내외 방산 업체와 협력하여 이 기술을 상용화할 경우, 안정적인 매출과 빠른 시장 점유율 확대가 기대됩니다.


7. 투자 유치 목적 및 자금 사용 계획

투자 유치 목표 금액: 5억 원
자금 사용 계획:

  • 기술 개발 강화: 기존 칼만 필터 알고리즘의 고도화 및 최적화 연구
  • 장비 구매: 실험 및 개발에 필요한 테스트 장비 구매
  • 마케팅 및 영업 확대: 주요 방산 업체와의 협력 기회 창출을 위한 네트워크 구축
  • 프로토타입 개발: 미사일에 탑재 가능한 시제품 개발 및 초기 테스트 진행

8. 미래 사업 확장 가능성 및 기대 수익

미사일 자세 제어 기술을 바탕으로 다양한 군용 무기에 적용할 수 있는 플랫폼 개발이 가능하며, 장기적으로는 국방용 드론 및 자율비행 무기에도 활용할 수 있습니다. 특히 칼만 필터 알고리즘을 기반으로 한 제어 시스템은 무인기 및 로봇 제어에도 활용할 수 있어 기술 응용 분야가 다양합니다. 이를 통해 연간 10억 원 이상의 매출 성장이 가능할 것으로 예상됩니다.


9. 맺음말

제가 운영하는 Deep Network는 ICM20948 9축 센서와 칼만 필터 기반의 미사일 자세 제어 기술을 통해 방산 산업에서 독보적인 기술 경쟁력을 확보 성공했읍니다. 미사일의 방위각과 고각 정보를 실시간으로 정확하게 보정하여 제공하는 이 기술은 미사일의 신뢰성을 높이고, 방산 무기의 정밀 타격 성능을 극대화하는 데 기여할 것입니다. 본 제안서를 통해 Deep Network의 성장 가능성에 투자해 주시기를 부탁드리며, 혁신적인 방산 기술의 선두주자로 자리매김할 수 있도록 지원해 주시기를 희망합니다.

일인 AI 스타트업 딥네트워크 :   LLM  AI 서비스 학습 및 추론 알고리즘의 핵심을 이해하고 구현하는 ChatGPT LLM  AI 서비스 구현 전문성 소개 ....

1. AI 언어 모델 분석 및 학습 알고리즘 이해

딥네트워크  CEO  /   장석원   /   010 3350 6509   /   sayhi7@daum.net

 

딥네트워크는 ChatGPT와 같은 언어 모델의 학습 및 추론 과정에 대한 심도 있는 분석을 수행해온 전문성을 보유하고 있습니다. 대형 언어 모델의 신뢰성 있는 답변 생성의 핵심은 방대한 데이터를 학습하며 사용자 질문에 대한 적절한 답변을 찾아내는 알고리즘과 최적화 기술에 달려 있습니다. 딥네트워크는 다음과 같은 학습 과정과 원리를 상세히 분석하고 연구하여 LLM(대형 언어 모델)의 학습 및 추론 메커니즘을 이해하는 기술적 노하우를 확보했습니다.

  • 트랜스포머 모델 구조 분석: 언어 모델의 핵심이 되는 트랜스포머 구조를 분석하여, 각기 다른 데이터와 문맥을 이해하고 신뢰성 있는 응답을 생성하는 원리를 파악했습니다.
  • Kubernetes 기반의 분산 학습 환경 구축 경험: Kubernetes와 Nvidia GPU를 활용하여 대규모 분산 학습을 효율적으로 수행하는 환경을 설계하고, 이를 통해 실제 대형 언어 모델 학습을 세부 분석해 볼 수 있었습니다. 이를 통해 대규모 데이터를 병렬 처리하고 신속하게 학습할 수 있는 실제 분산 학습의 세부 분석 경험과 기술력을 확보했습니다.
  • 호로보드(Horovod)와 TensorFlow를 이용한 학습 최적화: Horovod API와 TensorFlow 프레임워크를 사용하여, 데이터 병렬화를 통해 모델의 학습 속도를 높이는 방법을 세부 분석한 경험이 있습니다. 이를 통해, 신속한 학습과 효율적인 모델 최적화 기술의 분석 능력을 갖추고 있습니다.

2. AI 알고리즘에 대한 깊은 이해와 분석 경험

딥네트워크는 단순히 모델을 사용하는 것에 그치지 않고, 대형 언어 모델이 어떻게 데이터의 문맥을 파악하고, 질문에 대한 최적의 답변을 추론하는지, 그 메커니즘을 깊이 있게 이해하고 있습니다.

  • 추론 알고리즘 연구: ChatGPT와 같은 대형 언어 모델의 신뢰성 있는 추론 결과를 가능하게 하는 Transformer와 Attention 메커니즘을 이해하고, 각 레이어의 역할을 심층적으로 분석해왔습니다. 특히, 추론 시 Attention 메커니즘이 특정 토큰에 집중하며 의미를 파악하는 과정을 연구하여, 모델이 어떻게 의미 있는 답변을 생성하는지 그 원리를 파악했습니다.
  • 질문-응답 최적화 연구: 딥네트워크는 질문과 문맥에 적합한 답변을 생성하기 위한 알고리즘을 분석하여, LLM이 답변을 생성할 때의 신뢰성을 높이는 방법에 대한 전문적인 통찰을 확보했습니다.

3. 고유 기술 역량과 LLM 분석 경험의 차별화 포인트

ChatGPT와 같은 대형 언어 모델은 막대한 투자와 자원을 통해 개발되지만, 딥네트워크는 대형 모델의 원리를 심도 있게 연구하고 분석하여, 상대적으로 적은 자원으로도 언어 모델의 학습 및 추론 메커니즘을 이해하고 구현할 수 있는 기술력을 보유하고 있습니다.

이를 통해, ChatGPT와 같은 대형 언어 모델의 핵심 원리를 이해하고 기술적으로 파악했음을 블로그를 통해 설명할 수 있습니다. 딥네트워크는 자금이 부족한 상황에서도, 알고리즘의 최적화분산 학습 환경 구축을 통해 기존 대형 모델에 대한 이해도를 높여왔고, 이를 통해 AI 분야의 핵심 기술 이해력과 분석력을 입증하고 있습니다.

 

생성형 AI 서비스 ChatGPT 와 같은 서비스의 동작 원리

  1. 대규모 언어 모델 학습
    • 모델 구조: ChatGPT는 Transformer 기반의 대규모 언어 모델로, 수십억 개의 파라미터를 갖추고 있습니다. 이러한 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해 및 생성 능력을 갖추게 됩니다.
    • 훈련 데이터: 모델은 책, 웹사이트, 뉴스 기사 등 다양한 소스의 데이터를 통해 학습합니다. 이를 통해 다양한 문맥에서의 언어 패턴을 학습하고, 질문에 대한 답변을 생성할 수 있습니다.
  2. 추론 알고리즘
    • 입력 처리: 사용자가 질문을 입력하면, 모델은 이를 토큰화하여 입력 시퀀스로 변환합니다.
    • 컨텍스트 이해: 모델은 입력된 질문의 문맥을 이해하고, 관련 정보를 추출합니다.
    • 답변 생성: 모델은 학습된 패턴을 기반으로 적절한 답변을 생성하며, 생성된 답변은 다시 토큰화되어 사용자에게 반환됩니다.

일인 AI 스타트업 딥네트워크의 기술적 역량

딥네트워크는 AI 및 머신러닝 분야에서 다음과 같은 핵심 역량을 보유하고 있습니다:

  1. 최적화된 모델 학습
    • 데이터 전처리: 저희는 데이터를 정제하고 전처리하는 과정을 통해 모델의 성능을 극대화합니다.
    • 하이퍼파라미터 튜닝: 최적의 모델 성능을 위해 하이퍼파라미터를 조정하는 기술을 보유하고 있습니다.
  2. 효율적인 추론
    • 분산 학습: 여러 GPU를 활용한 분산 학습 기술을 통해 대규모 모델을 효율적으로 학습시킵니다.
    • 실시간 추론: 최적화된 알고리즘을 통해 실시간으로 빠르고 정확한 답변을 생성합니다.
  3. 신뢰성 확보
    • 모델 검증: 다양한 테스트를 통해 모델의 정확성과 신뢰성을 검증합니다.
    • 피드백 시스템: 사용자 피드백을 기반으로 모델을 지속적으로 개선합니다.

결론

딥네트워크는 비록 자금력은 부족하지만, ChatGPT와 같은 모델의 작동 원리를 이해하고 있으며, 실제 분산 학습 환경을 구축하고, LLM의 학습 및 추론 메커니즘을 분석하는 전문성을 보유한 회사입니다.

이를 통해, AI 모델의 핵심 알고리즘을 심도 있게 이해하고 있으며, 이러한 전문성을 활용하여 다양한 AI 서비스를 위한 학습 및 추론 알고리즘의 최적화와 분석 역량을 갖춘 회사로서, 고객과 투자자들에게 신뢰성 있는 파트너로 자리매김하고자 합니다.

 

 

 

네이버 AI 부서 가 최근 올린 구인공고 인데 ....     네이버는 왜 LLM 을 이런 분야를 왜 개발해 사업화 하려 하는걸까요 ?

이런것 고민을 깊게 해 봐야 LLM 에 대해 깊이 있는 통찰력도 생기고 또 보는 시야가 넓어집니다 ...  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

일인 AI 스타트업 딥네트워크 RAG Model 검색 구현 시 텍스트 객체 등의 검색관련 요즘 고민하는 사업화 이슈  소개

 

딥네트워크  CEO /  장석원 /  010 3350 6509   /   sayhi7@daum.net 

 

Sung Kim     업스테이지 대표님  페이스북 글 소개 입니다 ...

LLM을 할때, RAG를 할때, DB화를 할때, 가장 먼저 해야할일은 이미지, PDF, 문서등에서 구조화된 정보 (html, md등)를 뽑아 내는 것입니다. 그것도 가장 정확하게 해야 하는데요.

이걸 제일 잘하는 것이 Upstage Document Parse 입니다.    라고 업스테이지 대표님께서 위와 같이 페이스북에 소개하셨는데요 ....

 

요 몇일 고민하면서 그 핵심을 다음과 같이 정리했읍니다 ....

RAG Model 검색 구현 시 텍스트 객체 등의 검색 원리

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 모델을 사용하여 PDF 문서에서 텍스트를 검색하는 경우, 다음과 같은 원리가 적용됩니다:

  1. 텍스트 인덱싱:
    • PDF 파일에서 텍스트 객체로 정의된 텍스트를 추출하여 인덱스를 생성합니다. 이는 텍스트 검색 엔진이 문서의 내용을 빠르게 검색할 수 있도록 돕습니다.
    • 텍스트 객체로 정의된 텍스트는 PDF 내부에서 구조화된 데이터로 저장되므로, 이를 기반으로 인덱스를 생성할 수 있습니다.
  2. 검색 요청 처리:
    • 사용자가 검색어를 입력하면, 검색 엔진은 생성된 인덱스를 기반으로 해당 검색어와 일치하는 텍스트 객체를 찾습니다.
    • PDF 문서의 텍스트 객체는 각기 다른 객체로 저장되므로, 각 객체의 내용을 빠르게 확인할 수 있습니다.
  3. 검색 결과 반환:
    • 검색 엔진은 검색어와 일치하는 텍스트 객체를 포함하는 페이지와 위치를 반환합니다.
    • 텍스트 객체의 위치 정보와 폰트, 크기 등의 정보를 활용하여 사용자가 찾는 정보를 문서 내에서 쉽게 찾을 수 있습니다.

 

 

Nordic Bluetooth  일인 스타트업 딥네트워크 - Nordic Bluetooth 5.1 SDK  을 적용해서 송신 및 수신시 멀티페어링된 장치들과 데이터 전송 기술력 소개 ...

딥네트워크  CEO / 장석원 /  010 3350 6509   /   sayhi7@daum.net  

 

Nordic Bluetooth 5.1 SDK는 주로 nRF52 시리즈nRF53 시리즈의 SoC (System-on-Chip)를 사용하여 구현됩니다. 이러한 칩셋은 Bluetooth 5.1 스펙을 지원하며, 특히 Bluetooth 방향 탐지(Direction Finding)AOA (Angle of Arrival), AOD (Angle of Departure) 기능을 활용한 고정밀 위치 추적 기능을 제공합니다. Nordic의 SDK는 이러한 기능을 활용하여 Bluetooth 5.1의 향상된 페어링, 접속 관리, 저전력 기능 등을 지원합니다.

주요 칩셋

Nordic Bluetooth 5.1 SDK에서 지원하는 주요 칩셋은 다음과 같습니다:

  1. nRF52811: Bluetooth 5.1의 핵심 기능을 지원하는 SoC로, 위치 기반 서비스에 적합합니다.
  2. nRF52840: 강력한 멀티 프로토콜 지원과 Bluetooth 5.1 기능을 제공하며, 고성능 및 저전력 운영을 특징으로 합니다.
  3. nRF5340: 듀얼 코어 SoC로 Bluetooth 5.1 기능 외에도 강력한 성능과 확장성을 지원합니다.

Bluetooth 5.1 Stack 세부 구현

Nordic Bluetooth 5.1 SDK는 SoftDevice라는 독점 Bluetooth 스택을 포함하고 있으며, 이를 통해 다양한 Bluetooth 기능을 제공합니다. SoftDevice는 안정적이고 검증된 스택으로, 페어링, 접속 관리, 저전력 제어, 광고 및 스캐닝 등을 포함한 Bluetooth 기능을 구현할 수 있습니다.

1. 페어링 처리 부분

페어링 처리는 보안 연결을 설정하는 중요한 부분입니다. Nordic SDK는 다음과 같은 API를 통해 페어링을 관리합니다:

  • pm_conn_sec_params_set(): 보안 매개변수를 설정합니다. 이 함수의 인자는 ble_gap_sec_params_t 구조체로, 보안 수준, 암호화 여부, 키 분배 정책 등을 설정합니다.
  • pm_conn_secure(): 설정된 보안 매개변수를 기반으로 페어링을 시작합니다.

2. 접속 관리 부분

Bluetooth 5.1에서는 여러 장치와의 연결을 안정적으로 관리하는 것이 중요합니다. Nordic SDK는 연결 설정, 유지 및 해제를 위해 다음 API를 사용합니다:

  • sd_ble_gap_connect(): 장치가 중앙 역할을 할 때, 지정된 주소로 연결을 시도합니다. 이 함수의 인자는 연결할 장치의 주소 및 연결 매개변수를 설정합니다.
  • sd_ble_gap_disconnect(): 연결을 종료합니다.

3. Notification 처리 부분

Notification은 서버 장치에서 클라이언트로 데이터를 전송하는 데 사용됩니다. Nordic SDK에서는 다음 API를 사용하여 Notification을 설정하고 전송할 수 있습니다:

  • sd_ble_gatts_hvx(): Notification을 전송합니다. 이 함수의 인자는 핸들(handle), 데이터 길이, 그리고 전송할 데이터를 포함합니다.
  • sd_ble_gatts_value_set(): Notification 전송 전, 전송할 값을 설정합니다.

4. 저전력 제어 처리 부분

Bluetooth 5.1의 저전력 기능은 배터리 수명을 연장하는 데 중요한 역할을 합니다. Nordic SDK는 저전력 모드를 효과적으로 관리하기 위해 다음 API를 사용합니다:

  • sd_app_evt_wait(): CPU를 저전력 모드로 전환합니다.
  • nrf_pwr_mgmt_run(): 시스템이 저전력 상태로 전환될 수 있도록 전력 관리 루틴을 실행합니다.

5. Advertising 처리 부분

광고는 Bluetooth 장치가 주기적으로 신호를 브로드캐스트하는 역할을 합니다. Nordic SDK에서는 다음 API를 통해 광고를 설정하고 관리합니다:

  • sd_ble_gap_adv_start(): 광고를 시작합니다. 이 함수의 인자로는 광고 설정 매개변수가 들어가며, 이를 통해 광고 인터벌, 광고 데이터 등을 지정할 수 있습니다.
  • sd_ble_gap_adv_stop(): 광고를 중지합니다.

6. Scanning 처리 부분

스캔은 주로 주변 Bluetooth 장치를 검색할 때 사용됩니다. Nordic SDK에서는 다음 API를 사용하여 스캔을 관리합니다:

  • sd_ble_gap_scan_start(): 스캔을 시작합니다. 이 함수의 인자로는 스캔 매개변수(ble_gap_scan_params_t)가 포함됩니다.
  • sd_ble_gap_scan_stop(): 스캔을 중지합니다.

7. 1멀티 페어링 처리

Bluetooth 5.1에서는 다중 장치와의 페어링이 가능하며, 이를 위해 Nordic SDK에서는 다중 장치 연결을 관리하는 기능을 제공합니다.

멀티 페어링 처리의 핵심 API는 다음과 같습니다:

  • pm_peers_delete(): 모든 저장된 페어링 정보를 삭제합니다.
  • pm_peer_new(): 새로운 페어링 정보를 저장합니다.
  • pm_conn_sec_start(): 각 연결에 대해 보안 설정을 시작합니다.

송신과 수신 구현 예시

 

송신 및 수신은 멀티페어링된 장치들과 데이터 전송을 할 때 유용합니다. 이를 구현하기 위해서 다음과 같은 흐름을 사용할 수 있습니다:

  1. 각 연결에 대해 sd_ble_gatts_hvx() 함수를 호출하여 데이터를 전송합니다. 각 장치에 대한 핸들을 유지하면서 동시에 송신 작업을 수행할 수 있습니다.
  2. 수신 측에서는 ble_evt_handler() 콜백 함수를 통해 수신된 데이터를 처리합니다. 이때 각 연결에 대해 핸들 및 데이터 상태를 유지합니다.

예를 들어, 다중 장치에 Notification을 보내려면 다음과 같이 구현할 수 있습니다:

코드 예시
for (int i = 0; i < num_connections; i++) {
    uint16_t conn_handle = connections[i].conn_handle;
    ble_gatts_hvx_params_t hvx_params;
    memset(&hvx_params, 0, sizeof(hvx_params));
    
    hvx_params.handle = char_handle;
    hvx_params.type   = BLE_GATT_HVX_NOTIFICATION;
    hvx_params.p_data = p_data;
    hvx_params.p_len  = &data_len;
    
    sd_ble_gatts_hvx(conn_handle, &hvx_params);
}

위의 코드에서 다중 연결에 대해 각각 Notification을 보내고 있으며, 각 연결에 대한 핸들을 기반으로 데이터를 전송합니다.


이와 같이 Nordic Bluetooth 5.1 SDK는 다양한 API와 설정을 통해 페어링, 접속 관리, 저전력 모드,

멀티 페어링 등 Bluetooth 5.1의 고급 기능을 구현할 수 있습니다.

 

투자유치 제안서 :   일인 AI 스타트업 딥네트워크의  LLM(대형 언어 모델) 구조 분석, 어휘 기반 기술을 적용한  RAG 기반 검색 시스템 구현  투자제안서 초안  -   - 자체적으로 생성한 데이터를 활용하거나, 공개적으로 이용 가능한 데이터베이스를 활용하여 RAG 모델을 구축 가능.

1. 회사 개요

  • 회사명: 딥네트워크(Deep Network)  CEO  /  장석원  /   HP  010 3350 6509  /   sayhi7@daum.net   
  • 설립 목적: 최신 AI 및 딥러닝 기술을 통해 보다 강력한 검색 및 언어 모델 솔루션을 제공
  • 주요 기술: LLM(대형 언어 모델) 구조 분석, 어휘 기반 및 딥러닝 기반 검색 알고리즘 최적화, RAG 기반 검색 시스템 구현
  • 주요 목표: 전통적 어휘 기반 검색의 정확성과 딥러닝 기반 검색의 유연성을 결합하여, 사용자 질의에 정확하고 자연스러운 답변을 제공하는 혁신적인 검색 및 추론 시스템을 개발

2. 프로젝트 배경

최근 대형 언어 모델은 다양한 언어와 지식에 대해 강력한 이해 및 생성 능력을 보이고 있으나, 기존의 언어 모델이 단순히 사전 학습된 데이터에 기반하여 생성하는 방식에서는 최신 정보나 상세한 문맥을 즉각 반영하기 어려운 한계가 있습니다. 딥네트워크는 이 점을 보완하기 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조를 도입하여 검색 기반 정보 추출과 LLM의 자연어 생성 기능을 결합함으로써 더욱 정교하고 정확한 검색 및 응답 시스템을 구축하고자 합니다.

 

3. 기술적 분석 및 차별점

  • 어휘 기반 검색: 높은 정밀도를 유지하며 특정 키워드나 텍스트 패턴에 기반한 빠르고 효율적인 검색 기능을 제공
  • 딥러닝 기반 검색: 다양한 언어 및 표현 패턴을 학습해 유연하고 확장성이 뛰어난 검색 결과를 제공
  • RAG 구조 통합: RAG 모델은 검색 프로세스에서 유의미한 정보를 실시간으로 추출한 후, 이를 LLM에 통합해 사용자 질의에 맞는 정교한 답변을 생성
  • GPT-3.5 기반 LLM 성능 향상: 대형 언어 모델을 활용한 추론을 통해 더욱 자연스럽고 높은 이해력을 가진 답변을 제공하며, 검색과 생성 기능의 유기적인 결합으로 정보 전달 능력을 극대화

4. 세부 기술 구현

딥네트워크의 검색 시스템은 다음과 같은 단계로 구성됩니다:

  • 1) 전처리 단계:
    • 사용자 질의를 어휘 기반 분석과 딥러닝 기반 분석을 통해 두 가지 방식으로 사전 처리
    • 질의 내 주요 키워드와 관련된 문맥을 분석하여 검색에 적합한 텍스트를 식별
  • 2) 검색 및 정보 추출 단계:
    • 어휘 기반 검색 엔진은 높은 정밀도를 목표로 빠르게 관련 문서나 정보를 검색
    • 딥러닝 기반 검색 엔진은 질의와 유사한 문맥과 주제를 가진 다양한 표현을 포함한 정보까지 포괄하여 검색
    • 두 방식의 검색 결과를 결합하여 LLM의 입력 데이터로 최적화된 형태로 가공
  • 3) RAG 기반 생성 및 최적화 단계:
    • RAG 구조를 통해 검색된 정보와 LLM을 결합, 관련된 지식과 문맥을 모델 입력에 통합
    • GPT-3.5를 활용하여 사용자 질의에 최적화된 답변을 생성하며, 질의의 맥락에 맞는 정확한 응답을 제공
  • 4) 학습 및 피드백 루프:
    • RAG와 LLM의 조합으로 생성된 답변의 품질을 지속적으로 평가하고, 피드백을 통해 검색 및 생성 모델을 정교화
    • 사용자 피드백을 바탕으로 모델을 재학습하여 질의 응답의 정확성을 높이고 학습 효율성을 극대화

5. RAG 기반 LLM의 장점

  • 문맥 인식 능력 강화: 검색된 정보가 질의에 맞게 조정되어 답변의 문맥 적합성을 높임
  • 정확도 및 속도 향상: 필요한 정보를 즉각 검색하고, 그 결과를 기반으로 생성하므로 답변의 정확성과 처리 속도가 높음
  • 지속적 업데이트 가능: 최신 정보로 검색 결과를 반영함으로써 지식의 갱신 주기를 빠르게 유지

6. 기술적 구현 계획

  • 단계 1: 어휘 기반 검색 엔진 개발 및 최적화
  • 단계 2: 딥러닝 기반 검색 엔진 개발 및 통합, 전처리 알고리즘 적용
  • 단계 3: RAG 구조와 GPT-3.5 통합을 통한 검색-생성 모델 구축
  • 단계 4: 사용자 피드백 기반의 학습 및 최적화 알고리즘 개발
  • 단계 5: 성능 평가 및 상용화를 위한 피드백 루프 구축

7. 상용화 계획

딥네트워크는 검색 및 생성 능력을 결합한 모델을 상용화하여 다양한 산업의 검색 수요를 충족하고자 합니다. 특히 비즈니스 인텔리전스, 금융, 헬스케어 등 데이터의 정확성과 실시간성이 중요한 분야에서의 활용 가능성이 높습니다. 상용화 단계에서는 기업과의 제휴 및 클라우드 기반의 서비스로 확장하여 다양한 API 및 플랫폼과의 연동을 고려합니다.

