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.

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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.

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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  클라우드 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  

 

 

 

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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 

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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.

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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

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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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 서비스나 법률 자문과 같은 분야에서 딥네트워크의 대화형 AI가 어떻게 실제 고객의 요구를 충족시키는지 시연할 수 있습니다. 이 과정에서 트랜스포머 모델과 RLHF를 적용한 대화형 AI가 정확한 정보 제공과 맞춤형 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 기술과 경량화된 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 상담 등 도메인 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 경량화와 추론 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 확보와 산업 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.

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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 처리와 분산 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 Horovod와 NVIDIA의 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 처리와 모델 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 연구와 LLM 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 설계와 솔루션 제공을 위한 세부 준비가 되 있읍니다.
  2. 소규모 스타트업의 민첩성:
    • 일인 스타트업인 딥네트워크는 유연한 의사결정 구조와 신속한 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 연동 및 대규모 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.

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[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 센서와 로켓 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 가속도 및 각속도 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 궤적과 자세 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 변경과 자세 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 속도와 다이나믹한 환경 변화에도 불구하고, 정확한 자세 제어를 위해 고속 데이터 처리와 빠른 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 잡음과 측정 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 제어 및 정확한 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.

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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-20948와 로켓 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.

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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

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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.

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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 Scheduler와 Shared 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 NPU와 고성능 AI 모델 학습 가속화 기술을 제공하는 데 차별화된 경쟁력을 가지고 있습니다. 특히, 비용 효율적이면서도 고속 병렬 처리가 가능한 솔루션을 제공함으로써 AI 기술의 상용화를 이끌어갈 수 있습니다.

비즈니스 모델

딥네트워크는 AI 가속화 칩셋과 관련한 기술을 다양한 분야에 제공할 수 있는 비즈니스 모델을 구축하고 있습니다:

  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

 

 

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딥네트워크 투자유치 제안서

1. 회사 개요

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

2. 핵심 기술

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

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

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

4. 시장 분석 및 투자 제안

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

5. 향후 계획 및 사업화 전략

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

6. 결론

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

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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

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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

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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 Cores와 2:4 Sparsity 설계 방식에서 영감을 받아, NPU에 고성능 연산 가속 구조를 도입하고자 합니다. 행렬 곱셈 병렬 처리와 가중치 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 방식과 Tensor 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 절감과 전력 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 속도와 전력 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 차별성과 성능 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 향상과 전력 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

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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

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반도체 제조에서 3 나노(nm) 공정은 매우 정밀한 공정으로, 원자층 수준의 정밀도를 요구합니다. 이를 위해 식각, 노광, 포토마스킹 등의 주요 공정은 각각 고유한 설계 원리와 기술적 개선을 통해 수율을 확보합니다.

1. 노광 장비 (Lithography)

노광 공정은 포토레지스트라는 감광 물질 위에 패턴을 형성하는 단계로, 반도체 회로의 미세한 선폭을 결정합니다. 3 나노 공정에서는 기존의 광원보다 훨씬 짧은 파장을 사용하는 극자외선(EUV) 노광 기술이 필수적입니다. EUV 노광은 파장이 약 13.5nm로 매우 짧아, 기존의 DUV(심자외선, 193nm) 노광보다 훨씬 더 작은 패턴을 만들 수 있습니다.

  • 멀티 패터닝: 3 나노 공정에서 단일 노광만으로 원하는 패턴을 만드는 것이 어렵기 때문에 멀티 패터닝 기법이 사용됩니다. 이 과정에서 여러 번의 노광을 통해 매우 복잡한 패턴을 형성하여 미세한 회로를 만들어 냅니다.
  • EUV 노광의 도전 과제: EUV의 장비 비용이 높고, EUV 광원에서 나오는 빛을 균일하게 제어하는 것이 매우 어렵습니다. 이를 극복하기 위해 EUV 광원의 강도를 높이고, 포토마스크(마스크 블랭크)를 더 정밀하게 제작하는 기술이 필요합니다.