8. 투자 필요성

본 프로젝트의 성공적인 수행을 위해서는 다음의 투자 및 지원이 필요합니다:

  • AI 연구개발 인프라 확충: 고성능 GPU 클러스터, 데이터 관리 시스템 등
  • 전문 인력 채용: 검색 시스템 개발, LLM 최적화 및 RAG 모델 구현에 필요한 전문가 확보
  • 상용화 및 마케팅 비용: 초기 사용자를 확보하고, 기업 고객 대상의 마케팅 진행
  • 지속적 모델 업데이트: 사용자 피드백을 반영하여 지속적인 모델 학습 및 개선이 가능한 인프라 구축

9. 기대 효과

  • 정확한 정보 제공: 고도화된 검색 시스템으로 질의에 맞는 정확한 정보 제공
  • 실시간 반응성: 최신 정보를 실시간으로 반영할 수 있는 검색-생성 모델 구현
  • 비즈니스 적용성 강화: 다양한 산업 분야에서 활용 가능한 다목적 검색 및 생성 모델 개발

10. 결론

딥네트워크의 RAG 기반 검색 시스템은 검색의 정확성과 유연성을 동시에 제공하며, LLM의 성능을 최대한 활용할 수 있는 강력한 솔루션입니다. 이 솔루션은 비즈니스 인텔리전스, 금융, 의료 등 고도화된 검색과 정확한 정보를 요구하는 분야에서 경쟁력 있는 서비스를 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 딥네트워크는 투자 유치를 통해 상용화를 목표로 하며, 향후 AI 시장에서의 강력한 성장을 기대합니다.

 

 

 

메타(FaceBook)가 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 모델을 통해 AI 검색 기능을 사업화하려는 경우, 20년 전 웹 브라우저 검색 엔진의 원천 기술을 반드시 확보해야 하는 것은 아닙니다. RAG 모델은 현대적인 자연어 처리 및 기계 학습 알고리즘을 활용하여, 전통적인 검색 엔진과는 다른 방식으로 정보를 수집하고 제공하기 때문입니다.

 

1. RAG 모델과 전통적인 검색 엔진의 차이점

  • RAG 모델은 사용자가 입력한 질문에 대한 관련 문서나 데이터베이스에서 정보를 추출한 후, 이를 기반으로 언어 모델이 답변을 생성하는 구조입니다. 전통적인 검색 엔진처럼 키워드 기반의 검색 결과를 반환하기보다는, 사용자에게 자연스러운 응답을 제공합니다.
  • 기존 검색 엔진 기술은 주로 웹 페이지의 키워드를 색인하고, 사용자가 입력한 키워드와 일치하는 페이지를 랭킹 알고리즘을 통해 반환합니다.

2. 메타의 검색 기능 사업화와 원천 기술 필요성

  • 메타가 AI 검색 서비스를 사업화하는 데 있어 중요한 요소는 최신 RAG 기술의 성능과 사용자 요구를 충족할 수 있는가에 있습니다. 웹 검색 엔진의 초기 기술과는 달리, 메타는 현대적인 자연어 처리 기술과 대규모 데이터를 활용하여 필요한 정보를 수집하고, 이를 통해 검색 기능을 강화할 수 있습니다.
  • 특히 메타는 자체적으로 생성한 데이터를 활용하거나, 공개적으로 이용 가능한 데이터베이스를 활용하여 RAG 모델을 구축할 수 있습니다. 

3. RAG 모델의 장점과 확장 가능성

 
  • RAG 모델은 대규모 데이터에 접근할 수 있다면, 웹과 상관없이 다양한 출처에서 정보를 검색하고 결과를 생성할 수 있습니다. 따라서 메타(FaceBook)는 RAG 모델을 사용해 검색 서비스를 제공하면서도 전통적인 웹 검색 엔진 기술에 의존하지 않고, 자체 데이터를 통해 차별화된 검색 서비스를 제공할 수 있습니다.

결론적으로, 메타가 AI 검색 기능을 사업화하는 데 있어서 전통적인 웹 브라우저 검색 엔진의 원천 기술을 확보해야 하는 것은 필수적이지 않습니다.

 

투자 제안서: 딥네트워크 - 정밀 미사일 자세제어 솔루션

회사 소개

딥네트워크는 독자적인 AI 기술을 바탕으로 미사일의 정밀한 자세 제어를 목표로 하는 일인 AI 스타트업입니다. 저희는 칼만 필터 알고리즘을 최적화하여, 미사일의 위치, 속도, 각도 등의 상태를 실시간으로 추정하고 보정하는 기술 세부 구현 노하우 파악에 성공했습니다. 이 기술을 통해 미사일의 추력 노즐을 정밀하게 제어하여 안정적인 비행 궤적을 유지할 수 있습니다.

 

딥네트워크   CEO /  장석원  /  010 3350 6509   /  sayhi7@daum.net  

시장 분석

  • 글로벌 방위산업 시장: 2022년 약 2조 달러 규모로, 2030년까지 연평균 3% 성장할 것으로 예상됩니다.
  • 미사일 제어 시스템 시장: 미사일 제어 시스템의 기술적 요구사항이 높아지고 있으며, 저희 솔루션은 이러한 요구를 충족할 수 있습니다.
  • 경쟁 분석: Lockheed Martin, Boeing 등의 주요 방위산업체가 있지만, 딥네트워크는 유연한 혁신과 빠른 기술 개발로 경쟁력을 갖추고 있습니다.

기술 개요

  • 칼만 필터 알고리즘: 상태 벡터와 측정 벡터를 통합하여 실시간으로 미사일의 자세를 추정하고 보정합니다.
  • 9축 센서 통합: ICM20948 센서로부터 가속도와 각속도 데이터를 실시간으로 처리하여 높은 정확도를 구현합니다.
  • 실시간 데이터 보정: 센서 데이터의 노이즈를 최소화하고 오차를 보정하여 안정적인 제어를 유지합니다.

주요 성과

  • 프로토타입 개발: 칼만 필터와 9축 센서를 통합한 미사일 자세 제어 시스템을 성공적으로 구현 노하우 확보 성공.
  • 테스트 및 검증: 다양한 환경에서의 테스트를 통해 높은 정확성과 안정성 확보 준비중.
  • 기술 특허: 칼만 필터 기반 미사일 자세 제어 기술 특허 출원 준비 계획 중.

투자 필요성

  • 기술 개발: 칼만 필터 알고리즘 고도화 및 실시간 데이터 처리 속도 향상.
  • 인프라 확충: 테스트 베드 구축 및 고도화된 테스트 환경 마련.
  • 인력 확충: 연구개발 인력 및 전문 엔지니어 채용.

투자 계획

  • 투자 금액: 총 30억 원
  • 자금 사용 계획:
    • 기술 개발 및 고도화: 15억 원
    • 인프라 확충: 10억 원
    • 인력 채용 및 교육: 5억 원

기대 효과

  • 정확한 자세 제어: 미사일의 안정성과 성능을 극대화.
  • 시장 경쟁력 강화: 글로벌 방위산업 시장에서 경쟁력 있는 기술 확보.
  • 수익 창출: 미사일 제조업체 및 방위 산업과의 협력을 통한 수익 창출.

비즈니스 모델

  • 기술 라이선스: 미사일 제조업체와 방위 산업에 기술 노하우 제공.
  • 맞춤형 솔루션: 고객 맞춤형 미사일 자세 제어 솔루션 개발 노하우 제공.
  • 지속적인 연구개발: 기술 고도화 및 새로운 응용 분야 발굴.

시장 기회

  • 방위산업: 군용 미사일의 안정성과 성능 향상을 위한 기술 수요 증가.
  • 민간 항공기: 민간 항공기의 안전성 강화를 위한 기술 적용 가능성.
  • 무인 항공기: 드론과 같은 무인 항공기 분야에서의 응용 가능성.

파트너십 및 협력

  • 미사일 제조업체: 방산 관련 미사일 제조업체와의 협력을 통해 기술 상용화를 위한 투자 유치 준비.
  • 연구 기관: 국내외 연구 기관과의 공동 연구 및 개발 준비 중.
  • 정부 기관: 방위산업 관련 정부 기관과의 협력 준비 중.

연구개발 계획

  • 알고리즘 고도화: 칼만 필터 알고리즘의 성능 향상 및 최적화 준비 중.
  • 실시간 데이터 처리: 센서 데이터의 실시간 처리 속도 개선 준비 중.
  • 테스트 및 검증: 다양한 환경에서의 테스트를 통해 시스템의 안정성 검증 준비 중.

인력 확충 계획

  • 연구개발 인력: 칼만 필터 알고리즘 전문가 및 데이터 과학자 채용  준비 중.
  • 전문 엔지니어: 미사일 제어 시스템 개발을 위한 전문 엔지니어 채용 준비 중.
  • 교육 및 훈련: 신입 인력의 교육 및 훈련 프로그램 운영 준비 중.

세부 기술 개발 계획

  1. 예측 단계:
    • 데이터 수집: ICM20948 9축 센서를 통해 가속도 및 각속도 데이터를 실시간으로 수집.
    • 상태 예측: 칼만 필터의 상태 전이 행렬 A와 제어 입력 행렬 B를 사용하여 미사일의 다음 상태를 예측. 
    • 오차 공분산 예측: 프로세스 잡음 공분산 행렬 Q를 사용하여 오차 공분산 행렬을 예측. 
  2. 갱신 단계:
    • 측정 업데이트: 실제 센서로부터 얻은 측정값을 사용하여 상태를 보정.
    • 상태 보정: 보정된 상태를 사용하여 정확한 미사일 궤적을 유지. 
    • 오차 공분산 업데이트: 보정된 상태의 오차 공분산 행렬을 업데이트. 
  3. 노이즈 모델링 및 보정:
    • 노이즈 분석: 센서 데이터의 잡음 특성을 분석하여 노이즈 모델을 생성.
    • 보정 알고리즘: 노이즈 모델을 기반으로 데이터 보정 알고리즘을 개발하여 정확도를 향상.

결론

딥네트워크는 독창적이고 혁신적인 미사일 자세제어 솔루션을 개발하였습니다. 투자자 여러분의 지원을 통해 기술을 더욱 고도화하고, 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하여 성공적인 사업 성과를 이루고자 합니다. 감사합니다.

OV5640 센서를 STM32H743와 연결하여 FHD 해상도 및 초당 60프레임의 영상을 Wi-Fi를 통해 전송하는 과정은 여러 단계를 포함합니다. 여기서는 주요 단계와 필요 기술에 대해 설명하겠습니다.

 

일인 IT 스타트업 딥네트워크  CEO  /  장석원

HP :   010 3350 6509   /   sayhi7@daum.net

1. OV5640 센서 설정

OV5640 센서를 FHD (1920x1080) 해상도와 60fps의 프레임 속도로 설정하기 위해 I2C 통신을 사용합니다. 일반적으로 아래와 같은 과정을 따릅니다:

  • I2C 통신 초기화: STM32H743의 I2C 인터페이스를 초기화하고, OV5640에 연결합니다.
  • 레지스터 설정: OV5640의 데이터 시트에서 FHD 해상도와 프레임 속도에 해당하는 레지스터 주소를 확인한 후, 이를 설정하는 값을 작성하여 I2C를 통해 전송합니다. 예를 들어, 0x3800부터 시작하는 레지스터를 설정하여 해상도 및 프레임 속도를 조정할 수 있습니다.
c
코드 복사
#include "i2c.h"

void OV5640_Setup() {
    // I2C 통신을 통해 OV5640 레지스터 설정
    uint8_t reg_data[] = {0xXX, 0xYY}; // 설정할 레지스터와 값
    HAL_I2C_Master_Transmit(&hi2c1, OV5640_ADDRESS, reg_data, sizeof(reg_data), HAL_MAX_DELAY);
}

2. 영상 캡처

OV5640에서 캡처한 영상 데이터는 STM32H743의 DCMI (Digital Camera Memory Interface)를 통해 수신됩니다. DCMI는 카메라에서 입력된 데이터를 처리하고 메모리에 저장하는 데 사용됩니다.

  • DCMI 초기화: DCMI 모듈을 설정하여 OV5640으로부터 영상을 수신합니다.
  • 영상 포맷 설정: DCMI에서 수신할 데이터 포맷을 설정합니다 (예: YUV422, JPEG 등).
c
코드 복사
// DCMI 초기화 코드
void DCMI_Init() {
    // DCMI 초기화 및 설정
}

3. 영상 처리 및 전송

STM32H743에서 수신한 영상 데이터를 Wi-Fi를 통해 전송하는 과정은 다음과 같습니다:

  • Wi-Fi 초기화: ESP32 같은 Wi-Fi 모듈을 STM32와 연결하여 Wi-Fi 네트워크에 연결합니다.
  • TCP/UDP 프로토콜 설정: Wi-Fi 모듈을 통해 데이터를 전송하기 위해 TCP 또는 UDP 프로토콜을 사용합니다.
  • 영상 데이터 전송: DCMI로부터 수신한 영상 데이터를 Wi-Fi 모듈을 통해 전송합니다. 이 때, 실시간 전송을 위해 버퍼링 및 압축 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
c
코드 복사
// Wi-Fi 모듈을 통한 데이터 전송 예시
void Send_Video_Over_WiFi(uint8_t *data, size_t length) {
    // Wi-Fi를 통해 데이터 전송
}
 
 

4. I2C 통신 설정

OV5640 센서를 I2C 통신을 통해 설정하는 코드입니다. STM32의 HAL API를 사용하여 I2C 통신을 초기화하고, 레지스터 값을 설정하는 방법을 보여줍니다.

I2C 초기화

c
코드 복사
#include "stm32h7xx_hal.h"

// I2C 핸들 정의
I2C_HandleTypeDef hi2c1;

// I2C 초기화 함수
void I2C_Init(void) {
    hi2c1.Instance = I2C1;
    hi2c1.Init.Timing = 0x00303D5B; // Timing 설정 (예: 100kHz)
    hi2c1.Init.OwnAddress1 = 0; // 자신의 주소 (필요한 경우 설정)
    hi2c1.Init.AddressingMode = I2C_ADDRESSINGMODE_7BIT;
    hi2c1.Init.DualAddressMode = I2C_DUALADDRESS_DISABLE;
    hi2c1.Init.OwnAddress2 = 0;
    hi2c1.Init.GeneralCallMode = I2C_GENERALCALL_DISABLE;
    hi2c1.Init.NoStretchMode = I2C_NOSTRETCH_DISABLE;
    
    if (HAL_I2C_Init(&hi2c1) != HAL_OK) {
        // 오류 처리
    }
}

// 레지스터에 값 쓰기
void OV5640_WriteRegister(uint16_t reg, uint8_t value) {
    uint8_t data[3];
    data[0] = (reg >> 8) & 0xFF; // 레지스터 주소 상위 바이트
    data[1] = reg & 0xFF;        // 레지스터 주소 하위 바이트
    data[2] = value;             // 값
    
    HAL_I2C_Master_Transmit(&hi2c1, OV5640_ADDRESS, data, 3, HAL_MAX_DELAY);
}

// OV5640 초기화 함수
void OV5640_Init(void) {
    // OV5640 초기화 설정
    OV5640_WriteRegister(0x3103, 0x11); // 파워 업 명령
    // FHD 및 60fps 설정에 필요한 추가 레지스터 설정
    OV5640_WriteRegister(0x3800, 0x00); // X 시작
    OV5640_WriteRegister(0x3801, 0x00); // Y 시작
    OV5640_WriteRegister(0x3802, 0x07); // X 끝
    OV5640_WriteRegister(0x3803, 0x9F); // Y 끝
    // 추가 설정을 여기에 추가
}

5. DCMI 초기화 및 데이터 수신

DCMI를 초기화하고 데이터 수신을 처리하는 방법입니다.  단 DCMI를 설정하여 OV5640에서 캡처한 영상을 수신시 초당 60 fps 로 FHD 영상 수신이  DCMI를 초기화하고 데이터 수신시 이런 처리능력이 가능한지 확인이 필요 합니다 ...

DCMI 초기화

c
코드 복사
#include "stm32h7xx_hal.h"

// DCMI 핸들 정의
DCMI_HandleTypeDef hdcmi;

// DCMI 초기화 함수
void DCMI_Init(void) {
    hdcmi.Instance = DCMI;
    hdcmi.Init.PCKPolarity = DCMI_PCKPOLARITY_FALLING;
    hdcmi.Init.VSPolarity = DCMI_VSPOLARITY_LOW;
    hdcmi.Init.HSPolarity = DCMI_HSPOLARITY_LOW;
    hdcmi.Init.SynchroMode = DCMI_SYNCHRO_HARDWARE;
    hdcmi.Init.CaptureRate = DCMI_CR_ALL_FRAME;
    hdcmi.Init.ExtendedDataMode = DCMI_EXTENDED_DATA_DISABLE;
    hdcmi.Init.JpegMode = DCMI_JPEG_DISABLE;
    
    if (HAL_DCMI_Init(&hdcmi) != HAL_OK) {
        // 오류 처리
    }
}

// 데이터 수신 콜백
void HAL_DCMI_FrameEventCallback(DCMI_HandleTypeDef *hdcmi) {
    // DCMI로부터 수신한 데이터 처리
    // 예: DMA를 통해 버퍼에 저장
}

6. Wi-Fi 모듈 초기화 및 데이터 전송

ESP32와 같은 Wi-Fi 모듈을 초기화하고 데이터를 전송하는 코드입니다. 이 예시에서는 ESP32를 UART로 연결한다고 가정하겠습니다.

Wi-Fi 초기화 및 데이터 전송

c
코드 복사
#include "stm32h7xx_hal.h"

// UART 핸들 정의
UART_HandleTypeDef huart2;

// UART 초기화 함수
void UART_Init(void) {
    huart2.Instance = USART2;
    huart2.Init.BaudRate = 115200; // ESP32 기본 보드레이트
    huart2.Init.WordLength = UART_WORDLENGTH_8B;
    huart2.Init.StopBits = UART_STOPBITS_1;
    huart2.Init.Parity = UART_PARITY_NONE;
    huart2.Init.Mode = UART_MODE_TX_RX;
    huart2.Init.HwFlowCtl = UART_HWCONTROL_NONE;
    huart2.Init.OverSampling = UART_OVERSAMPLING_16;
    
    if (HAL_UART_Init(&huart2) != HAL_OK) {
        // 오류 처리
    }
}

// 데이터 전송 함수
void Send_Video_Over_WiFi(uint8_t *data, size_t length) {
    HAL_UART_Transmit(&huart2, data, length, HAL_MAX_DELAY);
}

7. 메인 루프 및 통합

모든 초기화 및 데이터 처리를 포함한 메인 루프를 작성합니다.

c
코드 복사
#include "stm32h7xx_hal.h"

int main(void) {
    HAL_Init(); // HAL 초기화
    SystemClock_Config(); // 시스템 클럭 설정
    I2C_Init(); // I2C 초기화
    DCMI_Init(); // DCMI 초기화
    UART_Init(); // UART 초기화
    OV5640_Init(); // OV5640 초기화

    // DMA 버퍼 선언
    uint8_t video_buffer[1920 * 1080 * 2]; // YUV422 포맷 가정

    while (1) {
        // DCMI로부터 영상을 수신
        // 수신된 데이터를 video_buffer에 저장 (HAL_DCMI_FrameEventCallback 내에서 처리)

        // 수신된 데이터 전송
        Send_Video_Over_WiFi(video_buffer, sizeof(video_buffer)); // 데이터 전송
    }
}

9. 추가 사항 및 고려 사항

    • DMA 설정: DCMI 로부터 수신하는 데이터는 DMA 를 통해 처리할 수 있습니다. DMA 를 사용하면 CPU 의 부하를 줄이고 빠른 데이터 전송을 가능하게 합니다. DMA 설정을 추가하여 DCMI 와의 통신을 최적화할 수 있습니다.
    • Wi-Fi 통신 처리: ESP32와의 UART 통신을 통해 데이터 전송을 구현합니다. 필요한 경우 연결 상태와 오류 처리도 추가해야 합니다.
    • 성능 최적화: 데이터의 양이 크므로, 데이터를 전송하기 전에 필요한 경우 압축하거나 배치 전송하는 방법을 고려해야 합니다.
    •  

10. 주의사항

    • 전송 대역폭: FHD 해상도와 60fps 에서 발생하는 데이터는 매우 크므로 Wi-Fi 의 전송 대역폭이 충분한지 확인해야 합니다. 일반적으로 FHD 비디오의 경우 약 3 - 6Mbps 의 대역폭이 필요합니다.
    • 전원 관리: STM32H743 및 Wi-Fi 모듈의 전원 소모를 고려하여 설계를 진행해야 합니다.

위와 같은 세부 구현을 통해 OV5640 센서와 STM32H743을 연동하여 Wi-Fi로 영상을 전송하는 시스템을 구축할 수 있습니다. 각 기능은 실제 하드웨어 및 애플리케이션 요구 사항에 맞게 조정해야 합니다.

 
 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

초거대 언어모델 GPT-3 의 파운데이션 모델   세부 설계 및 파인튜닝 세부 설계 노하우

아래 부분에 초거대 언어모델 GPT-3 의 파운데이션 모델   세부 설계 및 파인튜닝 세부 설계 노하우를 소개했는데  제가 운영하는 일인 AI 스타트업 딥네트워크는  초거대 언어모델 GPT-3 의 파운데이션 모델의 세부 설계 구조 와 원리 및 파인튜닝 세부 설계를 왜 이렇게 하고 이렇게 하는데  약 2 년전에 출시한 ChatGPT 가 왜 좋은 성능을 낼수 있는지 그 이유를 나름 정확히 파악에 성공했읍니다 ...     저희 딥네트워크는 이런 분석 기술 노하우로는 대기업 AI 연구소에 버금가는 분석 능력을 보유하고 있다고 자부합니다 ...

 

딥네트워크  CEO  /  장석원

HP :  010 3350 6509   /   sayhi7@daum.net 

 

GPT-3와 같은 파운데이션 모델(Foundation Model)은 대규모 신경망 기반의 언어 모델로, 주로 다음과 같은 원리와 방법을 통해 구축됩니다.

1. 파운데이션 모델(Foundation Model)의 원리와 방법

1.1 기본 원리

GPT-3는 Transformer 아키텍처에 기반을 둔 모델로, 그 핵심 원리는 자연어의 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행하는 데 있습니다. Transformer는 두 가지 주요 모듈로 구성됩니다:

  • Self-Attention Mechanism (자기-어텐션 메커니즘): 입력 문장 내에서 각 단어 간의 상관관계를 학습해 문맥을 이해합니다. 이 과정에서 모델은 문장의 특정 단어가 다른 단어들과 어떻게 연결되는지를 파악하고, 이를 바탕으로 의미를 추론합니다.
  • Feedforward Neural Network (전방향 신경망): Self-Attention을 거친 정보를 바탕으로 각 단어에 대한 정보를 처리하여 더 복잡한 패턴을 학습합니다.

1.2 훈련 과정

파운데이션 모델은 대규모 데이터셋을 통해 사전 학습(Pretraining)됩니다. GPT-3는 수많은 인터넷 텍스트 데이터를 사용하여 훈련되었으며, 주된 훈련 목표는 언어 모델링(Language Modeling)입니다. 이 과정에서 다음 단어 예측을 통해 자연스러운 텍스트 생성을 목표로 합니다. 훈련 방법은 다음과 같습니다:

  • 목표: 모델이 주어진 문맥(앞의 단어들)을 기반으로 다음 단어를 예측하도록 학습합니다.
  • 학습 방식: 사전 학습에서는 비지도 학습(unsupervised learning)을 활용하여 텍스트 데이터에서 자동으로 패턴을 학습합니다. 이를 위해 대규모의 파라미터(1750억 개 파라미터)가 사용됩니다.
  • 데이터셋: GPT-3는 인터넷에서 수집한 방대한 양의 텍스트 데이터(Corpus)를 사용해 학습하며, 이는 모델이 다양한 주제에 대해 일반적인 지식을 갖추도록 돕습니다.

2. 파인 튜닝 모델(Fine-tuned Model)의 원리와 방법

2.1 파인 튜닝의 필요성

파운데이션 모델은 광범위한 언어 데이터를 학습했지만, 특정 작업에 최적화되지 않았습니다. 따라서 특정 작업이나 도메인에 맞게 모델을 세부 조정하는 과정이 필요합니다. 이를 파인 튜닝(Fine-tuning)이라고 합니다.

2.2 파인 튜닝 과정

파인 튜닝은 지도 학습(Supervised Learning) 방식으로 이루어지며, 특정 작업에 맞는 레이블이 있는 데이터를 사용하여 모델을 추가로 학습시킵니다. 이 과정에서는 주로 다음 방법이 사용됩니다:

  • 목표: 파운데이션 모델에서 학습한 일반적인 언어 패턴을 기반으로, 특정 도메인이나 작업에 맞는 예측 성능을 향상시키는 것이 목표입니다. 예를 들어, 감성 분석, 번역, 질문 답변 시스템 등과 같은 특정 작업에 맞게 모델을 최적화합니다.
  • 데이터셋: 파인 튜닝 단계에서는 작업에 맞는 작은 크기의 특화된 데이터셋을 사용합니다. 예를 들어, 감성 분석 작업을 위해서는 레이블이 지정된 영화 리뷰 데이터를 사용하여 모델이 긍정/부정 감정을 예측하도록 학습시킵니다.
  • 학습 방식: 파인 튜닝은 파운데이션 모델이 이미 학습한 가중치(weight)를 유지한 상태에서, 특정 작업에 대한 최적화된 가중치를 업데이트합니다. 따라서 파운데이션 모델에 비해 상대적으로 적은 양의 데이터와 학습 시간이 소요됩니다. 모델이 이미 일반적인 언어 패턴을 알고 있기 때문에 적은 데이터로도 효과적인 성능 향상이 가능합니다.

2.3 Transfer Learning 활용

파인 튜닝 과정은 전이 학습(Transfer Learning)의 일종입니다. 파운데이션 모델에서 학습한 일반적인 언어 이해 능력을 새로운 작업에 적용하고, 이를 통해 더 빠르게 학습을 완료할 수 있습니다. 전이 학습의 장점은 다음과 같습니다:

  • 적은 데이터로도 효과적: 파운데이션 모델이 대규모 데이터에서 학습한 내용을 기반으로 하기 때문에, 파인 튜닝에는 적은 양의 데이터로도 좋은 성능을 낼 수 있습니다.
  • 모델 확장성: 파운데이션 모델을 다양한 작업에 적용할 수 있어, 하나의 모델을 여러 응용 분야에 활용할 수 있습니다.

3. 파운데이션 모델과 파인 튜닝 모델 간의 차이점

  • 파운데이션 모델은 대규모 데이터셋에서 비지도 학습을 통해 언어의 일반적인 패턴을 학습한 모델로, 다양한 작업에 활용할 수 있는 기본 토대를 제공합니다.
  • 파인 튜닝 모델은 파운데이션 모델을 기반으로 특정 작업에 맞게 지도 학습을 통해 세부적으로 조정한 모델로, 해당 작업에서 최적의 성능을 내도록 설계됩니다.

GPT-3와 같은 파운데이션 모델의 위력은 이러한 파인 튜닝 과정을 매우 효과적으로 수행할 수 있다는 점에 있으며, 이를 통해 특정 작업에 최적화된 다양한 AI 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다.

 

GPT-3.0 모델의 사전 학습(pretraining) 과정에서는 대규모 텍스트 데이터셋과 다양한 학습 알고리즘이 사용됩니다. 아래는 GPT-3.0의 사전 학습에 대한 자세한 설명입니다.

5. GPT-3 의 모델 아키텍처

GPT-3.0은 Transformer라는 딥러닝 모델 아키텍처를 사용합니다. Transformer는 자연어 처리(NLP) 작업에서 혁신적인 성능을 보여주는 모델로, 특히 Self-Attention 메커니즘을 사용하여 문맥을 이해합니다.

주요 구성 요소:

  • Self-Attention: 입력 문장 내의 단어들이 서로 어떻게 연관되어 있는지를 계산합니다. 각 단어의 임베딩을 여러 개의 다른 단어 임베딩과 비교하여 중요도를 할당하고, 이를 바탕으로 더 나은 문맥적 표현을 만듭니다.
  • Feedforward Neural Network: Attention 메커니즘으로 얻어진 정보는 Feedforward 레이어를 통해 처리되며, 이는 비선형 변환을 거쳐 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 합니다.
  • Layer Normalization 및 Residual Connections: 학습을 안정화하고, 더 깊은 모델에서도 효과적인 학습을 가능하게 합니다.

GPT-3.0의 경우, 총 1750억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 이는 NLP 모델 중에서도 가장 큰 규모입니다. 큰 파라미터 수는 더 많은 정보를 학습하고, 다양한 문맥을 처리하는 데 도움을 줍니다.

6. GPT-3 의 학습 알고리즘

(1) 언어 모델 학습(Language Modeling)

GPT-3.0의 학습 과정은 자기지도 학습(self-supervised learning)을 사용합니다. 주로 언어 모델링 목표를 설정하며, 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습합니다. 학습 중에는 다음 단어를 예측하는 과제를 수행하게 됩니다:

  • 모델에 텍스트의 일부를 제공하고, 다음에 올 단어를 예측하도록 훈련시킵니다.
  • 이를 위해 최대 가능도 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 사용하여, 예측한 단어가 실제 다음 단어와 얼마나 일치하는지를 평가합니다.

(2) Adam Optimizer

GPT-3.0 모델의 학습에는 주로 Adam Optimizer가 사용됩니다. Adam(Adaptive Moment Estimation)은 경사 하강법의 변형된 형태로, 학습 속도를 높이고 모델이 더 안정적으로 수렴할 수 있도록 도와줍니다.

Adam Optimizer의 주요 특징:

  • 각 파라미터에 대해 학습률을 자동으로 조정합니다.
  • 1차 및 2차 모멘트(평균 및 분산)를 고려하여 학습 속도를 조정합니다.

(3) 학습 속도와 메모리 관리

GPT-3.0과 같은 대규모 모델을 학습할 때는 고성능 하드웨어(주로 GPU, TPU 클러스터)를 사용하며, 학습 속도를 높이고 메모리 효율성을 유지하기 위한 다양한 기법들이 동원됩니다:

  • Mixed Precision Training: 16비트 부동 소수점 수를 사용하여 메모리 사용량을 줄이면서, 32비트 정밀도의 연산을 유지하는 방식입니다.
  • Model Parallelism: 모델을 여러 GPU에 나누어 학습하는 방식입니다. GPT-3.0은 매우 큰 파라미터 수를 가지기 때문에, 여러 장치에 나누어 학습하는 것이 필수적입니다.

7. GPT-3 의 추론(inference) 과정

GPT-3.0의 추론(inference) 과정은 학습된 파라미터를 사용하여 새로운 텍스트를 생성하는 과정입니다. 이때 Autoregressive 방식을 사용하여, 이전에 예측한 단어들을 기반으로 다음 단어를 순차적으로 예측합니다.

  • Autoregressive 모델은 주어진 입력에서 하나씩 단어를 생성하고, 각 단어는 그 이전에 생성된 단어들과 문맥을 이루도록 학습됩니다.
  • 추론 단계에서 주로 Greedy Search, Beam Search 또는 Top-K 샘플링 같은 기법들이 사용되어, 문맥에 맞는 가장 적절한 다음 단어를 선택합니다.

8. 구현 가능성

GPT-3.0은 매우 복잡하고 대규모 연산을 요구하기 때문에, 이를 효율적으로 구현하기 위해서는 다음과 같은 요소들이 필요합니다:

  • 하드웨어: GPT-3.0과 같은 대형 모델을 학습시키기 위해서는 수십에서 수백 개의 GPU 또는 TPU가 필요합니다.
  • 소프트웨어: 분산 학습이 가능하도록 PyTorch, TensorFlow 같은 딥러닝 프레임워크가 사용되며, Horovod와 같은 라이브러리를 통해 멀티 GPU 또는 TPU 학습을 최적화합니다.
  • 데이터 파이프라인: 대규모 텍스트 데이터를 효율적으로 전처리하고, 모델에 공급하기 위한 데이터 파이프라인이 필수적입니다.

요약

GPT-3.0 모델의 사전 학습 과정은 방대한 양의 텍스트 데이터와 Transformer 아키텍처를 기반으로 이루어지며, 다음과 같은 핵심 요소들이 사용됩니다:

  • 데이터셋: Common Crawl, WebText2, Wikipedia, Books Corpus 등.
  • 모델 구조: Transformer 기반, Self-Attention, Residual Connections 등.
  • 학습 알고리즘: 언어 모델 학습(다음 단어 예측), Adam Optimizer, Mixed Precision Training, Model Parallelism 등.
  • 추론: Autoregressive 방식, Top-K 샘플링 등을 사용하여 텍스트 생성.

이 모든 과정을 통해 GPT-3.0이 대규모 자연어 처리 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.

Amazon EKS 최적화 Amazon Linux 2023 가속 AMI의 5가지 주요 구성 요소가 ChatGPT-4.0의 분산 학습, 병렬 학습, 그리고 추론 과정에서 어떻게 연동되어 처리되는지를 상세히 설명하겠습니다.

 

딥네트워크 CEO  /  장석원

010 3350 6509  /  sayhi7@daum.net

1. GPU 워크로드를 위한 NVIDIA 드라이버 사전 설치

  • 분산 학습 및 병렬 학습: ChatGPT-4.0은 대규모 파라미터와 복잡한 계산을 수반하기 때문에 분산 학습과 병렬 학습을 위해 GPU 리소스를 효율적으로 사용합니다. NVIDIA 드라이버가 사전 설치되어 있어 노드에 추가 설정 없이 바로 GPU를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 Horovod와 같은 분산 학습 프레임워크가 여러 GPU를 활용하여 모델의 데이터 병렬 처리를 수행할 수 있습니다.
  • 동작 과정: 학습 데이터를 여러 노드의 GPU로 분할하고, 각 GPU에서 동일한 모델의 복사본을 병렬로 학습합니다. NVIDIA NCCL 라이브러리와 함께 GPU 간 통신이 최적화되어 데이터 전송 지연을 최소화합니다. 모델 업데이트 단계에서는 All-Reduce 알고리즘을 사용하여 각 노드에서 계산된 그래디언트를 집계하고, 이를 다시 모든 GPU에 반영하여 모델의 동기화를 유지합니다.

2. Amazon Linux 2023의 최신 보안 패치 및 업데이트 포함

  • 보안성 유지: ChatGPT-4.0의 학습 및 추론 과정에서는 데이터 보안이 매우 중요합니다. 최신 보안 패치와 업데이트가 적용된 Amazon Linux 2023을 사용하면, 운영체제 수준에서의 취약점을 방지하여 모델 훈련 중 발생할 수 있는 보안 문제를 최소화할 수 있습니다.
  • 동작 과정: EKS 클러스터에서 노드의 운영체제와 패키지가 최신 상태로 유지되므로, 분산 학습 중 보안 취약점으로 인한 시스템 위협을 방지합니다. 클러스터 관리자는 주기적으로 업데이트를 확인하고 노드 그룹을 자동으로 업데이트하여 시스템의 보안을 강화합니다.

3. containerd 런타임 사용으로 컨테이너 성능 향상

  • 컨테이너 기반 분산 학습 및 추론: ChatGPT-4.0의 분산 학습과 추론 작업은 주로 컨테이너 환경에서 이루어집니다. containerd는 컨테이너 실행 성능을 최적화하고, GPU 리소스를 효율적으로 사용할 수 있게 하여 학습과 추론의 처리 속도를 높입니다.
  • 동작 과정: containerd는 Kubernetes의 CRI(Container Runtime Interface)를 통해 컨테이너의 생성, 시작, 중지 작업을 수행하며, NVIDIA GPU를 사용하는 컨테이너는 NVIDIA Container Toolkit을 통해 GPU에 접근합니다. 여러 GPU 노드에 걸쳐 분산된 컨테이너가 모델 학습을 병렬로 수행하고, 추론 시에는 각 컨테이너가 개별적으로 요청을 처리하면서 처리량을 최적화합니다.

4. kubelet 및 kubectl 도구 사전 설치로 EKS 클러스터 관리 용이

  • 노드 및 리소스 관리: kubelet과 kubectl은 EKS 클러스터에서 노드와 리소스를 관리하는 핵심 도구로, 분산 학습을 위한 GPU 할당과 추론 작업의 스케줄링에 중요한 역할을 합니다. 클러스터 내의 모든 노드가 동일한 AMI를 사용하여 kubelet과 kubectl을 사전 설치하므로, 클러스터 설정과 노드 관리가 일관성 있게 이루어집니다.
  • 동작 과정: kubelet은 각 노드에서 Pod의 상태를 지속적으로 모니터링하며, 분산 학습이나 추론 과정에서 자원이 부족한 경우 Pod을 재배치하거나 리소스를 재조정합니다. kubectl을 사용하여 클러스터의 리소스 배치 전략을 구성하고, GPU 리소스를 요청한 Pod을 적절한 노드에 배치하여 워크로드의 병렬 처리를 최적화합니다.

5. AWS CLI v2 사전 설치로 AWS 서비스 관리 편의성 제공

  • 클러스터 관리 및 자동화: AWS CLI v2는 EKS 클러스터와의 상호작용을 위한 중요한 도구로, ChatGPT-4.0의 분산 학습 워크플로우를 자동화하고 클러스터 내 리소스를 관리하는데 사용됩니다. 이를 통해 자동화된 스크립트로 학습 작업을 제출하고, 추론을 위한 리소스 프로비저닝 및 스케일링을 수행할 수 있습니다.
  • 동작 과정: AWS CLI v2는 IAM 인증을 통해 클러스터 내에서 학습 작업을 배포하거나 추론 인스턴스를 자동으로 확장할 수 있습니다. 학습이 진행됨에 따라 필요에 따라 GPU 노드를 추가하거나 제거하여 클러스터의 동적 확장을 지원하고, 이를 통해 학습 비용을 최적화합니다.

ChatGPT-4.0 분산 학습 및 병렬 학습 처리 단계

  1. 데이터 준비 및 노드 구성: 학습 데이터셋을 분할하고, EKS 클러스터의 여러 노드에 걸쳐 배포합니다. kubelet은 각 노드의 상태를 점검하고, 필요한 경우 노드를 추가하여 학습을 위한 리소스를 확보합니다.
  2. 모델 복제 및 병렬 학습: Horovod와 NVIDIA NCCL을 활용하여 모델을 각 노드의 GPU에 복제하고, 병렬 학습을 시작합니다. 각 노드의 GPU가 개별적으로 데이터의 일부분을 학습하고, All-Reduce 알고리즘을 통해 그래디언트를 동기화합니다.
  3. 컨테이너 관리 및 모니터링: containerd는 각 GPU의 컨테이너를 관리하며, 학습 중 리소스의 부하를 실시간으로 조정합니다. kubelet은 Pod의 상태를 점검하고, 필요한 경우 노드 간 Pod을 재배치하여 최적의 성능을 유지합니다.
  4. 모델 업데이트 및 재배포: 학습이 완료되면, 모델의 파라미터가 업데이트되고 클러스터 전체에 걸쳐 새로운 모델로 배포됩니다. 이를 통해 분산 학습 과정에서 얻은 모델 개선 사항을 반영합니다.
  5. 추론 및 요청 처리: 추론 시에는 containerd를 통해 각 컨테이너가 개별적으로 추론 요청을 처리하며, GPU 가속을 사용하여 처리 속도를 최적화합니다. EKS 클러스터는 GPU 노드를 확장하거나 축소하여 추론 처리량에 맞춰 동적으로 조정합니다.

ChatGPT-4.0의 병렬 학습 및 추론 최적화

Amazon EKS 최적화 AMI의 설계 구조와 연동하여, ChatGPT-4.0의 분산 학습과 병렬 추론이 GPU 리소스를 효율적으로 활용하며 성능을 극대화합니다. NVIDIA 드라이버, containerd 런타임, 그리고 EKS 도구들이 유기적으로 결합하여 모델 학습의 병목을 최소화하고, 빠르고 안정적인 추론 환경을 제공하게 됩니다.

 

 

 

안녕하세요 ?  딥네트워크  CEO  /  장석원 입니다 ....    저는 비록  일인 AI Startup 이지만 LLM 구현 관련 세부 노하우를 대기업 AI 연구소 수준 이상으로 확보했다고 자부하는 일인 AI 스타트업 딥네트워크의 개발총괄 겸 CEO 입니다  ...

엔비디아  첫 GPU 가 25 년전 밮표됬다고 합니다 ...  삼성도 엔비디아가 협력 제안을 했었다는데 거절했다고 하네요 ....    이렇게 기술 잠재력 있는 기업이 아무리 소기업 이라해도 관심을 가져 주셨으면 하는데  제가 PoC 검증결과 제시도 자금부족으로 보여드리지 못하니 제가 LLM 구현 노하우 파악이 대기업급이라 해도 믿기 어려우실지도 모르지만 한번 제가 운영하는 일인 AI Startup 딥네트워크에 관심을 가져주셨으면 해서 이렇게 글을 씁니다 ...  저의 경우 ChatGPT LLM 은 도대체 어떻게 이렇게 동작  가능한지 이런 LLM 구현 원리 파악에 논문분석등을 시작한게 2020년 정도 인것 같읍니다 한 3 년 풀리지 않는 몇가지는 풀려고 해도 세부 정보를 획득하는게 쉽지 않았읍니다  험난한 세상에서 버티려면 돈이 있거나 힘이 있거나 이두저두 아니면 뭔가 내세울 능력이라도 준비가 되 있어야 한다고 하지 않읍니까 이런것 때문에 제가 LLM 을 3년 이상 공부하는 이유 입니다  나는 너보다 이거 하나는 뛰어나다 뭐  이런것도 없으면 갑질 당하기 일쑤거든요  저는 PoC 검증 결과 제시는 자금부족으로 보여 드리지는 못해도 LLM 세부 동작 구현원리 파악은 대기업 AI 연구소 파악 능력 못지않다고 자신합니다  이거 파악에 3년간 시행착오를 몇백번 고초를 제대로 겪고 얻을수 있었구요 ....    이런 제가 운영하는 일인 AI Startup 딥네트워크에 궁금하다라고 관심을 가져 주실 대기업은 없으신가요 ?

 

딥네트워크  CEO  /  장석원 

010 3350 6509   /   sayhi7@daum.net 

 

[일인 AI Startup 딥네트워크 의 LLM 구현 기술력관련 회사 소개]

  • 회사명: 딥네트워크 (Deep Network) CEO /  010 3350 6509 /  sayhi7@daum.net
  • 창업자: 장석원
  • 설립 목적: 첨단 AI 기술을 활용한 대규모 언어 모델(LLM) 및 클라우드 AI 인프라 최적화 솔루션 제공.
  • 주요 사업: 클라우드 기반 AI 인프라 구축, 고성능 대규모 언어 모델 연구 및 개발, AI 모델 경량화 및 최적화 솔루션.

[창업자의 배경과 기술력]

  • AI 및 LLM 분야에서의 오랜 경험: LLM 관련 논문 및 최신 연구 결과들을 최소 2년 이상 세부적으로 분석해 온 경험 보유.
  • CoT 및 MoE 모델의 알고리즘 분석: 최소 몇 달 동안 두 모델의 세부 동작 원리를 깊이 연구하여 성능 향상 방안에 대해 검토.
  • 클라우드 AI GPU 인프라 구축 경험: Kubernates, Docker, Tensorflow, CUDA 등을 사용한 클라우드 기반 AI GPU 인프라를 최소 6개월 이상 심층적으로 분석하고 구현 경험.
  • 일인 기업의 기술 역량: LLM 모델 분석 및 최적화, 클라우드 기반 AI 인프라 구축, AI 서비스 상용화를 위한 전반적인 기술 구현 역량.

[시장의 기회와 문제점]

  • AI 언어 모델 시장의 성장: 대규모 언어 모델은 자연어 처리, 의료, 법률, 금융 등 다양한 산업에서 폭넓게 사용되며 지속적으로 확장하고 있음.
  • 클라우드 AI 인프라 수요 증가: 고성능 AI 모델을 위한 클라우드 기반 인프라의 수요는 빠르게 증가 중이며, GPU 리소스를 최적화하여 AI 학습 비용을 줄일 필요가 있음.
  • 모델 경량화 및 최적화의 중요성: 기존 LLM 모델은 높은 연산 자원 요구와 메모리 사용량으로 인해 상용화에 어려움이 있음. 이를 해결할 수 있는 경량화 및 최적화 솔루션이 필요.

[딥네트워크의 핵심 기술]

4.1. LLM 모델 분석 및 최적화 기술 구현 노하우 확보

  • CoT(Chain of Thought) 알고리즘 적용: 단계별 추론을 통해 모델의 추론 능력을 점진적으로 향상시키는 기술. 이를 통해 복잡한 문제 해결 성능을 개선.
  • MoE(Mixture of Experts) 구조 도입: 필요에 따라 전문가 네트워크를 선택적으로 활용해 계산 효율성을 극대화하며, 모델의 성능을 강화하는 최적화 기술 적용.
  • 논문 연구 및 최신 알고리즘 적용: GPT, BERT, LLaMA 등 최신 모델의 연구 결과와 관련 논문을 바탕으로 LLM 기술의 최적 구현 방안을 지속적으로 탐구.

4.2. 클라우드 기반 AI GPU 인프라 구축 구현 노하우 준비중

  • Kubernetes 및 Docker를 통한 워크로드 관리: 분산된 GPU 리소스를 자동으로 관리하고, AI 모델 학습과 추론을 최적화하여 대규모 데이터 처리를 지원.
  • NVIDIA GPU 기반 최적화 기술: CUDA 및 TensorFlow를 사용해 GPU 성능을 최대화하는 학습 및 추론 워크플로우 구현.
  • 자동화된 인프라 관리 솔루션: Horovod와 같은 분산 학습 라이브러리 통합을 통해 병렬 학습 성능을 극대화.