2. 포토마스킹 (Photomasking)

포토마스킹은 특정한 패턴을 마스크에 새긴 후, 이를 노광 공정에 사용하여 웨이퍼에 패턴을 전사하는 과정입니다. 3 나노 공정에서는 포토마스크의 정밀도가 더욱 중요해지며, 광학 근접 보정(Optical Proximity Correction, OPC) 같은 기술이 활용됩니다.

  • OPC는 마스크 패턴이 실제로 회로 패턴에 전사될 때 발생하는 왜곡을 보정하여, 보다 정확한 회로 선폭을 만들 수 있게 도와줍니다. 이는 광학 현상에 의한 패턴 왜곡을 미리 계산하고, 이를 마스크 디자인에 반영하는 방식으로 구현됩니다.
  • 펠리클(pellicle): 마스크 위에 펠리클이라는 얇은 막을 씌워 마스크가 오염되지 않도록 보호하며, 미세한 회로를 유지하는 데 필수적입니다.

3. 식각 (Etching)

식각 공정은 웨이퍼 표면에 형성된 패턴에 따라 필요하지 않은 부분을 제거하는 단계입니다. 3 나노 공정에서는 원자층 식각(ALD, Atomic Layer Deposition) 및 원자층 증착(ALE, Atomic Layer Etching) 기술이 사용됩니다.

  • ALD 및 ALE: 원자층 단위로 물질을 증착하거나 식각하는 기술입니다. 기존의 식각 방식보다 훨씬 더 정밀하게 특정한 층을 원자 단위로 제거하거나 추가할 수 있습니다. 이를 통해 회로의 균일성과 정밀도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
  • 플라즈마 식각: 식각 과정에서 플라즈마를 사용하여 정확한 제어가 가능해지며, 3 나노급 회로 선폭의 정밀한 패턴을 구현할 수 있습니다. 특히, 하이애니소트로픽(highly anisotropic) 식각이 필요합니다. 이는 수직 방향으로만 식각이 이루어져, 패턴의 측면 침식이 최소화되도록 합니다.

4. 공정 설계 및 수율 확보

3 나노 공정에서는 수율이 크게 중요한데, 이를 위해 다음과 같은 설계 원리가 적용됩니다.

  • 공정 제어(PCM, Process Control Monitoring): 각 단계에서 공정을 정밀하게 모니터링하고 피드백을 통해 실시간으로 공정 조건을 조정합니다. 이를 통해 불량률을 최소화하고 높은 수율을 유지할 수 있습니다.
  • 멀티 패터닝 최적화: 3 나노 공정에서 멀티 패터닝은 필수적이지만, 추가 공정으로 인해 수율이 떨어질 수 있습니다. 이를 방지하기 위해, 패턴 정렬 및 레지스트 두께 등을 최적화하여 멀티 패터닝을 안정적으로 구현합니다.
  • 결함 검사(Defect Inspection): EUV 및 식각 공정에서 발생할 수 있는 미세 결함을 초고해상도 검사 장비를 통해 확인하고, 이를 신속하게 수정하는 방법이 수율 확보에 필수적입니다.

결론

3 나노 공정에서 원자층 증착 장비와 관련된 공정은 EUV 노광, 멀티 패터닝, 원자층 식각 등의 고도화된 기술이 결합되어 작동합니다. 이를 통해 고정밀 회로를 구현하고, 공정 안정성과 수율을 높이기 위해 다양한 공정 제어 및 결함 검사 기술이 활용됩니다. 각 기술은 상호 보완적으로 작동하여, 미세 회로의 패턴 정확도를 높이고 양산 가능성을 극대화합니다.

 

 

원자층 식각(ALE, Atomic Layer Etching)과 원자층 증착(ALD, Atomic Layer Deposition) 기술은 3 나노 공정에서 매우 정밀한 회로를 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 두 기술은 원자 단위로 물질을 증착하거나 제거할 수 있어, 미세한 회로 선폭을 제어하고 공정 수율을 높이는 데 기여합니다. 아래에서 각각의 기술과 공정 설계 원리를 통해 3 나노 공정의 수율을 확보하는 방식을 살펴보겠습니다.