4.3. LLM 모델 경량화 및 비용 절감 기술 구현 노하우 확보

  • 모델 경량화를 통한 비용 절감: LoRA(Low-Rank Adaptation), 양자화(Quantization), 지식 증류(Knowledge Distillation) 등의 기법을 적용해 모델의 메모리 사용량 및 연산 비용 감소.
  • 최적화된 모델 배포: 클라우드 환경에서 다양한 모델 인스턴스를 손쉽게 배포하고 확장할 수 있는 기술을 보유하여, 실시간 서비스가 가능한 인프라 구축.

[비즈니스 모델 및 수익 구조]

5.1. AI 클라우드 인프라 서비스 제공

  • GPU 클러스터 임대 서비스: 클라우드 환경에서 최적화된 GPU 클러스터를 제공해 AI 학습 및 추론 서비스 지원.
  • AI 모델 학습 및 최적화 컨설팅: 고객의 요구에 맞춰 AI 모델을 최적화하고, 클라우드 인프라를 설정해 주는 맞춤형 컨설팅 서비스 제공.

5.2. LLM 기반 솔루션 상용화

  • 특정 산업 맞춤형 LLM 솔루션: 의료, 법률, 금융 등 특정 분야의 언어 모델을 개발하여 상용화.
  • 모델 경량화 솔루션 판매: 고성능 AI 모델의 경량화 및 최적화를 위한 소프트웨어 솔루션을 제공해 비용 절감과 성능 향상 도모.

5.3. 연구 및 공동 개발

  • AI 기술 라이선스 및 파트너십: 대규모 언어 모델 연구 결과를 바탕으로 기술 라이선스 제공 및 산업 파트너와의 공동 개발 추진.

[기술적 장점과 경쟁력]

  • 고급 알고리즘 분석 역량: CoT와 MoE 모델의 심층적인 알고리즘 분석 경험을 바탕으로 AI 모델의 추론 성능을 극대화할 수 있는 독자적인 기술 보유.
  • 분산 학습 최적화 기술: 대규모 GPU 리소스를 효율적으로 사용해 AI 모델의 학습 속도를 개선하고 비용을 절감하는 최적화 솔루션 제공.
  • 클라우드 인프라 구축 경험: Kubernetes와 Docker를 이용한 클라우드 AI 인프라 구축 노하우 보유. 다양한 분산 학습 프레임워크 통합 경험을 통해 고성능 인프라 설계 가능.

[향후 계획 및 비전]

  • 단계적 사업 확장: 초기에는 고성능 AI 모델 최적화 및 클라우드 인프라 서비스에 집중하고, 점차 LLM 기반 솔루션 상용화와 산업 맞춤형 솔루션 개발로 확장.
  • 기술 혁신을 통한 차별화: 최신 AI 연구 동향을 반영해 지속적으로 기술을 업그레이드하고, 새로운 AI 알고리즘 및 인프라 최적화 기술 개발.
  • 글로벌 시장 진출 목표: 장기적으로는 글로벌 클라우드 AI 인프라 시장 및 다양한 산업 분야의 AI 솔루션 수출.

[자금 사용 계획]

  • AI 인프라 확장: 고성능 GPU 클러스터 구축 및 최적화된 클라우드 인프라 확장.
  • 기술 연구 개발: CoT 및 MoE 모델의 추가적인 성능 개선을 위한 연구 및 경량화 알고리즘 개발.
  • 사업 확장 및 마케팅: 초기 고객 유치 및 파트너십 확장을 위한 마케팅 활동 강화.

[투자자에게 주는 가치]

  • 고성장 잠재력: AI 언어 모델 및 클라우드 인프라 시장의 급속한 성장에 맞춰 빠르게 확장 가능한 비즈니스 모델.
  • 독보적인 기술력: CoT 및 MoE 알고리즘의 깊이 있는 분석과 최적화를 통한 차별화된 기술 제공.
  • 미래 지향적 비전: LLM 기술의 상용화 및 산업 맞춤형 AI 솔루션 개발을 통해 다양한 시장 기회를 창출.

 

일인 AI 스타트업 딥네트워크의 NPU AI 칩셋을 활용한 AI 스타트업의 클라우드 인프라 구축 전략

 

NPU AI 칩셋을 활용한 AI 스타트업의 클라우드 인프라 구축은 기술적으로 복잡하고 난이도가 높은 작업입니다. 이를 성공적으로 구현하기 위해서는 체계적인 접근이 필요합니다. 아래에서는 제시한 4가지 전략에 대한 구체적인 세부 설계안과 개발기간을 줄이고 성공 가능성을 높이는 방안을 설명하겠습니다.

 

딥네트워크  CEO  /  장석원

HP  :  010 3350 6509    /    sayhi7@daum.net   

1. NPU 칩셋의 하드웨어 설계 최적화

세부 설계 안

  • 고성능 저전력 연산 아키텍처 설계
    • 저정밀도 연산(FP16, INT8) 및 고정소수점 연산 유닛을 포함하여 추론 속도를 높이고 전력 효율성을 개선합니다. 텐서 연산에 특화된 하드웨어 가속기(Tensor Core와 유사)를 포함합니다.
    • 메모리 인터페이스를 최적화하여 빠른 데이터 전송을 가능하게 하고, 메모리 대역폭을 넓히기 위해 HBM (High Bandwidth Memory)와 같은 초고속 메모리 기술을 고려합니다.
    • 전력 효율성을 높이기 위해 다단계 전원 관리 기능을 포함한 전력 제어 아키텍처를 설계합니다.
  • NPU 프로토타입 개발 및 FPGA 시뮬레이션 활용
    • ASIC 제작 전에 FPGA를 사용하여 NPU 설계를 검증하고 연산 성능을 테스트합니다.
    • FPGA에서 프로토타입을 구축한 후 실제 ASIC 칩 설계로 전환하며, 설계 최적화 단계에서 전력 소모와 성능을 평가하여 조정합니다.

개발기간 단축 방안

  • 기존 IP 코어 활용: 메모리 인터페이스, 텐서 연산 유닛, 전력 관리 등과 같은 표준 IP 코어를 라이선싱하여 NPU 칩 개발 시간을 줄입니다.
  • FPGA 기반 시뮬레이션 및 병렬 개발: ASIC 설계와 소프트웨어 최적화를 병행하여 개발 시간을 줄입니다.
  • 파운드리와의 협업을 통한 빠른 제조: 반도체 파운드리와의 협력을 통해 칩 제작 일정을 사전에 조율하여 신속한 생산을 준비합니다.

2. NPU SDK 및 AI 프레임워크 최적화

세부 설계 안

  • NPU용 전용 SDK 개발 (CUDA와 유사)
    • NPU에서 병렬 연산을 최적화할 수 있는 API와 라이브러리를 개발합니다. NPU의 연산 구조에 맞는 커널을 작성하여 텐서 연산과 행렬 곱셈을 가속화합니다.
    • 개발자가 AI 모델을 쉽게 포팅할 수 있도록 TensorFlow, PyTorch와 같은 프레임워크에 대한 백엔드 통합을 지원합니다.
    • NPU에서의 메모리 활용과 연산을 최적화하기 위한 전용 라이브러리(cuDNN에 대응하는 라이브러리)를 제공하여 신경망 계산을 가속화합니다.
  • 프레임워크 최적화 및 통합 (TensorFlow, PyTorch)
    • NPU 전용의 커스텀 연산자를 개발하고, 프레임워크와의 통합을 통해 자동으로 NPU 가속을 사용할 수 있도록 지원합니다.
    • INT8, FP16과 같은 저정밀도 연산을 활용하여 추론 성능을 최적화합니다.

개발기간 단축 방안

  • 기존 오픈소스 프로젝트 활용: CUDA와 cuDNN과 유사한 오픈소스 GPU 라이브러리를 참고하여 빠르게 SDK를 개발합니다.
  • 커뮤니티와의 협력: TensorFlow와 PyTorch 오픈소스 커뮤니티와 협력하여 NPU 지원을 위한 플러그인 및 최적화 코드 기여를 통해 개발 속도를 높입니다.
  • MVP(최소 기능 제품) 개발 후 점진적 개선: 처음에는 기본 기능만 제공하는 SDK를 빠르게 개발하고, 이후 사용자 피드백을 바탕으로 기능을 추가하고 최적화합니다.

3. Kubernetes 및 Docker 기반 클라우드 인프라 통합

세부 설계 안

  • NPU 지원 Kubernetes 플러그인 개발
    • 엔비디아의 nvidia/k8s-device-plugin과 유사한 NPU 전용 디바이스 플러그인을 개발하여 Kubernetes와 NPU의 통합을 지원합니다.
    • Kubernetes 클러스터 내에서 NPU 자원을 자동으로 스케줄링하고 할당할 수 있도록 합니다. 예를 들어, NPU 자원의 상태를 모니터링하고 Pod에 필요한 수만큼의 NPU를 할당합니다.
  • Docker 이미지 최적화
    • NPU SDK와 관련된 라이브러리 및 종속성을 포함하는 Docker 이미지를 준비합니다. 이를 통해 AI 모델 개발자들이 쉽게 NPU 기반 환경을 구축할 수 있습니다.
    • 최적화된 Docker 이미지를 사용하여 Kubernetes 클러스터 내에서 NPU 기반 모델 추론 서비스를 컨테이너화합니다.

개발기간 단축 방안

  • 오픈소스 Kubernetes 플러그인 포크: nvidia/k8s-device-plugin 오픈소스 프로젝트를 포크하여 NPU 버전으로 빠르게 커스터마이징합니다.
  • Docker 이미지 표준화: TensorFlow 및 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 NPU 버전에 맞게 미리 최적화된 Docker 이미지를 제공하여 개발자들이 손쉽게 사용할 수 있도록 합니다.
  • CI/CD 파이프라인 구축: Kubernetes 및 Docker 통합의 자동화를 위해 지속적 통합 및 배포(CI/CD) 파이프라인을 구축하여 클러스터 구성과 이미지 업데이트를 빠르게 할 수 있게 합니다.

4. 대규모 분산 학습 및 추론 환경 구성

세부 설계 안

  • 분산 학습 프레임워크 통합 (예: Horovod)
    • Horovod와 같은 분산 학습 프레임워크를 NPU에 맞게 최적화하여 다중 노드 학습 환경을 구성합니다. 이를 위해 MPI(Message Passing Interface)와 NPU 간 데이터 전송 최적화를 구현합니다.
    • 분산 환경에서의 모델 파라미터 동기화와 병렬 연산을 최적화하여 NPU 클러스터 전체의 연산 성능을 극대화합니다.
  • 모델 최적화 및 경량화
    • NPU 아키텍처에 특화된 모델 최적화 도구를 개발하여, INT8, FP16과 같은 저정밀도 연산을 사용하고, TensorRT와 유사한 그래프 최적화 및 모델 압축을 통해 추론 속도를 극대화합니다.
    • 훈련 데이터셋과 모델 구조에 맞는 최적화 방법론을 적용하여 정확도 손실을 최소화하면서 성능을 높입니다.

개발기간 단축 방안

  • 초기에는 소규모 클러스터로 검증: 처음부터 대규모 클러스터를 구축하지 않고, 소규모로 NPU를 몇 대만 사용하여 분산 학습 환경을 검증한 후 점진적으로 확장합니다.
  • 오픈소스 분산 학습 라이브러리 활용: Horovod와 같은 이미 성숙된 오픈소스 라이브러리를 NPU에 맞게 커스터마이징하여 사용합니다.
  • 프레임워크별 최적화 코드 공유: TensorFlow 및 PyTorch의 모델 최적화 경험을 공유하고 문서화하여 NPU에서의 학습과 추론 최적화를 체계적으로 진행합니다.

성공 가능성을 높이는 추가 전략

  1. 기술 개발 파트너와 협력: 반도체, 클라우드 인프라, AI 소프트웨어 관련 경험이 풍부한 기술 파트너와 협력하여 프로젝트의 진행 속도를 높입니다.
  2. 단계별 목표 설정: 전체 목표를 세분화하고, MVP를 우선 구현하여 빠르게 시장에 출시한 뒤 피드백을 받아 점진적으로 개선해 나가는 방식으로 접근합니다.
  3. 최적화된 팀 구성: 하드웨어, 소프트웨어, 클라우드 인프라 각각에 전문가를 배치하여 각 분야별로 병렬적으로 개발을 진행하고, 종합적인 최적화를 추진합니다.
  4. 오픈소스 커뮤니티와의 적극적 참여: Kubernetes, Docker, TensorFlow, PyTorch 등 주요 오픈소스 프로젝트에 기여하여 빠르게 최신 기술 동향을 반영할 수 있도록 합니다.

이러한 세부 전략을 통해 NPU AI 칩셋 기반 클라우드 인프라를 구축하면서도 개발 기간을 줄이고 성공 가능성을 높일 수 있습니다.

 

 

 

엔비디아는 지난 수 년 동안 AI GPU 인프라와 관련된 하드웨어와 소프트웨어 기술을 발전시켜 왔으며, 이는 LLM(대규모 언어 모델) 추론 서비스와 같은 고성능 컴퓨팅 작업에서 필수적인 요소가 되었습니다. 이러한 인프라의 핵심 구성 요소는 NVIDIA GPU 칩셋과 이를 최적화하는 소프트웨어 스택입니다. 이를 클라우드 기반 AI 인프라로 구현하는 과정에서의 주요 기술은 Kubernetes, Docker, TensorFlow, CUDA 등을 포함합니다.

 

딥네트워크  CEO /  장석원 

HP  :  010 3350 6509     /     sayhi7@daum.net   

엔비디아의 클라우드 AI GPU 인프라 구축 방법론

  1. 하드웨어 설계 및 최적화
    • 엔비디아는 AI용 GPU 하드웨어를 설계할 때, 초고속 메모리 인터페이스, 대규모 병렬 처리를 위한 코어, 고성능 연산 유닛 등을 적용하여 고성능 컴퓨팅에 최적화된 칩셋을 개발했습니다.
    • 또한, 최신 아키텍처에서는 FP16, Tensor Core와 같은 저정밀도 연산을 지원하여 추론 속도와 에너지 효율성을 동시에 개선했습니다.
  2. CUDA 및 소프트웨어 생태계 구축
    • CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 GPU의 병렬 연산 기능을 활용할 수 있는 프로그래밍 언어이자 API로, 엔비디아는 이를 통해 AI/ML 모델의 최적화를 가능하게 했습니다.
    • CUDA의 지속적인 개선을 통해 복잡한 딥러닝 연산을 최적화하며, cuDNN과 같은 라이브러리를 제공하여 신경망 계산의 성능을 극대화했습니다.
  3. 소프트웨어 인프라 관리 (Kubernetes 및 Docker)
    • Kubernetes는 분산된 AI 인프라를 자동으로 관리하고 확장할 수 있는 클러스터 관리 도구입니다. 엔비디아는 Kubernetes의 GPU 지원을 강화하여 GPU 자원 할당, 스케줄링, 모니터링 등을 최적화했습니다.
    • Docker 컨테이너를 통해 모델 학습 환경을 분리하고, CUDA와 cuDNN 라이브러리가 포함된 Docker 이미지를 제공하여 AI 애플리케이션 개발과 배포를 쉽게 만들었습니다.
  4. AI 프레임워크 최적화 (TensorFlow, PyTorch)
    • 엔비디아는 TensorFlow, PyTorch 등과 같은 주요 딥러닝 프레임워크에 최적화된 GPU 지원을 제공하여 모델 학습과 추론 속도를 극대화했습니다. 이를 통해 다중 노드 클러스터 학습 및 분산 추론을 지원할 수 있게 했습니다.
    • Horovod와 같은 분산 학습 프레임워크를 통해 다중 GPU 및 다중 노드 학습을 최적화하였으며, 이를 Kubernetes와 통합하여 대규모 학습 작업의 효율성을 높였습니다.

NPU AI 칩셋을 활용한 AI 스타트업의 클라우드 인프라 구축 전략

  1. 하드웨어 아키텍처 선택과 최적화
    • NPU 기반의 AI 칩셋은 엔비디아 GPU와 비교했을 때, 특정 AI 작업에 대한 고효율 처리가 가능하지만 범용성에서는 떨어질 수 있습니다. 따라서 NPU 칩셋은 저정밀도 연산(예: INT8, FP16)을 지원하는 연산 유닛과 전력 효율성을 고려한 메모리 인터페이스 설계가 필요합니다.
    • 엔비디아의 Tensor Core와 유사하게, 행렬 곱셈 연산을 빠르게 수행할 수 있는 가속기를 포함하는 것이 좋습니다.
  2. 소프트웨어 스택 개발 및 최적화
    • CUDA와 유사한 SDK 제공: NPU의 병렬 연산을 지원하는 전용 프로그래밍 언어 및 라이브러리를 제공해야 합니다. 이를 통해 기존의 AI 모델들이 쉽게 포팅될 수 있게 하고, 최적화된 연산을 수행할 수 있도록 합니다.
    • AI 프레임워크 최적화: TensorFlow, PyTorch와 같은 프레임워크를 NPU 아키텍처에 맞게 수정하여 가속된 연산을 지원합니다. 예를 들어, NPU에서 특화된 저정밀도 연산을 이용하는 함수들을 포함해야 합니다.
  3. 클라우드 인프라 구축 (Kubernetes, Docker)
    • Kubernetes와 NPU 통합: 엔비디아가 제공하는 nvidia/k8s-device-plugin과 유사한 플러그인을 개발하여 NPU 리소스를 Kubernetes와 통합합니다. 이를 통해 NPU를 사용할 수 있는 워크로드를 쉽게 스케줄링하고 배포할 수 있습니다.
    • 컨테이너화: Docker 이미지를 사용하여 NPU용 최적화된 AI 모델과 라이브러리, 실행 환경을 컨테이너화하여 개발과 배포의 일관성을 유지합니다.
  4. 대규모 분산 학습 및 추론 환경 구성
    • 분산 학습 프레임워크 통합 (예: Horovod): NPU 클러스터에서 다중 노드 분산 학습을 최적화합니다. Kubernetes와의 통합을 통해 자동으로 리소스를 할당하고 분산된 환경에서 학습을 병렬로 수행할 수 있게 합니다.
    • 모델 최적화: NPU 특성에 맞는 모델 경량화와 저정밀도 연산을 적용하여 추론 속도를 개선합니다. 엔비디아의 TensorRT와 같은 최적화 도구를 자체 개발하여 NPU에서의 성능을 극대화합니다.

우선순위와 기술 개발 방향

  1. NPU 칩셋의 하드웨어 설계에 집중하여 고성능 및 저전력 연산을 구현
  2. CUDA와 유사한 NPU SDK와 AI 프레임워크 최적화 지원을 통한 소프트웨어 생태계 구축
  3. Kubernetes와 Docker 기반의 클라우드 인프라 통합으로 대규모 분산 학습 및 추론 환경을 자동화
  4. AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 도입하여 NPU에서의 추론 속도와 성능 향상

엔비디아의 수 년간의 경험은 어떤것들을 기반으로, 위와 같은 전략을 통해 NPU AI 칩셋 기반 클라우드 AI 인프라를 구축하면 기술적으로 엔비디아에 필적할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것입니다.

ChatGPT 같은 서비스 구현은 다음의 3 가지가 준비되야 할것 같읍니다 ...

첫째  ChatGPT 같은 서비스 구현에 필수적인 대규모 데이터셋 준비가 필요한데 시간과 비용이 많이 필요 합니다 ...

둘째  ChatGPT 같은 서비스 구현에 필수적인 클라우드 딥러닝 서버 인프라 구축을 위해 필요한 세부 기술들 여러 세부 기술 이슈들 이런것들 공부할께 엄청 많은것 기술 노하우를 준비해야 합니다 ...  클라우드 딥러닝 서버 인프라 구축에 엄청난 비용이 필요한데 제 생각엔  클라우드 딥러닝 서버 인프라 구축 세부 설계 기술 노하우 부터 확보가 우선 일듯 싶읍니다 ...

셋째  ChatGPT 같은 서비스 구현에 필수적인  Transformer LLM Model 세부 모델 설계 메커니즘 구현시 필요한 각종 알고리즘 동작원리 파악이 확실히되야 합니다 ...    Transformer LLM Model 세부 모델 설계 메커니즘 구현시 필요한 각종 알고리즘 동작원리 파악이 확실히되면 이 노하우를 적용해 NPU AI 칩셋 설계가 가능해 집니다 ...

넷째  NPU AI 칩셋 설계 구현시  Transformer LLM Model 세부 모델 설계 메커니즘 구현시 필요한 각종 알고리즘 동작원리 파악이 확실히되는것도 중요하고  클라우드 딥러닝 서버 인프라 구축시 수천개의 엔비디아 A100 GPU 같은 것을 사용해 분산학습 / 병렬학습을 시키려면  클라우드 딥러닝 서버 인프라에서  수천개의 엔비디아 A100 GPU 가   Matrix 연산 같은것을 어떤 동작 구조로 ChatGPT 같은 모델 설계 구조에서 어떻게 각각의 수천개의 쓰레드가 동기를 맞춰서 동작시키려면 CUDA API 의 어떤 어떤 기능이 필요한지 등등의 세부 파악이 필요 합니다 ...   Tensor Core 에서 처리 가능한 Matrix 연산의 행렬의 크기가 정해져 있는데 이걸 엔비디아 개발환경의 라이브러리의 API 가 어떤식으로 수천 수만개의 Tensor Core 에서 처리 가능한 Matrix 연산의 행렬을 어떻게 분산 처리가 가능한지 이런것들의 고민이 필요 합니다 ...

 

한국이나 미국이나 이런  ChatGPT 같은 서비스 구현에 필요한 기술 노하우를 확보하려고 다들 고군분투하는것 같고 Transformer LLM Model 세부 모델 설계 메커니즘 구현시 필요한 각종 알고리즘 동작원리 파악 이라든가 클라우드 딥러닝 서버 인프라 구축을 위해 필요한 세부 기술들 여러 세부 기술 이슈들의 노하우 확보를 하는게 대기업들도 어려워 하거든요 ...   제 기업블로그에는  클 라우드 딥러닝 서버 인프라 구축을 위해 필요한 세부 기술들 여러 세부 기술 이슈에 대해 저희 딥네트워크가 그동안 파악했던 노하우를 제 블로그에서 소개하고 있구요 ...  Transformer LLM Model 세부 모델 설계 메커니즘 구현시 필요한 각종 알고리즘 동작원리 파악은 굉장히 자랑할만큼 파악이 됬는데 여기 블로그에서는 공개하지 않고 있읍니다 ...       이런 저의 일인 AI 스타트업 딥네트워크의 준비된 LLM 구현 기술력을 자세히 소개드리고 싶어도 너무 다뤄야할께 워낙 많아서  라우드 딥러닝 서버 인프라 구축 일부 노하우를 소개 드리고  Transformer LLM Model 세부 모델 설계 메커니즘 구현시 필요한 각종 알고리즘 동작원리는 자세히 공개는 하지 않고 있읍니다 ...

 

관련해서  제  기업블로그  자세히 검토하신후 저희  딥네트워크와의 사업제휴 내지 기술자문 요청 건으로  문의  주시면  자세히 검토의견 드리겠읍니다 

 

딥네트워크  / CEO   장석원

Contact  :  sayhi7@daum.net  

 

 

 

안녕하세요 ?  일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO 장석원 입니다 ...     저희 딥네트워크는 LLM 분석 관련해 논문분석을 그동안 거의 700 - 800 편 가까이 분석을 진행했구요 ...       대표적으로  ChatGPT 같은  LLM Model 이 전 세계 AI 시장 판도를 뒤 흔들지 않읍니까 ?   미국만 해도 샘 알트만이  위험 부담성이 있는 ChatGPT 같은 서비스 개발에 인프라 비용 등등 거대한 투자를 받지 않았읍니까 ?  한국은 아직 미국 만큼 자본력이 없어서 그런지는 몰라도  위험 부담성이 있는 ChatGPT 같은 서비스 개발에 인프라 비용 등등에 위험 부담성 때문에 그렇게 적극적으로 달려든 대기업은 없었던것 같구요  .....         이제  저의 딥네트워크 이야기를 해 보겠읍니다 ...    저는 처음에 LLM 분석 시작할때  LLM 의 밑바탕은 구글 트랜스포머 모델이라고 봤거든요 ...   그래서 처음에는 구글 트랜스포머 모델의 세부 구현 알고리즘이 어떻게 동작하는지  그 원리 분석에 많은 시간을 보냈구요 ...   이렇게 구글 트랜스포머 모델 알고리즘 원리를 분석하다 보니 텐서플로우 개발 환경은 도대체 어떻게 구축되서 어떤 방식으로 동작하는지를 알아야 구글 트랜스포머 모델의 알고리즘의 동작 원리도 더 선명해 질것 같아 텐서플로우 개발 환경을 분산학습 및 병렬학습 환경으로 구축하려면 내가 뭘 공부해야 하나 ?  를 고민했구요 ...   분산학습 내지 병렬학습이 처리되려면 엔비디아의 CUDA 개발환경이 필요하다는것을 알게됬구요 ...  이런것들 세부 분석하다 보니 이런 설계 구조 원리를 어떻게 적용해 NPU AI 칩셋의 개발 인프라를 어떤식으로 구축해야 할까 ? 까지 고민하게 되었읍니다 ...   그럼 도대체 추론 전문 NPU 칩셋은 어떻게 어떤 기능들을 어떻게 설계를 해야 하나를 고민했읍니다 ...   행렬 연산 병렬 계산 메커니즘 구현도 엔비디아가 어떤 고민을 어떻게 해서 설계 구조를 확립했는지 등등을 파악할수 있었구요 ...      저는 NPU 추론 칩셋을 개발하려면 예를 들어 어텐션부 처리시 어느 부분을 어떻게 처리하게 엔비디아 등등이 어떻게 고민했는지 이런 자료를 확보했읍니다 ...    이런것 고민시 한 두가지 관계만 고민 하면  안되고  엔비디아가 돈 벌려고 했던 고민 모두를 다 고민시 다 집어 넣어서 내가 생각한 NPU 설계 구조 및 원리 또는 LLM 설계 구조 및 원리가 어느 부분이 적합하고 어느 부분이 모자른지 이런것 고민하고 있읍니다 ...

딥네트워크  CEO /   장석원  /  HP :   010 3350 6509 /   sayhi7@daum.net 

일인 AI 스타트업 딥네트워크의 트랜스포머 모델 기반 LLM 경량화 및 NPU AI 칩셋 투자유치 준비용 사업계획서

1. 회사 개요

  • 회사명: 딥네트워크 (Deep Network)  /  sayhi7@daum.net    /   010 3350 6509
  • 설립자: 일인 창업자, 2년 이상 AI 및 LLM(대규모 언어 모델)  세부분석(관련 논문 세부 분석 경험)
  • 핵심 기술: 트랜스포머 모델 세부 알고리즘 원리 분석, NPU AI 칩셋 설계, CUDA 기반 분산 학습 구현, 텐서플로우와 Horovod를 이용한 대규모 분산 학습 노하우 계속 확보중
  • 비전: 차세대 AI 기술 상용화 및 산업 적용을 통해 혁신적 솔루션 제공

2. 기술 및 핵심 역량

2.1 트랜스포머 모델의 세부 알고리즘 원리 분석

  • 기술력: GPT-3.5, LLaMA와 같은 최신 트랜스포머 기반 LLM 모델의 세부 구조 및 학습 알고리즘 분석, 최적화 알고리즘 설계
  • 기술 적용: 분산 학습을 통한 모델 병렬 처리 최적화, 데이터셋 조합을 활용한 성능 개선
  • 구체적 예: Horovod 및 Kubernetes 기반의 GPU 분산 학습을 통해 대규모 모델을 학습하고, 트랜스포머 모델의 토크나이저, 어텐션 메커니즘, 피드포워드 네트워크를 세밀하게 최적화

2.2 NPU AI 칩셋 설계 구현 사업화(투자유치 준비) 상황

  • 목표: 경량화된 NPU를 기반으로 한 엣지 컴퓨팅용 AI 칩셋 개발
  • 기술 요소: 딥러닝 모델 가속을 위한 병렬 처리 최적화, 트랜스포머 알고리즘의 하드웨어 구현, 비트 폭 조정 및 데이터 압축 기법을 통한 전력 효율 향상
  • 핵심 성과: 기존의 GPU 기반 AI 연산 대비 약 30% 이상의 전력 절감 효과 예상

2.3 CUDA 분산 학습 구현 사업화(투자유치 준비) 상황

  • 기술 구현: Horovod 및 Kubernetes를 활용한 1000개 이상의 Nvidia A100 GPU 클러스터 분산 학습
  • 특징: 각 Pod에 8~16개의 GPU를 할당하여 대규모 데이터셋 병렬 처리, 효율적 자원 관리 및 GPU 할당을 위한 nvidia/k8s-device-plugin 사용
  • 결과: 트랜스포머 모델의 학습 속도 향상 및 분산 학습 환경 내에서의 오류 복구 기능 강화

3. 사업화 전략

3.1 AI 모델의 산업화 및 서비스화

  • 타겟 시장: 헬스케어, 금융, 자율주행, 스마트 팩토리 등 다양한 산업 분야의 AI 응용
  • 솔루션 제안: 고객 맞춤형 트랜스포머 모델 최적화 서비스 제공, 대규모 데이터 처리 및 실시간 예측을 위한 NPU 기반 엣지 AI 솔루션
  • 기대 효과: 비용 효율적인 AI 솔루션으로 기존 AI 시스템의 전환을 촉진하고, AI 서비스 시장의 선두주자로 자리매김

3.2 특화된 AI 칩셋 상용화

  • 목표: 엣지 장치 및 IoT 기기 내 AI 연산 최적화를 위한 경량화된 NPU 칩셋 제공
  • 사업 모델: 라이센스 제공 및 고객 맞춤형 NPU 설계 서비스
  • 경쟁력: 타사 대비 약 20% 이상 효율적인 전력 소모와 높은 연산 성능 제공

4. 투자 제안 및 기대 효과

4.1 투자 요청

  • 투자 규모: 초기 시드 투자 약 30억 원 희망 
  • 투자 사용 계획: 기술 개발, 인프라 구축, 시장 진입을 위한 마 준비중케팅 및 인재 채용
  • 목표 기간: 1년 내 초기 프로토타입 완성 및 시장 검증 준비중, 3 년 내 상용화가 목표

4.2 투자 유치 전략

  • 기술적 차별성 강조: 트랜스포머 모델의 분산 학습 최적화와 NPU 설계를 통한 AI 시스템 전반의 성능 향상
  • 구체적인 로드맵 제시: 1단계 연구개발, 2단계 프로토타입 출시, 3단계 시장 확대
  • 실증된 사례: 주요 기술 분석 노하우 기반 기술적 성과와 프로토타입 결과를 바탕으로 투자자 신뢰 확보

4.3 기대 수익

  • 수익 모델: 트랜스포머 모델 최적화 서비스, NPU 칩셋 라이센스 판매, AI 솔루션 제공을 목표로 함
  • 수익 예측: 5년 내 연 매출 100억 원 달성, 영업이익률 30% 이상을 목표로 함

5. 성공 가능성 및 리스크 관리

5.1 성공 요인

  • 기술 우위: 트랜스포머 알고리즘 최적화(알고리즘 설계 노하우 확보)와 CUDA 기반 분산 학습 기술 (구현 노하우 일부 확보) 의 독보적 경쟁력 준비중
  • 시장 타이밍: 엣지 AI 및 경량화된 AI 칩셋에 대한 수요 증가
  • 전문성: 창업자의 AI 알고리즘 분석 경험과 NPU 설계 역량 준비중

5.2 리스크 관리

  • 기술적 리스크: R&D 중간 목표 설정 및 성과 검토를 통해 개발 리스크 최소화
  • 상업적 리스크: 초기 고객사를 확보하고, 다양한 산업군에 걸쳐 솔루션을 확장하여 리스크 분산
  • 재무적 리스크: 단계별 투자 유치를 통해 재정 건전성 유지 및 자금 유동성 확보

6. 결론

  • 딥네트워크는 트랜스포머 모델 분석 및 최적화, NPU 설계, CUDA 기반 분산 학습의 핵심 기술력을 바탕으로 AI 산업의 혁신을 주도할 준비가 되어 있습니다. 투자사와의 협력을 통해 빠른 시간 내에 상용화 및 수익 창출을 목표로 하며, 지속 가능한 성장을 이루어내기 위한 구체적인 로드맵을 제시하고자 합니다.

부록: 주요 기술 요약 및 시장 전망

  1. 트랜스포머 알고리즘 최적화: 병렬 학습을 통한 성능 개선
  2. NPU 설계 기술: 엣지 디바이스에 최적화된 AI 칩셋
  3. CUDA 분산 학습: 대규모 GPU 클러스터의 효율적 자원 활용
  4. 시장 전망: 엣지 AI 및 경량화된 AI 칩셋 수요 증가

딥네트워크의 사업계획서는 트랜스포머 모델의 혁신적 활용과 AI 칩셋 설계의 기술적 우수성을 바탕으로 차세대 AI 산업을 선도하는 데 중점을 두고 있습니다. 투자자에게는 기술 차별성과 실증된 성과를 통해 높은 투자 수익률을 기대할 수 있음을 제시할 것입니다.

 

LangChain은 해리슨 체이스가 2022년 10월에 개발한 오픈 소스 프로젝트입니다. 당시 그는 머신러닝 스타트업인 로버스트 인텔리전스(Robust Intelligence)에서 근무하고 있었습니다.

LangChain API 사용료는 다음과 같습니다:

  • 기본 추적: 1,000개의 기본 추적당 $0.50 (14일 보관)
  • 확장 추적: 1,000개의 확장 추적당 $4.50 (400일 보관)

LangChain을 사용하여 다양한 LLM 기반 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있습니다. 

LangChain API 사용료에 대한 구체적인 정보는 다음과 같습니다:

  • 기본 추적: 1,000개의 기본 추적당 $0.50 (14일 보관)
  • 확장 추적: 1,000개의 확장 추적당 $4.50 (400일 보관)

LangChain을 사용하여 다양한 LLM 기반 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있습니다. LangChain의 성능은 여러 부분에서 검증되었습니다:

  1. 프롬프트 관리: 프롬프트 템플릿을 사용하여 사용자 입력을 최적화하고 관리할 수 있습니다.
  2. 모델 통합: 다양한 LLM 모델과의 통합을 지원하여 API 또는 로컬 설치를 통해 작업할 수 있습니다.
  3. RAG (Retrieval-Augmented Generation): RAG 아키텍처를 사용하여 필요한 데이터를 효과적으로 연동할 수 있습니다.
  4. 캐싱: API 호출 비용을 절감하기 위해 캐싱을 활용할 수 있습니다.

LangChain은 복잡한 애플리케이션을 구축할 때도 성능을 유지할 수 있도록 설계되었습니다

LangChain의 성능은 여러 측면에서 검증되었습니다. 여기 몇 가지 주요 성능 요소를 소개합니다:

  1. 프롬프트 관리:
  2. 모델 통합:
  3. RAG (Retrieval-Augmented Generation):
  4. 캐싱:
  5. 에이전트:
  6. 문서 로더:

LangChain은 이러한 기능들을 통해 복잡한 애플리케이션을 구축하는 데 매우 유용하며, 다양한 자연어 처리 작업에 적용할 수 있습니다. 

LangChain API를 사용하여 LLM 기반의 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 모델을 구현할 때, 구체적으로 어떤 부분에 어떻게 적용할 수 있는지 대략적인 구현 과정의 예를 단계별로 설명드리겠습니다.

1. 데이터 로딩 및 전처리

먼저, 사용할 데이터를 로드하고 전처리합니다. LangChain의 DocumentLoader와 TextSplitter를 사용하여 데이터를 적절한 크기로 분할할 수 있습니다.

Python
from langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

# 데이터 로드
loader = UnstructuredFileLoader("path/to/your/data.txt")
documents = loader.load()

# 텍스트 분할
splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
docs = splitter.split_documents(documents)

2. 임베딩 생성

데이터를 벡터화하여 검색할 수 있도록 임베딩을 생성합니다. LangChain의 Embeddings 클래스를 사용하여 임베딩을 생성할 수 있습니다.

Python
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 임베딩 생성
embeddings = OpenAIEmbeddings()
doc_embeddings = embeddings.embed_documents(docs)

3. 벡터 저장소 설정

임베딩된 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 벡터 저장소를 설정합니다. Chroma와 같은 벡터 저장소를 사용할 수 있습니다.

Python
from langchain.vectorstores import Chroma

# 벡터 저장소 설정
vector_store = Chroma.from_documents(doc_embeddings)

4. 검색 및 생성 파이프라인 구성

검색된 데이터를 기반으로 답변을 생성하는 파이프라인을 구성합니다. RetrievalQA 체인을 사용하여 검색과 생성 과정을 통합할 수 있습니다.

Python
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# 모델 설정
llm = ChatOpenAI()

# 검색 및 생성 파이프라인 구성
qa_chain = RetrievalQA(llm=llm, retriever=vector_store.as_retriever())

5. 질문에 대한 답변 생성

구성된 파이프라인을 사용하여 질문에 대한 답변을 생성합니다.

Python
# 질문에 대한 답변 생성
query = "What is the capital of France?"
answer = qa_chain.run(query)
print(answer)

실제 사례

이러한 방식으로 LangChain API를 사용하여 다양한 LLM 기반 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 지원 시스템, 문서 요약 시스템, 데이터 추출 시스템 등이 있습니다.

 

딥네트워크  CEO  /  장석원

HP :   010 3350 6509

이메일 :   sayhi7@daum.net

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

일인 AI 스타트업 딥네트워크는 트랜스포머 모델과 강화학습을 통한 인간 피드백(RLHF) 기술을 기반으로, ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM) 서비스를 구현하고자 합니다. 이를 위해 딥네트워크는 두 가지 모델의 세부 설계 구조를 확립하고, 이를 기반으로 학습 및 추론 알고리즘의 세부 동작 원리까지 확보한 상태입니다. 이 기술력을 투자자에게 효과적으로 전달하고, PoC(개념증명) 결과를 통해 구체적인 성과를 보여주는 방안을 통해 투자유치를 어떻게 진행할지 제안하겠습니다.

 

딥네트워크  CEO  / 장석원

HP :  010 3350 6509

이메일  :   sayhi7@daum.net

1. 딥네트워크의 기술적 강점: 트랜스포머 모델과 RLHF 모델

1.1 트랜스포머 모델 설계 구조의 핵심

딥네트워크의 트랜스포머 모델은 자기 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 바탕으로, 문장 내에서 단어 간의 관계를 매우 효율적으로 분석합니다. 이 어텐션 메커니즘은 단순한 단어의 위치 정보만을 활용하는 것이 아니라, 각 단어가 문장의 다른 단어들과 맺는 상관관계를 정교하게 파악하여 더 나은 문맥 이해를 가능하게 합니다. 특히, 멀티헤드 어텐션(Multi-head Attention) 기법을 통해 각 어텐션 헤드가 다양한 관점에서 문장 의미를 분석하므로, 복잡한 대화에서도 정확하고 일관된 응답을 생성할 수 있습니다.

딥네트워크는 이러한 구조를 기반으로 LLM이 긴 문맥을 처리하고 다양한 의미적 상호작용을 포착할 수 있도록 설계했습니다. 이는 자연어 생성(NLG)에서 매우 중요한 성능 향상을 이끌어낼 수 있으며, 기존 대화형 AI 모델보다 더욱 깊이 있는 대화 이해와 응답을 가능하게 합니다.

1.2 RLHF 모델 설계 구조의 핵심

강화학습을 통한 인간 피드백(RLHF)은 AI 모델이 사람의 피드백을 통해 지속적으로 개선될 수 있는 방법론입니다. 딥네트워크는 이를 통해 모델이 사용자와의 상호작용을 학습하고, 단순한 규칙 기반 답변이 아닌 더 인간다운 응답을 생성하는 데 집중했습니다. RLHF는 특히 인간이 원하는 방향으로 모델의 출력을 조정하기 때문에, 이를 통해 고객 맞춤형 서비스를 구현할 수 있습니다.

딥네트워크의 RLHF 모델은 보상함수(Reward Function)를 기반으로 설계되었습니다. 인간 피드백을 모델 학습 과정에 반영하여, 올바른 대화 응답이 생성될 때 보상을 주고, 부정확한 응답은 페널티를 주는 방식으로 모델을 훈련시킵니다. 이러한 방식은 다양한 고객 응대 시나리오에 맞게 모델을 최적화할 수 있습니다. 특히 다양한 산업별 특화된 응답을 학습하도록 설계되어 있어, 특정 산업군에 대한 적용 가능성도 매우 높습니다.

2. 학습 및 추론 알고리즘의 세부 노하우

2.1 학습 알고리즘 설계

딥네트워크는 트랜스포머 모델과 RLHF 모델을 기반으로 하이브리드 학습 알고리즘을 적용하고 있습니다. 우선, 트랜스포머 모델의 기본 학습 단계는 대규모 데이터셋을 사용해 사전 학습(Pretraining)을 진행합니다. 이때 언어 모델링(MLM, Masked Language Model) 기법을 적용하여 문장 내에서 일부 단어를 가리고, 이를 예측하는 방식으로 모델이 문맥적 정보를 학습할 수 있게 합니다.

다음으로 RLHF 학습 단계에서는 강화학습을 통해 인간 피드백을 반영하는 과정을 추가합니다. 이 과정에서 초기 모델이 생성한 응답에 대해 사용자의 피드백을 수집하고, 이를 모델의 보상함수에 반영하여 더 나은 응답을 생성하도록 학습합니다. 이를 통해 점진적으로 개선되는 응답 품질을 확보할 수 있으며, 특히 사용자 맞춤형 대화 경험을 제공하는 데 있어 매우 효과적입니다.

2.2 추론 알고리즘 설계

딥네트워크의 추론 알고리즘은 트랜스포머의 어텐션 메커니즘을 활용하여, 입력된 질문 또는 문장을 분석하고 그에 맞는 응답을 생성합니다. 특히 사전 학습된 언어 모델을 통해 문장의 맥락과 의미를 파악하는 과정에서, 사용자 질문에 대한 가장 적절한 응답을 빠르게 생성할 수 있도록 최적화되었습니다.

추론 과정에서 중요한 부분은 실시간 응답 생성 속도입니다. 딥네트워크는 모델 경량화 기법을 도입하여, 대규모 모델이더라도 응답 생성 속도를 극대화하는 최적화 작업을 진행했습니다. 또한, 분산 처리 기술을 적용하여 동시에 다수의 요청을 처리할 수 있는 환경을 구축했습니다. 이는 상용 서비스로 확장할 때 매우 중요한 요소로 작용할 것입니다.

3. PoC 결과 확보 방안

3.1 PoC 진행 계획

딥네트워크는 먼저 특정 산업 도메인에서 PoC(개념증명) 프로젝트를 통해 실제 적용 가능성을 검증할 계획입니다. 예를 들어, 의료 상담 서비스법률 자문과 같은 분야에서 딥네트워크의 대화형 AI가 어떻게 실제 고객의 요구를 충족시키는지 시연할 수 있습니다. 이 과정에서 트랜스포머 모델과 RLHF를 적용한 대화형 AI가 정확한 정보 제공맞춤형 응답을 생성하는지 검증하는 것이 주요 목표입니다.

PoC 프로젝트는 산업 파트너와의 협력을 통해 실질적인 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 AI 모델을 개선하는 방식으로 진행됩니다. 이를 통해 특정 산업에 맞춘 파인 튜닝 작업이 완료되며, PoC 결과는 투자자들에게 기술적 신뢰도를 확보하는 중요한 지표가 될 것입니다.

3.2 PoC 결과의 투자 유치 활용

PoC 결과는 딥네트워크가 추구하는 기술적 차별성과 실제 시장에서의 유용성을 증명하는 중요한 단계입니다. 예를 들어, 의료 상담 AI가 실시간으로 환자의 증상을 분석하고, 적절한 의학적 조언을 제공하는 모습을 시연한다면, 투자자들은 이 기술이 상업적으로 얼마나 큰 가치를 가질 수 있는지를 명확히 이해할 수 있습니다. 또한, PoC 결과를 기반으로 시장에 얼리 어답터 고객사를 확보할 수 있으며, 이는 추가적인 투자 유치에서 강력한 포인트로 작용할 것입니다.

4. LLM 기술의 차별성과 시장성

4.1 기술적 차별성

딥네트워크는 트랜스포머 모델과 RLHF를 결합한 하이브리드 학습 알고리즘을 통해, 단순한 대화형 AI에서 벗어나 맞춤형, 인간다운 대화를 제공할 수 있습니다. 특히 트랜스포머 모델의 멀티헤드 어텐션과 RLHF의 피드백 기반 학습은 경쟁 모델 대비 뛰어난 응답 품질과 사용자 맞춤형 서비스를 가능하게 합니다.

또한, 분산 처리 기술경량화된 모델을 통해 대규모 서비스 환경에서 빠르고 안정적인 응답을 제공할 수 있으며, 이는 ChatGPT와 같은 경쟁 제품 대비 기술적 우위를 점하는 중요한 요소입니다.

4.2 시장성

대형 언어 모델 시장은 급성장하고 있으며, 특히 고객 서비스, 헬스케어, 교육 등에서 LLM의 활용 가능성은 무궁무진합니다. 딥네트워크는 트랜스포머와 RLHF 기반 기술을 통해 각 산업에 특화된 대화형 AI를 제공할 준비가 되어 있습니다. 특히 법률 상담, 의료 상담, 금융 상담도메인 특화형 AI는 고부가가치 시장에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.

5. 투자 자금의 효과적 사용 계획

5.1 연구개발(R&D)

딥네트워크는 투자금의 상당 부분을 연구개발(R&D)에 집중할 계획입니다. 특히, 트랜스포머 모델의 파인 튜닝과 RLHF의 보상함수 최적화 작업을 통해 각 산업에 맞춤형으로 적용할 수 있는 기술을 고도화할 예정입니다. 또한, 모델 경량화추론 속도 최적화를 통해 서비스의 효율성을 높이고, 비용 절감 효과를 극대화할 것입니다.

5.2 인프라 확장

대형 언어 모델의 운영에는 고성능 클라우드 인프라가 필요합니다. 투자금을 활용해 초기에는 소규모로 시작한 뒤, 사용량 증가에 따라 인프라를 확장하는 전략을 사용할 계획입니다. 이는 PoC를 통해 검증된 모델을 상용화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

5.3 마케팅 및 영업

PoC 결과가 긍정적일 경우, 마케팅을 통해 시장에 빠르게 진입할 수 있도록 준비할 것입니다. 특히 초기 고객 확보산업 파트너십을 통해 성공적인 상용화를 이끌어내는 것이 목표입니다.