1. 원자층 증착 (ALD, Atomic Layer Deposition)

ALD는 원자 단위로 얇은 층을 균일하게 증착하는 기술로, 매우 얇고 균일한 박막을 형성하는 데 적합합니다. 특히 3 나노 공정과 같은 극미세 공정에서는 ALD의 정확성이 필수적입니다.

ALD의 작동 원리

ALD는 반응성 가스(reagent gases)를 주기적으로 웨이퍼에 공급하고, 각각의 반응은 웨이퍼 표면에서 일어나는 화학적 반응을 기반으로 합니다. 주기적인 반응을 통해 원자 단위로 박막을 쌓아 올리며, 각 반응 사이에서 웨이퍼를 세척하여 불필요한 물질이 축적되지 않도록 합니다.

  1. 표면 흡착: 첫 번째 반응성 가스가 웨이퍼 표면에 도달하여 화학적으로 결합합니다. 이때 표면에서만 반응이 일어나며, 그 이상의 두께로 증착되지 않습니다.
  2. 제거(배출) 및 세척: 반응이 완료된 후, 남은 가스를 제거하여 불순물 없는 상태를 유지합니다.
  3. 두 번째 가스 도입: 다음 반응성 가스를 도입하여 첫 번째 층과 반응시킵니다. 이 과정에서 다시 표면에만 반응이 일어납니다.
  4. 반복: 원하는 두께가 될 때까지 이 과정을 반복하여 원자층 단위로 박막을 형성합니다.

ALD의 공정 설계 원리와 수율 확보

  • 정밀도 및 균일성: ALD는 주기적인 반응을 통해 원자 단위의 제어가 가능하므로, 3 나노 공정에서 요구되는 극히 얇고 균일한 박막을 형성하는 데 적합합니다. 균일한 증착은 회로 성능의 일관성을 보장하고, 불량률을 줄이는 데 기여합니다.
  • 공정 제어 및 모니터링: ALD는 반응성을 철저하게 제어하기 때문에 매우 정밀한 두께 제어가 가능하며, 이는 선폭과 회로 패턴의 정확성을 높여 수율을 향상시킵니다.
  • 재료 다양성: ALD는 다양한 재료에 적용 가능하므로, 트랜지스터 게이트, 배선 절연층 등 다양한 구성 요소에 사용됩니다. 이는 전체 공정에서 필요한 재료 특성을 최적화하여, 성능을 극대화하고 결함을 최소화할 수 있게 합니다.

2. 원자층 식각 (ALE, Atomic Layer Etching)

ALE는 ALD와 반대로, 웨이퍼 표면에서 원자층 단위로 불필요한 물질을 제거하는 기술입니다. ALE는 특히 3 나노 공정과 같은 초미세 공정에서 매우 중요한데, 불필요한 물질을 제거하는 동안 패턴의 변형이나 손상을 최소화할 수 있기 때문입니다.

ALE의 작동 원리

ALE는 화학적 식각과 물리적 식각을 결합하여 매우 정밀한 식각을 구현합니다. 다음은 ALE의 주요 단계입니다.

  1. 화학적 흡착: 첫 번째로, 화학적으로 반응하는 가스를 도입하여 웨이퍼 표면과 선택적으로 반응시킵니다. 이 가스는 제거할 층과 화학적 결합을 형성하지만, 반응은 표면에서만 일어납니다.
  2. 이온 활성화: 반응한 층을 플라즈마나 이온 빔을 사용하여 활성화시키면, 결합된 물질이 더 쉽게 제거됩니다.
  3. 제거: 물리적 또는 화학적 방식을 통해 활성화된 원자층을 제거합니다. 이 과정을 원자 단위로 반복하여 필요한 만큼의 층만 식각합니다.