6. 결론: 투자 제안의 핵심 메시지

딥네트워크는 트랜스포머 모델과 RLHF 기반의 고성능 대화형 AI를 구현할 수 있는 기술적 준비를 완료했으며, 이를 통해 시장에서 차별화된 경쟁력을 갖추고 있습니다. PoC를 통해 기술력을 검증한 후, 산업 특화 솔루션을 상용화하여 빠르게 시장에 진입할 계획입니다. 이러한 비전을 기반으로 투자금이 어떻게 효과적으로 사용될지를 명확히 제시함으로써, 투자자들에게 안정적이고 혁신적인 투자 기회를 제공할 수 있습니다.

  • 기술적 차별성: 트랜스포머와 RLHF의 결합으로 맞춤형 대화형 AI 구현.
  • 시장성: 빠르게 성장하는 LLM 시장에서 도메인 특화형 솔루션 제공.
  • 투자 필요성: R&D, 인프라 확장, 마케팅에 투자금을 효율적으로 사용하여 시장 진입.

이러한 계획을 바탕으로, 딥네트워크는 성공적인 투자 유치와 사업화를 추진할 수 있을 것입니다.

 

 

안녕하세요,  일인 AI 스타트업 딥네트워크(Deep Network)의 창업자이자 개발 총괄인 장석원입니다. 딥네트워크는 대규모 언어 모델(LLM)의 구조 및 학습, 추론 동작 원리를 심도 있게 분석하고 이를 기반으로 최적화된 AI 솔루션을 제공을 위해 세부분석중인 일인 AI 스타트업입니다. 저희는 LLM의 세부 아키텍처부터 효율적인 학습 방법론, 추론 최적화까지 전반적인 분석 및 개선에 있어 깊이 있는 나름의 기술력을 보유하고 있습니다. 특히, 딥네트워크는 최신 Transformer 모델, 분산 학습 인프라, 경량화 기술에 대한 독창적인 LLM 모델 설계 구조 세부분석 연구를 통해 심도있는 기술력을 보유하고 있다고 자부하고 있으며, 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하는 데 중점을 두고 있습니다.

 

딥네트워크  CEO / 장석원

HP :  010 3350 6509

이메일 :   sayhi7@daum.net

1. LLM 모델의 세부 구조 분석

딥네트워크는 LLM의 핵심인 Transformer 아키텍처를 정밀 분석하여 각 모듈의 동작 원리와 상호작용을 깊이 이해하고 있습니다. 이를 통해 모델의 구조적 효율성을 높이고 학습 및 추론 성능을 극대화하기 위한 다양한 기술적 접근을 확보하였습니다.

  1. Transformer 기반 모델 구조 이해:
    • LLM의 주요 구성 요소인 Self-Attention, Feed-Forward Networks, Positional Encoding 등 각 모듈의 세부 동작을 깊이 분석하고, 이를 바탕으로 모델 경량화 및 최적화를 위한 기법 세부분석 연구를 해왔습니다.
    • 특히 Multi-Head Attention에서의 상관관계 분석과 병렬 처리에 중점을 두어, 더 적은 자원으로 높은 효율을 이끌어낼 수 있는 효율적 분산 처리 방법을 구현을 위한 나름의 세부분석에 성과가 있습니다.
  2. Tokenization 및 Embedding 기술 최적화:
    • Tokenizer의 성능이 LLM의 효율성에 미치는 영향을 심도 있게 분석하였으며, BPE(Byte-Pair Encoding)와 WordPiece와 같은 다양한 토크나이저를 활용해 최적의 성능을 내는 방안을 세부분석 하였습니다.
    • 이와 함께, Embedding 레이어의 설계 및 최적화를 통해, 학습 시 고차원 표현을 효과적으로 생성하고, 이를 추론 단계에서 효율적으로 활용할 수 있도록 세부분석 하였습니다.
  3. 모델 경량화 및 효율성 향상 기술:
    • 딥네트워크는 최신의 경량화 기법을 LLM에 적용하여, 모델의 파라미터 수는 줄이면서도 성능을 유지하거나 향상시키는 기술을 꽤 심도있게 확보하였습니다. 특히, LoRA(Low-Rank Adaptation), Pruning, Quantization 등과 같은 기법을 활용하여 모델의 계산 복잡도를 줄이는 데 성공하기 위해 많은 시간 세부분석을 했습니다.
    • 이러한 경량화 기술을 바탕으로, 소형 장치나 제한된 환경에서도 대형 모델의 성능을 유지할 수 있는 방안을 제시하고 있습니다.

2. 학습 및 추론 동작 구조 분석

LLM의 학습 및 추론 과정은 고도로 최적화된 병렬 처리분산 학습 기술을 요구합니다. 딥네트워크는 대규모 데이터셋을 효과적으로 학습하고, 최적의 추론 성능을 이끌어내는 데 필요한 모든 단계를 상세히 분석하고 있습니다.

  1. 효율적인 분산 학습 인프라 구축:
    • 딥네트워크는 HorovodNVIDIA의 NCCL 라이브러리를 활용하여 대규모 GPU 클러스터에서 LLM을 학습시키는 분산 학습 인프라를 구축을 위한 세부 노하우 준비작업을 하였습니다. 특히, 수천 개의 GPU 노드에 걸쳐 모델을 분산하여 학습하는 방법을 통해 병목 현상을 최소화하고 학습 속도를 크게 향상시키려고 그 노하우를 세부분석중 입니다.
    • 이러한 분산 학습 환경에서 데이터 병렬 처리모델 병렬 처리 기법을 적절히 혼합하여, 대규모 모델 학습이 가능한 효율적인 학습 파이프라인을 설계하기 위해 세부분석중 입니다.
  2. 대규모 데이터셋의 효율적 학습:
    • LLM은 수백억에서 수조 개의 토큰으로 이루어진 대규모 데이터셋을 필요로 합니다. 딥네트워크는 이 데이터를 효율적으로 전처리하고, 데이터 로딩과 배치 처리 속도를 최적화하여 학습 시간이 대폭 단축된 시스템을 구현을 위한 세부 준비를 했습니다.
    • 특히, mixed-precision training을 도입하여 GPU 메모리 사용량을 줄이고, 16-bit 부동소수점(FP16) 연산을 통해 성능 저하 없이 처리 능력을 극대화하려고 부단한 노력중 입니다.
  3. 추론 최적화 및 지연 시간 최소화:
    • LLM의 추론 단계에서 고속 응답을 위한 기술을 연구해왔습니다. 모델의 서빙(Serving)을 최적화 준비중 이며, 대규모 인퍼런스가 동시에 이루어지더라도 지연 시간을 최소화할 수 있는 기술력을 확보를 위해 심도 있는 분석을 진행중 입니다.
    • 캐시 관리, 배치 추론(batch inference) 기법을 적용하여 동시다발적 요청 처리 능력을 향상시키려고 노력중이고, 특히 저희가 확보한 Dynamic Quantization 기술을 통해 추론 속도를 크게 증가시키려고 노력중 입니다.
  4. 정교한 Loss 함수와 최적화 알고리즘 적용:
    • Cross-Entropy Loss 외에도 여러 기계 학습 최적화 알고리즘을 연구하였으며, 특히 AdamW와 같은 가중치 감소(weight decay) 기법을 통해 과적합을 방지하고 학습 안정성을 확보하려고 노력중 입니다.
    • 학습 초기에는 학습률 스케줄링(Learning Rate Scheduling)을 통해 적절한 학습률을 유지함으로써 빠르게 수렴하는 알고리즘을 설계하고, 이를 바탕으로 빠르고 안정적인 모델 학습을 가능하게 하는 설계 구조를 분석 했습니다.

3. 딥네트워크의 준비된 기술력

딥네트워크는 최첨단 AI 기술 연구LLM 최적화 솔루션을 제공하기 위해 다각적인 준비를 마쳤습니다. 특히, 일인 스타트업임에도 불구하고, 딥네트워크는 다음과 같은 강점을 가지고 있습니다.

  1. 최신 연구 트렌드 반영:
    • 딥네트워크는 GPT, BERT, T5, LLaMA와 같은 최신 LLM 연구 결과를 꾸준히 추적하고 이를 반영한 맞춤형 AI 솔루션을 제공하고 있습니다.
    • 각 모델의 특성과 장단점을 깊이 분석하여, 특정 고객의 니즈에 맞춘 최적의 AI 모델 설계솔루션 제공을 위한 세부 준비가 되 있읍니다.
  2. 소규모 스타트업의 민첩성:
    • 일인 스타트업인 딥네트워크는 유연한 의사결정 구조신속한 프로젝트 진행을 위한 세부 준비가 되있읍니다. 이러한 민첩성 덕분에 고객 요구사항을 빠르게 반영하고, 최신 기술을 실시간으로 적용하는 것이 가능하며, 개발 프로세스의 효율성을 극대화할 수 있게 준비가 되 있습니다.
  3. 실용적 경험 기반 연구:
    • 딥네트워크는 TensorFlow, PyTorch와 같은 주요 딥러닝 프레임워크를 활용한 실질적인 LLM 개발 경험 축적이 조금 더 필요하고  고객 맞춤형 AI 솔루션을 제공을 위해 준비하고 있습니다. 또한 Kubernetes 기반 분산 학습 환경에서의 Horovod 연동대규모 데이터 처리 경험 축적을 위해 세부 노하우 준비중 이며, 이를 통해 고도화된 AI 서비스 및 제품을 구현할 준비가 되어 있습니다.

4. 결론

딥네트워크는 LLM의 구조 분석 및 최적화를 위한 독창적인 기술력과 다양한 분야의 실제 경험을 바탕으로 고효율 AI 솔루션을 제공할 수 있는 스타트업입니다. 일인 IT 스타트업임에도 불구하고, 저희는 분산 학습 및 경량화 기술을 선도하며, 방대한 데이터를 효율적으로 처리하고 추론 성능을 극대화하는 기술을 확보하였습니다. 이러한 기술력을 바탕으로 딥네트워크는 다양한 산업에 맞춤형 AI 기술을 제공할 수 있는 준비가 되어 있습니다.

[일인 방산 스타트업 딥네트워크] 칼만 필터(Kalman Filter) 알고리즘을 최적화하여, 미사일의 위치, 속도, 자세를 정확하게 제어 사업화를 위한 투자유치 제안서 입니다 ...

 

안녕하십니까, 저는 일인 방산 스타트업 딥네트워크(Deep Network)의 개발 총괄 장석원입니다. 저희 딥네트워크는 방위산업 및 첨단 제어 기술을 선도하는 일인 IT 스타트업으로, 미사일의 자세 제어를 위한 독창적인 기술력과 노하우를 성공적으로 확보하였습니다. 특히, ICM20948 9축 IMU 센서로켓 추력 노즐 정밀 제어부의 데이터를 기반으로 칼만 필터(Kalman Filter) 알고리즘을 최적화하여, 미사일의 위치, 속도, 자세를 정확하게 제어할 수 있는 혁신적인 솔루션을 개발 가능하도록 분석에 성공했습니다. 이번 제안은 한국 방위산업의 혁신을 위한 저희 기술력의 도입을 적극 추천드리는 바입니다.

 

딥네트워크  CEO /  장석원

HP :  010 3350 6509

이메일 :   sayhi7@daum.net

1. ICM20948 9축 센서 기반 미사일 자세 제어 기술

ICM20948은 가속도, 자이로스코프, 자기장을 측정하는 9축 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서로, 이를 통해 미사일의 **자세(Orientation)**와 속도(Velocity) 변화를 실시간으로 모니터링합니다. 저희 딥네트워크는 이 센서의 데이터를 정확하게 처리하여 미사일의 자세와 궤적을 예측하고, 이를 칼만 필터 알고리즘에 적용하는 데 성공하였습니다. 특히, 다음과 같은 기술적 혁신을 이루었습니다.

  1. 실시간 가속도 및 각속도 데이터 처리:
    • 센서에서 측정된 가속도각속도 데이터는 미사일의 순간적인 속도 변화를 반영합니다. 저희는 이 데이터를 기반으로 상태 벡터를 예측하여 미사일의 선형 속도 및 위치를 정확하게 계산합니다.
    • 가속도 데이터로부터 선형 속도 성분을 물리적 원리에 따라 업데이트하고, 각속도 데이터는 각도 변화율을 계산하여 자이로스코프 데이터를 보정합니다. 이를 통해 미사일의 실시간 궤적과 자세 변화를 예측할 수 있습니다.
  2. 자기장 데이터의 자세 보정:
    • 9축 센서의 자기장 센서는 미사일의 절대 방향을 파악하는 데 중요한 역할을 합니다. 저희는 자기장 데이터를 통해 미사일의 롤(Roll), 피치(Pitch), 요(Yaw) 각도를 보정하여 정확한 자세 제어가 가능하도록 분석에 성공했습니다.
    • 이를 통해 미사일이 자기장 교란이나 외부 환경 변화에 영향을 덜 받도록 하여, 정확한 목표 지향을 유지할 수 있는 기술을 구현 가능토록 분석에 성공 하였습니다.
  3. 저전력, 고정밀 센서 데이터 통합:
    • ICM20948 센서는 저전력 소모와 고정밀 데이터를 제공하는 장점이 있습니다. 이를 기반으로 미사일의 장거리 비행 동안에도 연속적인 상태 업데이트가 가능하며, 실시간 데이터 처리 능력을 극대화하여 비행의 안전성과 정확성을 확보하기 위해 계속 노력중 입니다.

2. 로켓 추력 노즐 제어부와의 연계

로켓의 추력 노즐 제어부는 미사일의 비행 궤적자세 제어에 결정적인 역할을 합니다. 딥네트워크는 9축 센서로부터 얻은 데이터를 기반으로, 로켓 추력 노즐을 정밀하게 제어하는 시스템을 구현하기위한 세부 알고리즘 구현 분석을 했습니다.

  1. 추력 벡터 제어 (TVC):
    • 저희는 추력 벡터 제어(Thrust Vector Control) 기술을 통해, 미사일의 진로 변경자세 제어를 정밀하게 수행할 수 있도록 하였습니다.
    • 9축 센서로부터 받은 자세 데이터를 칼만 필터로 처리하여 추력 노즐의 각도와 방향을 조정하고, 이를 통해 비행 안정성을 극대화했습니다.
    • 또한, 연속적인 자세 제어가 가능하도록 실시간 데이터 피드백 시스템을 구축하여, 미사일이 목표 궤도에서 이탈하지 않고 정확한 궤적을 유지할 수 있도록 했습니다.
  2. 동적 피드백 기반 제어:
    • 동적 제어 시스템을 통해 로켓의 추력 노즐이 실시간으로 센서 데이터를 받아 동적 피드백 제어를 수행합니다. 이를 통해 미사일이 비행 도중 예기치 못한 상황에 직면했을 때도 즉각적으로 자세를 수정할 수 있도록 설계 가능토록 분석 하였습니다.
    • 특히 높은 속도다이나믹한 환경 변화에도 불구하고, 정확한 자세 제어를 위해 고속 데이터 처리빠른 응답 시간을 보장할 수 있는 기술을 적용하기 위해 노력중 입니다.

3. 칼만 필터 기반 통합 제어 알고리즘

칼만 필터 알고리즘은 미사일의 위치, 속도, 자세 정보를 실시간으로 추정하고 보정하는 데 필수적인 기술입니다. 딥네트워크는 다음과 같은 방법으로 칼만 필터를 최적화하는것의 세부 분석에 성공하였습니다.

  1. 상태 벡터 및 측정 벡터의 통합:
    • 상태 벡터는 미사일의 위치, 속도, 각도 등의 상태를 나타내며, 측정 벡터는 9축 센서로부터 측정된 가속도 및 각속도 데이터를 반영합니다.
    • 저희는 이 두 벡터를 통합하여, 칼만 필터가 예측한 상태와 실제 측정된 상태 간의 오차를 줄여나가는 방식으로 정확한 자세 제어를 구현을 위해 세부 분석에 성공 했습니다.
  2. 예측 및 갱신 단계의 최적화:
    • 예측 단계에서는 9축 센서 데이터를 이용하여 미사일의 다음 상태를 예측하고, 갱신 단계에서는 실제 센서로부터 얻은 측정값을 사용하여 오차를 줄입니다.
    • 이를 통해 미사일이 비행 중에도 상시 정확한 궤적을 유지할 수 있도록 설계하였으며, 특히 고속 비행 상황에서도 신뢰할 수 있는 정확한 데이터 보정을 이뤄 내도록 알고리즘 원리 분석에 성공했읍니다.
  3. 소음 및 오차 보정:
    • 센서에서 발생하는 잡음측정 오차를 보정하기 위해 칼만 필터를 최적화하였습니다. 이를 통해 미사일의 제어 시스템이 더욱 안정적으로 동작하며, 정밀한 목표 타격이 가능하도록 했습니다.
    • 또한, 노이즈 모델링을 통해 외부 환경에서 발생하는 예기치 못한 변수들을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계하였습니다.

4. 미사일 제어 알고리즘의 상용화 가능성

저희 딥네트워크의 기술은 소형 미사일부터 중대형 미사일까지 다양한 미사일 플랫폼에 적용될 수 있습니다. 또한, 탄도 미사일이나 유도 미사일과 같은 복잡한 시스템에서도 실시간 제어정확한 궤도 수정이 가능할 정도로  저 나름대로 자부심을 가질 정도로  세부 구현 알고리즘 노하우 분석에 성공했읍니다. 특히, 저희의 기술은 효율적인 비용 구조를 바탕으로 대규모 상용화가 가능하며, 경량화된 시스템 덕분에 방산 제품의 성능을 높이면서도 비용을 절감할 수 있는 솔루션을 제안드립니다.

5. 결론

딥네트워크는 ICM20948 9축 IMU 센서와 로켓 추력 노즐 제어부를 통합한 미사일 자세 제어 시스템을 성공적으로 세부분석에 성공한 독창적인 기술력을 보유하고 있습니다. 저희 기술은 미사일의 비행 안정성, 정확성, 유연성을 극대화할 수 있는 솔루션을 제공하며, 이를 통해 한국 방위산업의 경쟁력을 한 단계 더 높일 수 있는 기회를 제시하고자 합니다.

일인 IT 스타트업 딥네트워크 투자유치 제안서 초안  – 미사일 자세제어를 위한 칼만 필터 기반 9축 센서 및 로켓 추력 제어 기술 :  이런 설계 알고리즘 기법은 로봇 자세제어에도 똑같이 적용할수 있읍니다 ...

 

딥네트워크 CEO / 장석원 

HP  :  010-3350 6509

이메일 :  sayhi7@daum.net

 

1. 회사 개요

딥네트워크는 항공 우주 및 국방 분야를 대상으로 미사일 및 로켓 시스템의 고정밀 제어 솔루션을 개발하는 일인 IT 스타트업입니다. 미사일의 고속 비행 중 자세와 궤적을 제어하기 위해 9축 센서인 ICM-20948로켓 추력 노즐을 활용하여 칼만 필터 기반의 정밀 제어 알고리즘을 설계 및 개발 준비 중입니다. 이번 투자 유치를 통해 딥네트워크는 상용화에 필요한 자금을 확보하고 국방 시장에 진출하는 것을 목표로 합니다.


2. 기술 개요

(1) 미사일 자세 제어의 필요성

미사일은 비행 중 고속으로 이동하며 다양한 환경적 변화에 대응해야 합니다. 이 과정에서 미사일의 자세가 적절히 제어되지 않으면 목표물에 도달하지 못하거나 궤도를 이탈할 수 있습니다. 이에 따라 미사일의 비행 중 롤(roll), 피치(pitch), 요(yaw) 축의 자세를 정확히 제어하는 기술이 필수적입니다.

(2) 9축 센서 ICM-20948

ICM-20948은 가속도계, 자이로스코프, 지자기계를 모두 통합한 센서로, 미사일의 운동 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 미사일의 가속도, 각속도, 자기장 변화 등을 측정하여 미사일의 위치와 자세를 추정할 수 있습니다. 이러한 데이터는 미사일의 상태를 정확히 예측하고 추력 노즐을 통해 미사일의 비행 경로를 조정하는 데 필수적입니다.

(3) 로켓 추력 노즐 제어

추력 노즐은 미사일의 추진 방향을 제어하는 장치로, 이를 통해 미사일의 자세를 조정할 수 있습니다. 추력 노즐의 각도를 변화시켜 추력 벡터를 제어하면 미사일의 회전 및 이동 방향을 수정할 수 있습니다. 이 기술은 미사일의 목표물 명중률을 높이고 궤적을 안정적으로 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.


3. 칼만 필터 기반 자세 제어 알고리즘

(1) 칼만 필터의 필요성

미사일 비행 중에는 센서 데이터에 포함된 노이즈와 외부 환경의 불확실성 때문에 정확한 상태 추정이 어려울 수 있습니다. 칼만 필터는 이러한 노이즈를 제거하고, 시간에 따른 상태 변화를 예측하여 미사일의 현재 자세와 속도를 최적화된 방식으로 추정하는 역할을 합니다.

(2) 알고리즘의 동작 구조

  1. 센서 데이터 수집: ICM-20948 센서로부터 가속도, 각속도, 자기장 데이터를 실시간으로 수집합니다.
  2. 상태 예측: 칼만 필터의 예측 단계에서 이전 상태(위치, 속도, 자세) 정보를 바탕으로 미사일의 현재 상태를 예측합니다. 이때 미사일의 동역학 모델을 활용하여 예측 정확도를 높입니다.
  3. 측정 업데이트: 예측된 상태와 실제 센서 데이터의 차이를 계산하고, 칼만 필터를 통해 이 오차를 보정합니다.
  4. 제어 명령 생성: 최종 추정된 상태를 바탕으로 추력 노즐에 제어 신호를 보내 미사일의 자세를 수정합니다.
  5. 반복: 이 과정을 미사일의 비행 중 계속 반복하여 실시간으로 자세를 제어합니다.

4. 시스템 설계 구조

(1) 하드웨어 설계

  • ICM-20948 9축 IMU 센서: 미사일의 가속도, 각속도, 자기장을 측정하여 자세 정보를 제공합니다.
  • 마이크로컨트롤러: 센서 데이터를 처리하고 칼만 필터 알고리즘을 실행합니다. 주로 ARM Cortex-M 계열의 저전력 고성능 MCU를 사용할 계획입니다.
  • 추력 노즐 제어 시스템: 모터 드라이버와 액추에이터를 통해 노즐을 제어하여 미사일의 자세를 조정합니다.

(2) 소프트웨어 설계

  • 센서 데이터 처리 및 필터링: 노이즈 제거 및 보정을 통해 센서 데이터를 안정화합니다.
  • 칼만 필터 알고리즘: 센서 데이터를 바탕으로 미사일의 상태를 추정합니다.
  • 추력 노즐 제어 알고리즘: PID 제어를 활용해 미사일의 자세를 안정적으로 조정합니다.
  • 실시간 모니터링 및 통신 모듈: 미사일 상태를 실시간으로 모니터링하고 지상국과의 통신을 통해 외부 명령을 수신합니다.

5. 자세 제어 알고리즘의 세부 적용

(1) 비행 중 지속적인 데이터 처리

미사일의 비행 중에는 빠르게 변화하는 환경 조건에 맞춰 자세를 실시간으로 조정해야 합니다. 이를 위해서는 지속적으로 센서 데이터를 수집하고, 칼만 필터를 통해 상태를 추정한 후 제어 명령을 생성하는 과정이 필수적입니다.

(2) PID 제어와 칼만 필터의 결합

미사일의 자세 제어에는 PID 제어 알고리즘과 칼만 필터를 결합한 방식을 채택합니다. 칼만 필터가 제공하는 상태 추정치를 바탕으로 PID 제어기가 추력 노즐을 제어하여 목표 자세를 유지합니다. PID 제어기는 비례, 적분, 미분 값을 조정하여 미사일의 안정성을 확보합니다.