ALE의 공정 설계 원리와 수율 확보

  • 선택적 식각: ALE는 매우 선택적인 식각 공정을 사용하여 목표 물질만 제거하고, 주변의 다른 구조물이나 레이어에 손상을 주지 않습니다. 이는 초미세 회로에서 패턴 변형을 줄이고, 수율을 높이는 데 큰 기여를 합니다.
  • 높은 애니소트로피(Anisotropy): ALE는 수직으로만 식각이 진행되므로, 측면 식각을 최소화합니다. 이는 패턴의 변형을 방지하고, 매우 정밀한 패턴을 유지하는 데 중요합니다.
  • 정밀한 공정 제어: ALE는 식각 깊이를 원자 단위로 조정할 수 있어, 원하는 패턴의 두께와 모양을 매우 정밀하게 제어할 수 있습니다. 이를 통해 3 나노 공정에서 요구되는 극도로 얇은 층과 패턴을 정확하게 유지할 수 있습니다.

3. ALD와 ALE의 통합 설계 원리

ALD와 ALE는 서로 상호 보완적인 공정으로 함께 사용됩니다. 예를 들어, 특정 레이어를 ALD를 통해 증착한 후, 불필요한 부분을 ALE로 원자 단위로 제거하는 방식이 적용됩니다. 이러한 통합 공정은 다음과 같은 방식으로 3 나노 공정의 수율을 높입니다.

  • 패턴 정밀도 향상: ALD는 매우 균일한 층을 형성하고, ALE는 불필요한 부분을 정확히 제거하므로, 패턴의 정밀도를 높일 수 있습니다. 이는 트랜지스터 게이트, 금속 배선, 절연막 등 미세한 회로 구성 요소에 필수적입니다.
  • 공정 제어 최적화: 두 공정 모두 원자 단위로 물질을 제어할 수 있기 때문에, 전체 공정에서 발생할 수 있는 변동성을 줄이고, 이를 통해 불량률을 감소시켜 수율을 향상시킵니다.
  • 공정 안정성: 반복적인 증착과 식각 공정을 통해 고정밀 패턴을 안정적으로 형성할 수 있으며, 이는 대량 생산에서도 안정적인 수율을 보장하는 데 기여합니다.

결론

ALD와 ALE 기술은 3 나노 공정에서 원자 단위로 물질을 증착하거나 제거할 수 있는 뛰어난 정밀도를 제공합니다. 이러한 기술은 회로 선폭의 정확성을 극대화하고, 패턴 변형이나 손상을 최소화하여 공정 수율을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 이 두 기술의 통합 사용은 미세 공정에서 매우 중요한 균일성과 패턴 정밀도를 유지함으로써, 고성능 반도체 생산에 기여합니다.

 

딥네트워크 CEO / 장석원

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딥네트워크의 AI 칩셋중 NPU 칩셋 상용화 투자유치를 위한 사업화 준비 계획

1. 개요

딥네트워크는 LLM(대형 언어 모델)과 같은 인공지능(AI) 알고리즘의 효율적인 추론을 지원하기 위한 NPU(Neural Processing Unit) 칩셋을 상용화하는 것을 목표로 사업을 준비 중이다. NPU 설계의 핵심은 AI 모델에서 빈번하게 발생하는 행렬 곱셈의 병렬 처리를 최적화하여 추론 속도와 전력 효율을 극대화하는 것이다. 특히 Verilog Tool을 사용해 하드웨어 설계를 진행하며, AI 알고리즘의 요구사항에 맞는 구조적 최적화가 필요하다.

2. 주요 내용 요약

2.1. 행렬 곱셈의 병렬 처리

AI 모델에서의 행렬 곱셈은 Self-Attention Mechanism과 같은 핵심 연산에 주로 사용되며, 많은 계산 리소스를 요구한다. 특히 Transformer 모델에서는 여러 층에서 반복적으로 발생하는 행렬 곱셈을 어떻게 병렬로 효율적으로 처리할 것인지가 성능을 결정한다.

행렬 곱셈 병렬 처리를 위해 사용되는 대표적인 알고리즘은 GEMM(General Matrix Multiplication) 알고리즘이다. 이 알고리즘은 대규모 행렬 곱셈을 효율적으로 처리하기 위해 각 행렬을 작은 블록으로 분할하여 병렬 연산을 수행한다.

2.2. 병렬 처리 설계 구조

NPU에서 행렬 곱셈의 병렬 처리를 위해 다음과 같은 설계 구조를 구현한다:

  • PE(Processing Element) 구조: NPU의 핵심은 PE(Processing Element)이다. 각 PE는 부분적으로 분할된 행렬 블록을 병렬로 처리하는 유닛이다. 다수의 PE가 동시에 행렬 곱셈을 수행하며, 이를 통해 병렬성을 극대화한다.
  • 데이터 재사용 및 캐싱: 연산에 사용되는 데이터는 메모리에서 매번 읽어오는 대신 캐시 구조를 통해 재사용한다. 특히 행렬 곱셈의 경우 동일한 데이터가 여러 번 사용되므로, 데이터 전송 병목을 줄이기 위한 온칩 캐시 설계를 통해 성능을 최적화한다.
  • 파이프라인(Pipelining): 각 연산을 연속적으로 수행할 수 있도록 파이프라인 구조로 설계하여 처리 시간을 줄인다. 파이프라이닝은 연산과 데이터 전송을 중첩시켜, 연산이 완료되기 전에 데이터를 미리 준비할 수 있게 한다.
  • SIMD 구조: PE 내에서는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 방식으로 다수의 데이터에 대해 동시에 동일한 연산을 수행하여 병렬성을 극대화한다. 이를 통해 행렬 곱셈뿐만 아니라 다양한 AI 연산에서 성능을 향상시킬 수 있다.

2.3. Self-Attention Mechanism 최적화

Transformer 모델의 Self-Attention Mechanism은 특히 많은 연산이 필요한 부분이다. 이를 최적화하기 위해서는 다음과 같은 방법이 적용된다:

  • Query, Key, Value 병렬화: Self-Attention 연산은 Query, Key, Value 행렬에 대한 병렬 처리가 핵심이다. 각 Query는 독립적으로 Key와 Value와의 연산을 수행할 수 있으므로, 이를 병렬로 처리할 수 있는 구조로 설계한다.
  • Multi-Head Attention 병렬화: Multi-Head Attention에서는 각 헤드가 독립적인 연산을 수행하므로, 각 헤드를 병렬로 처리할 수 있도록 한다. 이를 통해 Attention 연산의 병목을 줄이고, 연산 성능을 크게 향상시킨다.

2.4. 연산 스케줄링 최적화

연산 스케줄링은 NPU에서 연산 유닛의 유휴 시간을 최소화하는 것이 목표이다. 이를 위해 비동기 처리와 파이프라인 설계를 통해 연산과 데이터 전송을 동시에 진행한다.

또한, 연산과 데이터 전송의 중첩을 통해 각 레이어의 연산이 완료되기 전에 다음 연산에 필요한 데이터를 미리 전송하여 병목을 줄인다.

2.5. 메모리 사용 최적화

메모리 사용량을 줄이기 위해 Mixed Precision 연산을 적용한다. FP16 또는 BF16과 같은 정밀도를 낮춘 연산을 통해 메모리 사용량을 줄이면서도 높은 성능을 유지한다. 특히, LLM 모델의 대규모 추론에서 메모리 사용 최적화는 매우 중요한 역할을 한다.

3. 상용화 전략

딥네트워크의 NPU 상용화를 위한 전략은 다음과 같다:

  • 칩셋 설계 최적화: Verilog Tool을 사용하여 병렬 행렬 곱셈을 효과적으로 처리할 수 있는 NPU 설계를 완료하고, AI 알고리즘의 요구사항에 맞게 하드웨어 최적화를 지속한다.
  • 칩셋 검증 및 테스트: 설계한 NPU 칩셋의 성능을 검증하기 위해 다양한 AI 모델을 사용한 테스트를 진행하고, 특히 Transformer 기반의 LLM 모델에서 성능을 평가한다.
  • 파트너십 구축: 칩셋 상용화를 위해 대형 반도체 제조업체와의 협력을 통해 제조 공정 및 양산 계획을 수립하고, AI 솔루션 제공 업체와 협력하여 NPU 칩셋의 실제 적용 가능성을 검증한다.
  • 시장 진출 계획: NPU 칩셋이 AI 추론 시장에서 경쟁력을 확보하기 위해 주요 클라우드 업체나 AI 플랫폼에서의 도입을 목표로 한다. 특히, LLM 모델을 지원하는 클라우드 AI 인프라와의 협력을 통해 상용화를 추진한다.

4. 결론

딥네트워크는 AI 알고리즘의 고성능 추론을 지원하는 NPU 칩셋을 Verilog Tool을 통해 설계하고, 병렬 행렬 곱셈과 Self-Attention Mechanism을 최적화하는 구조를 통해 성능을 극대화하고 있다. 이러한 설계는 상용화 단계를 거쳐 AI 칩셋 시장에서 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

 

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일인 기술 스타트업 딥네트워크 소개 :  AI 모델 최적화 및 최첨단 기술로 혁신을 선도하는 스타트업

소개: 딥네트워크는 대형 언어 모델(LLM)과 통신 시스템의 개발, 분석, 최적화를 전문으로 하는 1인 AI 스타트업입니다. 창립자는 AI 기술, 특히 LLM 분산 학습과 트랜스포머(Transformer) 모델에 대한 심도 있는 이해를 바탕으로 첨단 솔루션을 제공합니다. 딥네트워크는 텐서플로우(TensorFlow)와 쿠버네티스(Kubernetes) 기반의 분산 시스템을 활용해 확장 가능한 AI 솔루션을 다수의 산업에 제공하고자 합니다.

핵심 기술력 및 주요 분야:

  1. LLM 모델 최적화 및 분산 학습:
    • 딥네트워크는 GPT, LLaMA, Google Gemma와 같은 트랜스포머 기반의 LLM 분석 및 구현에 강점을 가지고 있습니다. 이들 모델은 다양한 작업 간 학습을 통해 성능을 향상시키며, 요약 및 질의응답과 같은 여러 작업에서 뛰어난 결과를 보여줍니다.
    • 분산 학습 기술을 통해 이 모델들을 최적화합니다. TensorFlow와 Horovod를 사용하여 NVIDIA GPU를 기반으로 대규모 학습 시스템을 구축하고 효율적으로 실행합니다. 특히 A100 시리즈 GPU를 활용한 쿠버네티스 클러스터의 리소스 할당과 스케일링, 오류 복구를 위한 기술력을 보유하고 있습니다.
    • 쿠버네티스의 nvidia/k8s-device-plugin을 이용한 GPU 워크로드 관리 및 YAML 스크립트를 사용해 Pod 리소스 할당과 분산 모델 학습을 최적화하는 경험을 가지고 있습니다.
  2. AI 추론을 위한 샘플링 기법:
    • 딥네트워크는 Top-k 및 Top-p(Nucleus Sampling)과 같은 고급 샘플링 기법을 통해 추론 정확도와 다양한 출력을 향상시키는 데 주력합니다.
    • Top-k 샘플링은 예측 결과 중 상위 k개의 토큰을 선택하고, Top-p 샘플링은 누적 확률이 p 이상이 되는 토큰을 선택하여 동적으로 샘플링 범위를 조정합니다. 이를 통해 모델은 반복적인 응답을 방지하고 다양한 토큰 후보를 탐색하여 정확성과 창의성을 동시에 향상시킵니다.
  3. 트랜스포머 모델 경량화:
    • LoRA(저랭크 적응 기법)와 같은 경량화 기술을 활용하여, 컴퓨팅 복잡도를 줄이면서도 성능을 유지하는 트랜스포머 모델을 최적화합니다. 이를 통해 리소스가 제한된 환경에서도 효율적인 추론이 가능해집니다.
  4. Horovod와 Kubernetes를 통한 분산 학습:
    • 딥네트워크는 Horovod와 TensorFlow를 활용하여 NVIDIA GPU 클러스터 전반에 걸쳐 데이터 병렬화를 수행하는 분산 모델 학습에 대한 깊은 이해를 가지고 있습니다. 특히, Horovod의 집합 통신 전략을 통해 트랜스포머 모델을 확장 가능하게 만들고, 수조 개의 토큰을 처리하는 대규모 학습을 효율적으로 수행합니다.
    • LLaMA와 같은 모델의 토크나이저, 어텐션 메커니즘, 피드포워드 네트워크를 최적화하여 병렬 학습의 효율성을 극대화합니다.
  5. 양자 컴퓨팅 연구:
    • 딥네트워크는 양자 컴퓨팅을 차세대 연구 주제로 삼고 있습니다. 양자 게이트 및 그로버 알고리즘을 연구하여, AI 모델에서 탐색 및 최적화 작업을 향상시키기 위한 양자 원리를 통합하는 것을 목표로 합니다.
    • 또한, 딥네트워크는 양자 얽힘과 초위상성을 활용한 양자 텔레포테이션 연구를 진행 중이며, 이러한 개념을 AI 계산 및 암호화에 적용하는 가능성을 탐구하고 있습니다.