(3) 추력 노즐의 제어 원리

  • 실시간 피드백 제어: 미사일의 자세 변화를 실시간으로 감지하여 노즐의 각도를 즉각 조정합니다. 이를 통해 예상치 못한 외부 충격이나 환경 변화에도 안정적인 비행을 유지합니다.
  • 추력 벡터 제어: 노즐의 방향을 제어하여 미사일의 비행 경로를 미세하게 조정합니다.

6. 상용화 준비 및 계획

(1) 기술 검증 단계

현재까지 프로토타입 시스템을 통해 칼만 필터 기반의 자세 제어 알고리즘이 구현 준비중 이며, 시뮬레이션 및 실험 환경에서 성능을 검증 준비 중입니다. 이후 실제 미사일 비행 환경에서의 테스트를 통해 시스템의 신뢰성을 검증할 계획입니다.

(2) 추가 개발 준비

  1. 실환경 테스트: 향후 국방 기관과 협력하여 실전 환경에서 미사일의 자세 제어 기술을 검증할 예정입니다.
  2. 센서 융합: GPS와 레이더와 같은 추가 센서를 융합하여 위치 추정의 정확도를 높일 계획입니다.
  3. 알고리즘 최적화: 칼만 필터와 PID 제어 알고리즘을 최적화하여 성능과 속도를 더욱 향상시킬 것입니다.

7. 투자 유치 계획

(1) 투자 필요 금액

딥네트워크는 미사일 자세 제어 시스템의 상용화 및 시장 진출을 위해 약 50억 원의 투자를 유치하고자 합니다. 해당 자금은 아래와 같은 목적으로 활용됩니다.

  • 기술 개발 및 검증: 시스템 개발 및 실험 환경 구축, 실전 테스트 비용.
  • 인력 충원: 소프트웨어 엔지니어와 제어 시스템 전문가 채용.
  • 사업 확장: 국방 기관 및 협력사와의 협업을 위한 비즈니스 확장 비용.

(2) 기대 효과

  • 정밀 제어 기술 상용화: 센서 융합 및 칼만 필터 기반 제어 시스템을 상용화하여 국방 및 항공 우주 시장에 기여할 수 있습니다.
  • 국방 시장 진출: 국방 관련 프로젝트 참여를 통해 안정적인 수익 모델을 구축할 수 있습니다.
  • 글로벌 시장 확장: 국방과 항공 우주 분야에서의 기술력으로 글로벌 시장 진출 기회를 모색할 수 있습니다.

8. 결론

딥네트워크는 미사일 및 로켓 제어 기술을 통해 국방 산업의 핵심 솔루션을 제공하고자 합니다. 이번 투자 유치를 통해 기술을 상용화하고, 항공 우주 및 국방 분야에서 세계적인 경쟁력을 확보할 것입니다.

아래는 일인 AI 스타트업 딥네트워크의 CEO 장석원 60 세의 그동안의 LLM 세부 분석 기술적 노하우와 경험을 상세하게 설명하고, 중소기업 및 대기업 AI 책임자들을 설득해 보고자 작성해 봤읍니다.

 

딥네트워크 CEO / 장석원

HP :  010 3350 6509

이메일 :   sayhi7@daum.net


LLM 경량화 세부분석 및 NPU 설계 사업화 준비 일인 AI 스타트업 딥네트워크 소개

안녕하세요, 저는 장석원, 일인 AI 스타트업 딥네트워크의 CEO입니다. 딥네트워크는 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 및 추론 알고리즘을 개선하고 경량화하는 데 중점을 두고 있으며, 이를 통해 AI 시스템의 성능을 극대화하는 방법을 분석 및 구현하고 있습니다. 지난 몇 년간, 저는 ChatGPT와 같은 LLM 모델의 설계 구조를 깊이 있게 분석하고, 정확도를 향상시키기 위한 개선된 알고리즘 메커니즘을 개발하는 데 성공했습니다. 그 과정에서 Kubernetes 및 Docker와 같은 클라우드 네이티브 기술을 활용하여 대규모 분산 학습 환경을 구축하는 노하우를 확보했으며, 이러한 기술을 통해 LLM 모델의 효율적인 학습 및 추론을 가능하게 했습니다.

특히, 텐서플로우(TensorFlow) 기반의 개발 환경에서 Horovod API를 활용하여 Nvidia DGX-2 GPU 서버를 수백 대에 이르는 규모로 클러스터링하고, 병렬 학습 및 분산 학습을 성공적으로 구현하는 기술적 방법론을 분석해왔습니다. Kubernetes를 기반으로 한 클러스터링 설계 원리와 Docker를 활용한 컨테이너화된 환경을 구축하여, 대규모 GPU 자원을 효율적으로 관리하고, AI 모델의 학습 속도와 정확도를 크게 향상시키는 방안을 실험하고 분석하였습니다. 이를 통해 확보한 기술적 통찰을 바탕으로 중소기업 및 대기업들이 대규모 AI 모델을 구축하고 효율적으로 운용할 수 있도록 지원할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.

하지만, 현재 PoC(개념 증명) 결과물은 자금 부족으로 인해 완성되지 못한 상태입니다. 이는 초기 개발 비용을 투자자에게 충분히 설득시키지 못한 점에서 비롯된 것이지만, PoC가 완료되면 상당한 성과를 기대할 수 있는 상태입니다. 따라서 저는 이러한 기술적 분석을 바탕으로 LLM 모델의 학습 및 추론 메커니즘을 더욱 발전시키기 위한 세부 알고리즘을 심층 분석하고 있으며, 이를 AI 전용 NPU(Natural Processing Unit) 칩셋 설계에 적용하는 방법도 함께 연구 중입니다.


핵심 기술 및 노하우

  1. LLM 학습 및 추론 정확도 개선 알고리즘 분석
    저는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델의 정확도를 향상시키기 위한 다양한 학습 및 추론 알고리즘을 분석하였으며, 이를 통해 실제 성능 개선을 위한 혁신적인 방안을 도출했습니다. 이러한 알고리즘 개선 방안은 중소기업과 대기업이 AI 모델을 더욱 효율적으로 운영하고, 고객 서비스 향상이나 데이터 분석의 정확도를 극대화하는 데 큰 기여를 할 수 있습니다.
  2. 분산 학습 및 병렬 처리 환경 구축
    Kubernetes와 Docker를 활용하여 텐서플로우 기반의 대규모 GPU 클러스터를 구축하고, 이를 통해 LLM 모델의 학습과 추론 작업을 병렬로 처리하는 기술적 구현을 완료했습니다. 이 과정에서 Nvidia의 DGX-2 GPU 서버를 수백 대에 걸쳐 클러스터링하여 분산 학습의 효율성을 극대화하는 설계를 분석하였고, 이를 실제로 Kubernetes 클러스터 내에서 동작하도록 성공적으로 구현했습니다. 이로 인해 대규모 AI 모델의 트레이닝 속도를 크게 향상시킬 수 있었으며, 이는 대규모 데이터를 처리하는 기업들에게 매우 중요한 기술적 기반이 됩니다.
  3. Horovod API를 통한 분산 학습 최적화
    대규모 모델 학습을 위해 Horovod API를 활용한 분산 학습 환경을 설계하고 분석하였습니다. 이를 통해 다수의 GPU를 효율적으로 활용하여 병렬 학습을 가능하게 했으며, 이러한 분산 학습 최적화 방법론은 대규모 언어 모델을 보다 빠르고 정확하게 학습시킬 수 있는 기술적 장점을 제공합니다. 특히, Horovod를 사용한 데이터 병렬화 및 모델 병렬화 설계는 딥러닝 모델 학습의 효율성을 크게 높여, 다양한 AI 서비스에 적용할 수 있습니다.
  4. 경량화된 LLM 모델 구현
    LLM 모델의 경량화를 통해 기존의 대규모 모델을 보다 효율적으로 설계하는 방안을 연구했습니다. 이러한 경량화 작업은 특히 모바일 장치나 저전력 환경에서 AI 모델의 활용 가능성을 확대하는 중요한 기술입니다. 경량화된 모델은 AI 칩셋과의 연계성을 고려한 최적화 알고리즘을 적용해 높은 성능을 유지하면서도 에너지 효율성을 극대화할 수 있습니다.
  5. NPU AI 칩셋과의 연계 설계
    AI 전용 NPU 칩셋과 연계하여 LLM 모델의 학습 및 추론 메커니즘을 최적화하는 방안을 연구하였습니다. 이를 통해 경량화된 AI 모델을 NPU에 탑재하여 높은 성능과 에너지 효율성을 제공할 수 있는 기술적 설계를 구상하고 있으며, 이는 차세대 AI 하드웨어와 소프트웨어의 통합 솔루션으로서 기업들에게 중요한 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

딥네트워크의 강점과 비전

딥네트워크는 LLM 모델의 정확도를 개선하고, 대규모 클러스터링 환경에서의 병렬 학습 및 분산 학습을 성공적으로 구현할 수 있는 기술적 역량을 보유하고 있습니다. 저는 이러한 기술적 성과를 바탕으로 중소기업 및 대기업들이 필요로 하는 맞춤형 AI 솔루션을 제공할 준비가 되어 있습니다. 특히, ChatGPT와 같은 LLM 모델의 경량화 및 최적화를 통해 다양한 AI 서비스에 적용할 수 있는 가능성을 넓히고 있습니다.

저는 이러한 기술적 기반을 바탕으로 투자자들과 기업들이 딥네트워크의 기술력을 신뢰할 수 있도록, 더욱 깊이 있는 분석과 검증된 PoC 결과물을 완성할 계획입니다. 딥네트워크는 AI 모델의 학습 및 추론 효율성을 극대화하는 솔루션을 제공하며, 특히 분산 학습 및 클러스터링 환경에서의 성능 최적화에 강점을 가지고 있습니다.

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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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 SchedulerShared Memory 최적화를 통해 AI 연산에서 병목현상을 줄이고, AI 학습과 추론의 처리 시간을 혁신적으로 단축할 수 있습니다.

핵심 개발 성과

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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 NPU고성능 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:

  1. AI 칩셋 라이센스: 고성능 AI 가속화 NPU 칩셋 설계를 라이센스 형태로 제공하여, 다양한 AI 솔루션 기업이 우리의 기술을 활용할 수 있도록 합니다.
  2. 맞춤형 AI 솔루션: 특정 산업 분야에 맞는 맞춤형 AI 칩셋 솔루션을 제공하며, 고객의 요구에 따라 최적화된 NPU 설계를 통해 성능을 극대화할 수 있습니다.
  3. 연구 및 개발 협력: AI 및 반도체 연구소, 대기업과의 연구 협력을 통해 지속적인 기술 발전을 도모하고, 새로운 시장을 개척합니다.

사업화 전략 및 투자 계획

  1. 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.
  2. 파트너십 및 상용화
    • 주요 반도체 기업 및 AI 소프트웨어 기업과의 파트너십을 통해 우리의 AI 가속화 솔루션을 공급하고, AI 가속화 시장에서의 점유율을 높여 나갈 것입니다.
  3. 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

이메일 :   sayhi7@daum.net

 

 

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 MechanismFeedforward Network를 Tensor Core 연산에 최적화하여 추론 속도를 기존 대비 최대 30% 개선하는 성과를 달성하려고 분석중 입니다.
    • 이를 위해 HorovodTensorFlow 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)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.
    • HorovodKubernetes를 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 분석LLM 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 생산시제품 개발, AI 가속기 시장 진출을 위한 마케팅 및 사업 개발에 사용될 예정입니다.
    • 투자자에게는 향후 NPU 상용화에 따른 수익 배분주식 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.

투자 제안서: 딥네트워크의 LLM 기술 상용화 및 사업화 계획

1. 회사 소개 및 비전

딥네트워크는 2년간 LLM 기술 연구에 주력한 AI 스타트업입니다. 딥네트워크는 특히 경량화된 대형 언어 모델(LLM)과 대규모 분산 학습 환경 구축을 통해, 기업이 더 적은 자원으로 고성능의 인공지능을 활용할 수 있도록 하는 기술적 혁신을 이끌고 있습니다. 우리는 AI의 상용화 가능성을 높이고, 다양한 산업 분야에서 실질적인 변화를 창출할 솔루션을 제공하고자 합니다.

우리의 비전은 경량화된 AI 모델과 효율적인 학습 시스템을 통해 AI의 상용화 장벽을 낮추고, 기업들이 AI를 손쉽게 활용할 수 있는 환경을 제공하는 것입니다. 이를 통해 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하고, AI 기술의 새로운 표준을 세우는 것을 목표로 하고 있습니다.


2. 딥네트워크의 핵심 기술 및 차별점

2.1 경량화된 LLM(대형 언어 모델) 분석 및 최적화

딥네트워크는 경량화된 LLM 모델인 LLaMA, LoRA, Google Gemma의 세부적인 학습 알고리즘과 구조 분석에 강점을 가지고 있습니다. 이들 모델은 기존 LLM보다 자원 소모가 적지만 성능은 유지할 수 있는 효율적인 솔루션을 제공합니다. 우리는 Transformer 모델의 토크나이저, 어텐션 메커니즘, 피드포워드 네트워크 부분을 심층 분석하여 최적화한 노하우를 보유하고 있습니다.

이를 통해 AI 모델이 요구하는 연산 자원과 메모리 사용량을 대폭 줄이면서도, 고성능의 결과를 얻을 수 있는 설계를 투자사에게 제시할 수 있습니다. 특히, 딥네트워크는 경량화 기법을 통해 실질적인 성능 향상과 비용 절감 효과를 동시에 달성할 수 있습니다.

2.2 대규모 분산 학습 인프라 구축

딥네트워크는 대규모 GPU 클러스터를 활용한 분산 학습 환경을 설계 및 구현할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 우리는 Kubernetes와 Nvidia A100 GPU 기반의 분산 학습 시스템을 Horovod와 TensorFlow API를 통해 구축할 수 있으며, 이를 통해 대규모 데이터셋을 처리하고, 학습 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

이 기술은 연구기관, 대기업, 학계 등에서 대규모 AI 모델 학습에 큰 이점을 제공할 수 있으며, 클라우드 기반의 학습 인프라로 확장해 나갈 수 있는 상용화 가능성을 갖추고 있습니다. 이를 통해 비용 효율적인 학습 인프라 서비스를 제공하여 AI 연구 및 상용화의 허들을 낮출 수 있는 중요한 기술적 자산입니다.

2.3 통신 기술과의 융합 및 IoT 솔루션

딥네트워크는 AI 기술뿐만 아니라, IoT 및 통신 시스템과 결합한 솔루션 개발에 강점을 가지고 있습니다. Nordic Zigbee 통신, Bluetooth 5.1 멀티 디바이스 페어링, ESP32 WiFi 모듈을 활용한 통신 시스템 구축 경험을 바탕으로, AI와 IoT 기술이 융합된 스마트 팩토리, 스마트 홈 솔루션을 제공합니다. 이러한 통신 기반의 IoT 솔루션은 산업 현장에서 AI를 실질적으로 적용할 수 있는 기회를 제공하며, AI의 상용화를 가속화할 수 있습니다.


3. 투자사에 제안하는 사업화 계획

3.1 AI 기반 맞춤형 솔루션 제공

딥네트워크는 AI 기술을 기반으로 기업 맞춤형 솔루션을 제공하는 사업화를 추진하고 있습니다. 특히, 경량화된 LLM을 통해 기업의 고객 지원 자동화, 데이터 분석, 고객 맞춤형 서비스 제공 등 다양한 산업군에서 활용 가능한 솔루션을 개발할 예정입니다. 이를 통해 기업들은 기존에 AI를 도입하는 데 있어 겪었던 자원 소모 및 비용 문제를 해결할 수 있으며, 딥네트워크의 기술력은 이를 실현하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

3.2 대규모 학습 인프라 서비스 제공

딥네트워크는 대규모 모델 학습을 위한 클라우드 기반 학습 인프라를 제공하여 연구기관 및 기업들이 AI 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있도록 지원할 예정입니다. Nvidia A100 GPU 클러스터와 Kubernetes 기반의 분산 학습 환경을 통해, 대규모 데이터셋을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 기술력을 투자사에게 제시할 것입니다. 이를 통해 AI 연구 및 상용화에 필요한 대규모 자원을 절감할 수 있으며, 이 서비스를 기반으로 사업을 확장할 계획입니다.

3.3 IoT 및 통신 기술 기반 AI 솔루션

딥네트워크는 IoT 장비와 AI를 결합한 스마트 팩토리, 헬스케어, 스마트 홈 솔루션을 제공하여 다양한 산업에 AI를 적용할 수 있는 기회를 제공할 것입니다. Zigbee, Bluetooth 5.1 및 WiFi 모듈을 활용한 IoT 통신 시스템과 결합한 AI 솔루션을 개발하여, 산업 현장에서 데이터 수집 및 분석을 통해 AI의 실질적인 활용 가치를 높일 계획입니다. 이러한 기술은 산업 자동화 및 스마트화에 크게 기여할 수 있으며, 딥네트워크의 차별화된 강점 중 하나입니다.


4. 투자 유치 목표 및 자금 활용 계획

4.1 초기 소규모 투자 유치

딥네트워크는 PoC(Proof of Concept)를 성공적으로 구현하고, 초기 제품 개발 및 상용화 가능성을 검증하기 위해 소규모 투자를 유치하고자 합니다. 초기 투자금은 GPU 서버 임대 및 운영 비용, 연구 개발 인력 확충, PoC 검증 및 프로토타입 제작에 주로 사용될 것입니다.

4.2 PoC 성공 후 상용화 및 확장 계획

PoC 단계에서 경량화된 LLM 및 대규모 분산 학습 인프라의 효율성을 입증한 후, 이를 기반으로 상용화 모델을 구축할 것입니다. AI 기반 SaaS(Software as a Service) 형태의 솔루션을 제공하여, 고객 맞춤형 AI 도구와 대규모 학습 인프라 서비스를 확장할 예정입니다. 초기 투자 유치 후 성공적인 PoC 결과를 바탕으로, 추가적인 대규모 투자 유치와 글로벌 시장 확장을 목표로 할 계획입니다.

4.3 클라우드 기반 학습 인프라 및 서비스 제공

추가 투자 유치를 통해 클라우드 기반 학습 인프라를 상용화하고, 연구기관 및 기업이 손쉽게 대규모 AI 모델을 학습시킬 수 있는 서비스를 제공할 계획입니다. 이는 시장에서 큰 수요가 예상되며, AI 연구 및 상용화가 필요한 모든 분야에서 활용될 수 있습니다.


5. 결론 및 투자 유치 제안

딥네트워크는 LLM 경량화 기술, 대규모 분산 학습 인프라, 통신 기술 융합 IoT 솔루션 등 차별화된 기술력을 바탕으로 AI 상용화의 새로운 패러다임을 제시합니다. 초기 PoC 단계에서 성공적인 결과를 입증하고, 이를 기반으로 글로벌 시장에서도 경쟁력을 갖춘 AI 솔루션 제공 업체로 성장할 잠재력을 보유하고 있습니다. 우리는 초기 투자 유치를 통해 딥네트워크의 기술을 실질적으로 상용화할 수 있는 기반을 마련하고, 투자사와 함께 성공적인 사업화를 이뤄낼 계획입니다.


이와 같이 기술의 세부 구현 노하우와 상용화 가능성을 구체적으로 제시하면, 투자사로부터 딥네트워크의 기술력과 비즈니스 가능성을 긍정적으로 평가받을 수 있을 것입니다.

 

딥네트워크   CEO /  장석원

HP :   010 3350  6509

이메일 :   sayhi7@daum.net

일인 딥러닝 LLM AI 스타트업 딥네트워크의 핵심 기술력 소개 및 투자유치 계획 소개

 

딥네트워크는 일인 AI 스타트업으로 시작했지만, 기존 대형 기업들이 거대한 자본을 통해 구축한 기술에 비해, 보다 효율적이고 기술 중심의 전략을 통해 성장을 도모하고 있습니다. 제가 운영하는 딥네트워크 일인 AI 스타트업 기업의 목표는 생성형 AI, 특히 ChatGPT와 같은 모델의 핵심 알고리즘과 학습 메커니즘을 깊이 이해하고, 이를 기반으로 독자적인 AI 솔루션을 개발해 상업화하는 것입니다. 딥네트워크는 고유의 기술적 전문성과 분석 능력을 바탕으로 AI 솔루션을 구축할 수 있는 기반을 마련하였으며, 앞으로 이를 어떻게 사업화하고 투자 유치에 성공할 수 있을지에 대한 구체적인 계획을 소개합니다.   

먼저, ChatGPT의 핵심 알고리즘인 Transformer 모델에 대해 깊이 분석하였습니다. 이를 통해 자연어 처리에서 사용되는 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘과 다중 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)의 역할을 명확히 파악하였습니다. 각 토큰 간의 상관관계를 효과적으로 학습하여, 대규모 데이터에서 효율적으로 문맥을 이해하고 답변을 생성하는 원리를 깊이 이해하였습니다.

또한, ChatGPT가 사용하는 트랜스포머 기반의 학습 과정에서, 레이어 노멀라이제이션(Layer Normalization), 포지셔널 인코딩(Positional Encoding), 잔차 연결(Residual Connection)의 중요한 역할을 분석하여, 모델이 깊고 복잡한 문장을 효과적으로 처리하고 학습할 수 있게 해주는 메커니즘을 확보하였습니다. 특히, 대규모 파라미터를 다루는 최적화 알고리즘인 AdamW와 학습률 스케줄링(Learning Rate Scheduling)이 모델 성능 향상에 기여하는 방식도 상세히 연구하였습니다.

이외에도, ChatGPT가 사용하는 사전 학습(Pre-training)과 미세 조정(Fine-tuning) 과정에서 대규모 데이터셋을 어떻게 활용하는지, 그리고 이러한 데이터셋이 모델의 이해 능력과 생성 능력에 미치는 영향을 파악하였습니다. 특히, 추론 과정에서 활용되는 빔 서치(Beam Search), 토큰 샘플링(Token Sampling) 기법들을 통해 어떻게 자연스럽고 일관성 있는 답변을 생성하는지에 대한 이해를 확보하였습니다.

딥네트워크는 이러한 세부적인 알고리즘 분석을 바탕으로, 대형 AI 모델의 기본 능력을 효율적으로 구현할 수 있는 설계 노하우를 갖추고 있습니다. 이를 통해 독자적인 생성형 AI 솔루션을 설계할 수 있는 기반을 마련했으며, 미래의 확장 가능성을 고려한 최적화된 모델 설계 방법론을 개발하는 데 주력하고 있습니다.

현재 딥네트워크는 TensorFlow와 PyTorch 같은 프레임워크를 활용하여 트랜스포머 기반 모델의 맞춤형 학습과 추론 환경을 구축하였으며, 이를 통해 대규모 데이터를 처리하고 추론하는 과정을 효율적으로 최적화하는 기술을 확보하였습니다. Horovod를 사용한 분산 학습(Distributed Training) 기술도 분석하여, 모델 학습의 속도를 극대화하고 GPU 자원을 효율적으로 활용하는 방법론을 설계하였습니다.

또한, 딥네트워크는 다양한 도메인에서의 데이터셋을 활용하여 ChatGPT와 유사한 모델을 훈련시키고, 추론 성능을 개선하기 위한 기술적 해결책들을 탐구하고 있습니다. 특히, RLHF(강화 학습을 통한 인간 피드백)를 활용하여 모델의 답변의 품질을 향상시키는 방법을 연구하였으며, 이를 통해 더욱 자연스러운 대화를 생성할 수 있는 알고리즘적 개선을 이루어냈습니다.