통신 시스템 전문성:

  1. 위상 배열 안테나 설계 및 신호 변조:
    • 딥네트워크는 위상 배열 안테나 시스템, 빔포밍 제어, 16QAM 변조/복조 기술에 대한 깊이 있는 연구와 개발을 진행하고 있습니다. 이러한 시스템은 신호 무결성, 효율성 및 확장성을 향상시켜 5G 및 위성 네트워크와 같은 통신 시스템에 적합하게 설계되었습니다.
    • 윌킨슨 파워 디바이더와 FEC 오류 수정 알고리즘을 사용하여 안테나 배열을 최적화함으로써, 복잡한 환경에서도 데이터 전송의 안정성을 확보할 수 있습니다.
  2. Bluetooth 및 Zigbee 통신 프로토콜:
    • 딥네트워크는 Bluetooth 5.1 및 Zigbee와 같은 다중 장치 통신 프로토콜 구현에 대한 실무 경험을 보유하고 있습니다. Nordic API와 nRF5 SDK를 사용하여 1:20 멀티 페어링 및 전력 관리를 효율적으로 처리하는 시스템을 개발했습니다.
    • Zigbee 1:20 통신 시스템은 저전력, 장거리 전송을 최적화하여 IoT 애플리케이션에 이상적입니다. 슬립, 대기, 깊은 슬립과 같은 전력 모드를 관리하여 배터리 수명과 통신 신뢰성을 극대화합니다.
  3. 안전한 통신과 TLS 1.2 보안:
    • 딥네트워크는 TLS 1.2 보안에서 발생하는 암호화 키의 안전한 저장 문제를 해결하기 위해 통신 시스템에서의 보안 문제도 다루고 있습니다. 이 솔루션은 특히 금융 및 의료와 같은 보안이 중요한 산업에 필수적입니다.

AI 및 통신 기술 혁신:

  1. 특수 애플리케이션을 위한 맞춤형 솔루션:
    • 딥네트워크는 STM32H743에서 WiFi 모듈을 사용하는 소켓 통신 등과 같은 영역에서 맞춤형 IT 솔루션을 제공합니다. 이러한 시스템은 산업용 IoT 및 임베디드 시스템에 적합하게 설계되었습니다.
  2. AI와 통신 시스템의 통합:
    • 딥네트워크의 핵심 혁신 중 하나는 AI 모델을 사용하여 위상 배열 안테나에서 빔포밍을 최적화하는 통신 기술과 AI의 통합입니다. 이를 통해 AI와 통신 기술의 융합 가능성을 넓히고 있습니다.
  3. 양자 컴퓨팅과 AI의 융합:
    • 양자 컴퓨팅 연구를 통해 딥네트워크는 고전적 AI 모델과 양자 컴퓨팅의 융합을 시도하며, 최적화 알고리즘, 암호화, 통신 시스템에서 새로운 가능성을 열어가고 있습니다.