결론적으로, 딥네트워크는 대규모 자본 없이도, ChatGPT와 같은 고도화된 AI 모델의 핵심 원리와 알고리즘을 명확하게 파악하고, 이를 기반으로 독자적인 생성형 AI 솔루션을 개발할 수 있는 강력한 기술적 역량을 갖추고 있습니다. 앞으로도 이러한 기술적 이해를 바탕으로 AI 모델의 상용화 및 차별화된 솔루션 제공을 목표로 하고 있습니다.

1. 기술력 소개

딥네트워크는 생성형 AI 모델, 특히 ChatGPT와 같은 고도화된 트랜스포머 기반 언어 모델의 알고리즘 원리와 세부 메커니즘을 분석하는 데 주력해왔습니다. 이를 통해 확보한 기술적 이해와 분석 역량은 다음과 같은 핵심 기술력을 바탕으로 합니다.

1.1 트랜스포머 모델의 심층 분석

딥네트워크는 ChatGPT의 기반이 되는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 상세히 분석하여, 이 모델이 자연어 처리에서 어떻게 문맥을 이해하고 문장을 생성하는지에 대한 통찰을 확보하였습니다. 특히, 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 통해 각 토큰이 전체 문맥을 어떻게 참고하는지, 다중 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)을 통해 문맥 이해의 다차원적 표현이 어떻게 형성되는지 깊이 연구하였습니다.

1.2 대규모 데이터셋 활용 및 최적화

딥네트워크는 대규모 언어 모델이 어떻게 방대한 데이터를 처리하고, 이를 바탕으로 추론을 수행하는지에 대한 원리를 명확히 파악하고 있습니다. 사전 학습(Pre-training)과 미세 조정(Fine-tuning)을 통해 모델 성능을 극대화하는 과정에서, 효율적인 데이터 활용 전략과 최적화 방법을 설계하였습니다. 특히, 트랜스포머 모델의 파라미터가 증가함에 따라 발생하는 학습 속도 문제를 해결하기 위한 학습률 스케줄링(Learning Rate Scheduling) 및 AdamW 최적화 알고리즘을 도입해 대규모 모델의 안정적인 학습을 실현했습니다.

1.3 분산 학습을 통한 대규모 모델 학습 최적화

딥네트워크는 GPU 기반의 분산 학습 기술을 분석하여, 대형 언어 모델을 효율적으로 학습시키는 방법을 연구하였습니다. 이를 위해 Horovod를 활용한 분산 학습 기술을 통해 GPU 자원의 활용도를 극대화하고, 학습 시간을 단축하는 방안을 마련하였습니다. 특히, Kubernetes를 통해 클러스터를 관리하고, Nvidia A100과 같은 고성능 GPU를 효율적으로 할당하여 대규모 모델의 학습을 병렬 처리하는 방법을 개발하였습니다. 이러한 기술은 모델 학습과 추론에서 발생하는 높은 연산 비용을 절감하고, 클라우드 기반의 학습 환경을 효율적으로 운영하는 데 중요한 역할을 합니다.

1.4 자연스러운 대화 생성을 위한 강화 학습 알고리즘

ChatGPT와 같은 언어 모델의 성능을 극대화하기 위해, 딥네트워크는 RLHF(강화 학습을 통한 인간 피드백) 알고리즘을 연구하였습니다. 이를 통해, 모델이 생성하는 답변의 품질을 향상시키고, 더욱 자연스러운 대화를 구현할 수 있는 방법론을 개발했습니다. 이 알고리즘은 AI가 생성한 답변을 인간 피드백을 통해 평가하고, 이를 바탕으로 모델을 개선하는 과정에서 중요한 역할을 합니다.

2. 사업화 준비

딥네트워크는 이러한 기술력을 바탕으로 상업화를 위한 전략적 로드맵을 설정하고 있으며, 다음 단계별 계획을 통해 성공적인 AI 솔루션을 개발하고, 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 준비하고 있습니다.

2.1 독자적인 AI 솔루션 개발

첫 번째 단계는 딥네트워크의 기술력을 기반으로 독자적인 AI 솔루션을 개발하는 것입니다. 여기에는 대규모 언어 모델을 활용한 챗봇, 문서 요약, 텍스트 생성 등 다양한 자연어 처리 응용 분야를 타겟으로 한 솔루션이 포함됩니다. 이러한 솔루션은 딥네트워크의 고유한 기술적 분석을 바탕으로 한 최적화된 모델을 통해 기존 경쟁 제품보다 뛰어난 성능을 제공할 것입니다.

2.2 경량화된 AI 모델 개발

딥네트워크는 또한 트랜스포머 모델의 경량화 기술에도 집중하고 있습니다. 기존 대형 언어 모델은 방대한 연산 자원을 필요로 하며, 이를 해결하기 위해 경량화된 모델(Lightweight Model)을 개발하는 것이 중요한 과제가 되었습니다. 이를 위해 딥네트워크는 LoRA(저비용 어댑터)와 같은 기술을 도입하여 모델의 연산 자원을 줄이면서도 성능 저하를 최소화하는 방안을 연구하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 자원을 효율적으로 활용하며, 비용 효율적인 AI 솔루션을 제공할 수 있을 것입니다.

2.3 맞춤형 솔루션 제공

딥네트워크는 다양한 산업 분야에 맞춤형 AI 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스, 금융, 의료, 교육 등에서 사용될 수 있는 자연어 처리 솔루션을 개발하고, 각 분야에 특화된 모델을 미세 조정(Fine-tuning)하여 최적화된 성능을 제공할 계획입니다. 이를 통해 딥네트워크는 AI 솔루션의 시장 적응성을 극대화할 수 있습니다.

2.4 클라우드 기반 서비스 제공

딥네트워크는 자체적으로 클라우드 기반의 AI 서비스 제공을 위한 인프라 구축을 계획하고 있습니다. 이를 통해 고객들이 쉽게 딥네트워크의 AI 솔루션을 사용할 수 있도록 하고, 필요한 경우 대규모 데이터를 처리할 수 있는 AI 서비스를 클라우드에서 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객에게 AI 솔루션을 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태로 제공함으로써, 사업 확장의 기회를 마련할 수 있습니다.

3. 투자 유치 계획

딥네트워크가 성공적으로 사업화를 이루기 위해서는 투자 유치가 중요한 단계입니다. 다음과 같은 전략을 통해 투자자들에게 딥네트워크의 잠재력을 효과적으로 전달하고, 필요한 자금을 확보할 계획입니다.

3.1 기술력 중심의 투자 유치 전략

딥네트워크는 기술력을 기반으로 투자자들에게 어필할 수 있는 전략을 수립할 것입니다. 특히, ChatGPT와 같은 대형 모델을 독립적으로 분석하고, 그 핵심 알고리즘을 파악한 능력은 투자자들에게 매우 매력적인 요소가 될 것입니다. 이를 기반으로, 딥네트워크가 구현할 수 있는 AI 솔루션의 시장성과 성장 가능성을 투자자들에게 제시할 것입니다.

3.2 PoC(개념 증명) 개발

투자 유치를 위한 중요한 전략 중 하나는 PoC(Proof of Concept)를 개발하는 것입니다. 딥네트워크는 확보한 기술력을 바탕으로 소규모의 PoC를 제작하여, 투자자들에게 실제로 상업적 가능성이 있는 AI 솔루션을 시연할 것입니다. 이를 통해 기술의 타당성을 증명하고, 투자자들이 딥네트워크에 대한 신뢰를 가질 수 있도록 할 것입니다.

3.3 시장 분석 및 전략적 로드맵

투자자들에게 시장 분석과 성장 전략을 명확하게 제시하는 것도 중요한 요소입니다. 딥네트워크는 AI 시장의 성장 가능성과 ChatGPT와 같은 생성형 AI 솔루션의 수요 증가를 분석하여, 구체적인 시장 진출 전략과 성장 계획을 투자자들에게 제시할 것입니다. 이를 통해, 딥네트워크가 투자 유치 이후 어떤 경로로 성장할지에 대한 명확한 비전을 제공할 계획입니다.

3.4 네트워크 구축

투자 유치를 위해서는 단순히 기술력과 시장성을 설명하는 것뿐만 아니라, 네트워크 구축도 중요한 요소입니다. 딥네트워크는 AI 업계의 주요 인사들과의 네트워킹을 통해 투자자들에게 더 나은 신뢰성을 구축하고, 기술적 협력을 통한 성장 가능성을 모색할 것입니다.

4. 차별화된 경쟁력 확보

딥네트워크는 경쟁 기업들과의 차별화를 위해 다음과 같은 요소를 중심으로 경쟁력을 강화할 것입니다.

4.1 기술적 독립성

딥네트워크는 OpenAI와 같은 대형 기업의 기술에 의존하지 않고, 독립적으로 AI 알고리즘을 분석하고, 이를 바탕으로 자체적인 솔루션을 개발할 수 있는 능력을 보유하려고 계속 세부 노하우를 분석하고 있습니다. 이를 통해 기존 기술에 대한 의존도를 줄이고, 독자적인 기술력을 통해 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보할 것입니다.

4.2 경량화 기술

대규모 AI 모델의 성능은 유지하면서도 연산 자원을 줄일 수 있는 경량화 기술은 딥네트워크가 시장에서 경쟁력을 확보하는 중요한 요소가 될 것입니다. LoRA와 같은 경량화 기술을 바탕으로, 클라우드 자원을 효율적으로 활용하고, 비용 절감 효과를 통해 고객들에게 더욱 경제적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

 

딥네트워크  CEO / 장석원

HP :   010 3350 6509

이메일 :   sayhi7@daum.net

딥네트워크 기술력 소개 및 NPU(Nueral Processing Unit) 설계 사업화 구현 분석 안을 소개해 드립니다 ...

1. 딥네트워크 기술력 개요

딥네트워크는 대규모 딥러닝 모델 추론 가속화를 목표로 하는 AI 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션 개발에 집중해온 일인 스타트업입니다. 특히 NPU(Nueral Processing Unit) 설계, TensorFlow 기반 LLM(Large Language Model) 분석 및 구현, 그리고 엔비디아 GPU 아키텍처 최적화 기술을 중심으로, 최신 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있는 기술 솔루션을 제공하고 있습니다. 주요 기술 영역으로는:

  • Transformer 기반 LLM 모델 최적화 및 분산 학습
  • NVIDIA GPU 아키텍처 분석 및 활용
  • 하드웨어 가속기 기반 AI 연산 병렬 처리 최적화
  • 전력 효율성을 극대화하는 NPU 설계

2. NPU 사업화 비전

딥네트워크는 NPU 설계를 통해 AI 모델의 추론 속도와 전력 효율성을 혁신적으로 개선할 수 있는 솔루션을 제공하려 합니다. 특히 엔비디아의 Tensor Cores2:4 Sparsity 설계 방식에서 영감을 받아, NPU에 고성능 연산 가속 구조를 도입하고자 합니다. 행렬 곱셈 병렬 처리가중치 희소성을 효과적으로 활용하여 딥러닝 추론 가속화에 최적화된 하드웨어 솔루션을 개발할 것입니다.

1인 스타트업으로서, 딥네트워크는 소프트웨어와 하드웨어 모두에 정통한 기술적 역량을 갖추고 있으며, 이 경험을 바탕으로 고유한 NPU 설계를 상용화하여 다양한 AI 추론 서비스에 적용할 수 있는 맞춤형 솔루션을 제공하고자 합니다.

3. NPU 설계 구현 세부 내용

NPU는 AI 모델의 추론 속도를 향상시키기 위한 고성능 병렬 처리 엔진을 갖춘 하드웨어로 설계될 것입니다. 특히 2:4 Sparsity 방식Tensor Cores의 설계를 차용하여 연산 성능을 최적화하는데 집중할 계획입니다.

1) 행렬 곱셈 가속기 설계 (Matrix Multiply Engine, MME)

  • 핵심 기능: AI 모델의 추론 단계에서 빈번하게 발생하는 대규모 행렬 곱셈 연산을 병렬로 처리하는 핵심 엔진으로 설계.
  • 설계 방식: Warp-Level Parallelism을 통해 32개 스레드가 동시에 4x4 행렬의 곱셈을 처리하는 방식에서 영감을 받아, NPU에서는 작은 행렬 조각들을 효율적으로 병렬 처리할 수 있도록 최적화.
  • 최적화 목표: 이 설계를 통해 연산 속도 2배 향상을 목표로 하며, 이를 통해 AI 모델의 추론 시간이 크게 단축될 것입니다.

2) 스파스 행렬 처리 최적화

  • 2:4 Sparsity 방식: 엔비디아의 최신 Ampere 아키텍처에서 활용된 스파스 행렬 연산 최적화 기술을 NPU 설계에 도입.
  • 핵심 기능: 4개의 연산 요소 중 2개의 유효 데이터만 사용하여 불필요한 연산을 줄이고, 메모리 대역폭 절감전력 소모 최적화를 구현.
  • 설계 원리: 0값을 제외한 유효 데이터만 병렬로 처리하도록 하드웨어 설계를 최적화하여, 추론 단계에서 불필요한 연산을 제거하고 성능을 극대화.

3) 전력 효율성 향상

  • AI 모델 추론 최적화: NPU 설계에서는 전력 소모가 적은 연산 기법을 적용하여 에너지 효율을 높이는 데 중점을 둡니다.
  • 설계 방향: 전력 소모를 최소화하면서도 대규모 행렬 연산을 병렬로 빠르게 처리할 수 있는 구조로 NPU를 설계, AI 서비스 환경에서 효율적인 전력 관리가 가능하게 설계.

4. 사업화 방안 및 투자 유치 전략

1인 스타트업 딥네트워크는 NPU 설계를 기반으로 AI 추론 가속화를 위한 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 제공할 계획입니다. 이를 위한 구체적인 사업화 방안과 투자 유치 전략은 다음과 같습니다.

1) 목표 시장 및 고객

  • 고성능 AI 추론이 요구되는 시장을 타겟으로 하며, 특히 클라우드 서비스 제공업체, 데이터 센터 운영자, AI 연구소 등을 주요 고객으로 설정.
  • 고객 요구: AI 모델의 빠른 추론과 전력 소모 최적화에 관심이 많은 시장에서 NPU 설계를 통해 차별화된 성능을 제공할 것입니다.

2) 하드웨어 기반 AI 가속기 솔루션 제공

  • 딥네트워크는 NPU 설계를 기반으로 커스텀 AI 하드웨어를 개발하여 고객에게 최적화된 AI 추론 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 고객이 필요로 하는 AI 추론 속도전력 효율성을 대폭 개선할 수 있습니다.

3) 소프트웨어 지원 및 통합 서비스

  • TensorFlow와 같은 AI 프레임워크와의 호환성을 고려한 NPU 소프트웨어 지원을 통해 하드웨어와 소프트웨어를 통합적으로 제공.
  • API 및 개발자 도구를 통해 고객이 NPU 기반 하드웨어에서 쉽게 AI 모델을 실행할 수 있도록 지원.

4) 투자 유치 전략

  • 초기 투자는 NPU 설계 및 프로토타입 제작에 집중할 계획이며, 이를 통해 성능 검증 및 시장 타당성을 확보할 예정.
  • 투자자들에게는 NPU 설계의 차별성성능 개선 효과를 강조하며, 딥러닝 추론 시장에서의 성장 가능성을 제시할 것입니다.
  • 기술적 차별화 포인트: NVIDIA GPU 아키텍처에서 검증된 기술들을 NPU에 적용한 독창적 설계 구조를 강조하여, 추론 성능 2배 향상전력 효율성 극대화를 투자자에게 효과적으로 설명.

5) 상용화 단계 및 향후 계획

  • 2025년까지 NPU 설계를 위한 분석을 완료하고, 추후 프로토타입을 제작하여 주요 고객과 파일럿 테스트를 진행할 계획.
  • 향후 5년간 AI 가속기 시장에서의 점유율을 늘려가며, 맞춤형 AI 추론 가속 솔루션을 제공하는 선도 기업으로 성장할 것입니다.

5. 결론

딥네트워크는 AI 추론 가속화를 목표로 NPU 설계 및 상용화를 추진하고 있으며, 고성능 AI 하드웨어 설계, Tensor Cores 및 스파스 행렬 처리 최적화 기술을 바탕으로 고객의 AI 성능 요구를 충족시키고자 합니다. 투자 유치를 통해 NPU 설계를 성공적으로 상용화하고, 딥러닝 모델 추론 시장에서 중요한 역할을 할 계획입니다.

 

딥네트워크  CEO / 장석원

HP :  010-3350 6509

이메일 :  sayhi7@daum.net

투자유치 제안서: 딥네트워크 - 전기차 구현 및 모터 제어 기술 전문 스타트업

1. 회사 개요

딥네트워크는 전기차 모터 제어(PMSM, Permanent Magnet Synchronous Motor)와 배터리 관리 시스템(BMS, Battery Management System) 분야에서 핵심 알고리즘을 개발하고 기술 자문을 제공하는 일인 기업입니다. 비록 상용화된 제품 경험은 부족하지만, 지난 2년간 전기차 구현의 세부 기술 노하우를 축적해 왔으며, 이를 바탕으로 투자 유치를 통해 사업화를 준비하고 있습니다.

딥네트워크는 PMSM 모터 제어와 BMS 관련한 핵심 알고리즘 설계 및 구현 능력을 통해 전기차 성능을 극대화할 수 있는 기술력을 보유하고 있습니다. 이러한 전문 기술력은 투자자들에게 차별화된 경쟁 우위를 제공할 수 있으며, 사업화 가능성을 극대화하기 위한 추가적인 준비를 통해 전기차 시장에서 강력한 경쟁력을 확보할 것입니다.

2. 전기차 핵심 기술력 소개

  1. PMSM 모터 제어 기술:
    • 딥네트워크는 고성능 영구자석 동기 모터(PMSM)의 회전 자계와 자속 간의 상호 작용을 최적화하는 고급 제어 알고리즘을 개발 가능하도록 세부분석이 되있습니다. 이 기술은 벡터 제어(FOC, Field-Oriented Control)를 기반으로 하여, 정밀한 속도 및 위치 제어를 가능하게 합니다.
    • 핵심 알고리즘은 전류의 d-q 좌표계 변환을 통한 모터의 자속 및 토크 제어에 최적화되어 있습니다. 이로 인해 모터의 효율성이 높아지고, 고속에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있습니다.
    • 모터 제어에서 가장 중요한 파라미터 튜닝 알고리즘도 개발되어 있습니다. 이를 통해 PID(비례, 적분, 미분) 제어기를 정확히 조정하여, 모터의 가속과 감속 시 발생할 수 있는 과도 현상을 최소화합니다.
  2. 배터리 관리 시스템(BMS) 기술:
    • 딥네트워크의 BMS 기술은 배터리 셀 간의 균형을 유지하고, 충방전 과정을 효율적으로 관리하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 셀 밸런싱 알고리즘은 전압 차이를 실시간으로 모니터링하고, 최적의 충전 상태(SOC, State of Charge)를 유지합니다.
    • 배터리의 상태를 실시간으로 모니터링하기 위해 고급 필터링 기법(Kalman Filter 기반)을 사용하여, 배터리의 수명과 안전성을 극대화하는 기술을 가능하도록 세부분석이 되있습니다. 
    • 열 관리 알고리즘은 배터리 내부의 온도를 효과적으로 제어하여 과열을 방지하고, 최적의 온도 범위 내에서 충전 및 방전을 수행합니다. 이러한 기술은 전기차의 안전성을 높이고, 배터리의 효율성을 극대화하는 데 큰 역할을 합니다.
  3. 전기차 구현의 시스템 통합:
    • 딥네트워크는 모터 제어 시스템과 BMS 간의 통신 프로토콜을 최적화하여, 전체 시스템의 성능을 극대화하는 기술을 보유하고 있습니다. CAN 통신을 기반으로 한 시스템 통합 기술을 통해 각 구성 요소 간의 데이터를 빠르고 정확하게 주고받을 수 있으며, 이를 바탕으로 전기차의 구동 효율성을 높일 수 있습니다.

3. 핵심 기술 알고리즘 설계 분석

  1. Field-Oriented Control(FOC) 알고리즘:
    • FOC는 PMSM 제어에서 자주 사용되는 기술로, 딥네트워크는 d-q 좌표계에서 자속과 토크를 독립적으로 제어할 수 있는 고급 알고리즘을 구현했습니다. 이를 통해 모터의 효율을 극대화할 수 있으며, 특히 고속 주행 시 자속 약화 제어 기술이 도입되어 고성능을 유지할 수 있습니다.
    • 플럭스 약화 제어(Flux Weakening Control)는 고속에서의 자속 제어를 최적화하여, 모터가 고속 영역에서도 효율적인 토크를 발휘할 수 있게 합니다.
  2. 현재 세부 구현 준비중인 Kalman Filter 기반 BMS 알고리즘:
    • 딥네트워크의 BMS 알고리즘은 배터리의 충전 상태를 추정하는 데 Kalman 필터를 사용합니다. 이 알고리즘은 실시간으로 배터리 상태를 분석하고 예측하여, 충방전 시 발생할 수 있는 문제를 미연에 방지합니다. 또한, SOC(State of Charge) 예측 모델을 통해 배터리 잔량을 정확히 파악할 수 있습니다.
  3. 최적 제어 알고리즘:
    • 모터 제어에 있어서 PID 제어기의 자동 튜닝 기술을 개발하였습니다. 이 기술은 각 전기차의 하드웨어 특성에 맞게 제어 파라미터를 최적화하여, 초기 구동 시 설정 오류를 최소화합니다.
    • 또한, 딥네트워크는 전기차 주행 환경에 맞춰 실시간으로 제어 파라미터를 조정하는 적응형 제어 알고리즘도 연구 중입니다.

4. 투자 유치 및 사업화 계획

  1. 사업화 준비:
    • 딥네트워크는 현재 모터 제어 및 배터리 관리 시스템 기술에 대한 핵심 알고리즘을 개발 완료한 상태입니다. 하지만 상용화된 제품 개발은 아직 이루어지지 않았으며, 이를 위해 투자 유치가 필요합니다.
    • 전기차 시장의 빠른 성장에 발맞춰, 딥네트워크는 고성능 모터 제어 솔루션과 BMS 기술을 통합한 전기차 구동 시스템을 상용화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 투자 자금을 통해 하드웨어 프로토타입 개발 및 검증, 실차 테스트 등을 진행할 계획입니다.
  2. 기술 고도화 및 확장 계획:
    • 향후 투자 유치를 통해 딥네트워크는 FOC, BMS 기술을 더욱 고도화하여 다양한 전기차 모델에 적용 가능한 모듈형 솔루션을 개발할 것입니다.
    • 또한, 자율주행 차량의 모터 제어 및 배터리 관리 시스템에도 적용할 수 있는 확장형 알고리즘을 개발할 계획입니다. 이를 통해 딥네트워크는 전기차뿐만 아니라, 자율주행차 및 미래 모빌리티 시장에서 경쟁력을 강화할 것입니다.

5. 결론

딥네트워크는 전기차 모터 제어 및 배터리 관리 시스템 분야에서 독자적인 알고리즘 설계와 개발 경험을 보유하고 있는 전문 스타트업입니다. 고도화된 기술력을 바탕으로, 투자 유치를 통해 전기차 시장에서 혁신적인 솔루션을 제공할 준비가 되어 있습니다.

 

딥네트워크  CEO / 장석원

HP :  010-3350 6509

이메일 :  sayhi7@daum.net

 

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