과제와 비전:

  1. 현재 과제:
    • 딥네트워크는 상업화에 필요한 자금이 부족하다는 과제를 안고 있지만, 핵심 기술과 알고리즘을 성공적으로 확보하여 향후 성장의 기반을 마련하고 있습니다.
    • 대량 생산 경험은 부족하지만, AI와 통신 시스템에서의 프로토타입 개발을 통해 상당한 잠재력을 입증하고 있습니다.
  2. 미래 비전:
    • 딥네트워크는 LLM 모델 최적화 및 통신 시스템에서 리더로 자리매김하여, 분산 학습, 빔포밍 기술, 양자 컴퓨팅을 활용한 상업적 제품을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.
    • 투자 기회를 모색하여, 현재의 프로토타입을 확장 가능한 제품 및 서비스로 발전시키고 AI 기반 자동화, 양자 보안 시스템과 같은 분야에서 변화를 주도할 계획입니다.

결론: 딥네트워크는 혁신적인 연구와 최첨단 기술 솔루션을 통해 AI 및 통신 시스템의 경계를 넓히는 선도적인 스타트업입니다. LLM 분산 학습, 트랜스포머 모델 최적화, 고급 통신 프로토콜에 대한 전문성을 바탕으로, 딥네트워크는 AI 및 통신 기술의 미래를 이끌어갈 준비가 되어 있습니다.

 

 

딥네트워크  CEO  장석원

HP  :  010-3350 6509

이메일  :   sayhi7@daum.net

 

 

 

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저도  사회생활 30 년차면 적은 나이는 아닌것 같읍니다 ...  요즘 최근까지 저는 약 10 년 이상 IT 분야 개발용역 일을 했었읍니다 ...  돈을 벌어야 하니 개발용역 의뢰가 들어 올때 합리적인 제안(의뢰)을 하시는 분은 10 -  20  % 도 안되는것 같읍니다 ...  최근 기술이 몇배가 발전하다 보니 세상이 자본 여력이 있는 대기업들이 대부분의 IT 개발 분야 솔루션을 제공하다 보니 10 년전만 해도 이런 솔루션 제공으로 개발을 하려면 안정화가 덜된것들을 제공해서 애 먹어 가면서 개발해야 했었는데 이제는 기술이 몇배가 발전하다보니 이제는 퀄리티가 되는것들을 제공하긴 하는데 문제는 IT 제품 개발 이라는게 반도체 칩셋을 사용해서 구현하기 때문에 반도체 칩셋사에서 제공하는 솔루션으로 개발시 퀄리티는 꽤 되는데 제품으로써의 가치평가 기준이 되는 크리티컬한 세부분야의 개발을 하려면 칩셋사에 MOQ 구매오더가 없이는 퀄리티 있는 정보제공을 안해 주니 역시 이것도 자금 여력 문제가 가장 중요해 보인다 ...    자본주의는 자본 여력이 안되면 뭐 하나 되는게 없는것 같다 ...    반도체 칩셋사도 이것 개발하는라고 개발비가 엄청 많이 들었을텐데 고객들이 칩셋은 소량으로 몇개 구매하면서 거액들여 개발해 논 고급정보를 달라고 하면 아무리 바보라도 고급정보는 절대 제공치 않을것 같읍니다 ...      그리고 또 절감하는것은 내가 몇가지 분야라도 일등 기술력이 없으면  요즘 같이 AI 기술 발전으로 인해 세상이 뒤집어졌는데 나의 히든 카드가 준비가 안되있으면 요즘같이 대기업이든 중소기업이든 나가는 돈 줄일라고 한국 이건 미국이건 사활을 거는 세상인데  내가 히든카드가 없으면 이런 세상에서 돈 버는것은 매우 어려운 세상 입니다 ...   이건 한국의 중소기업 이건 대기업이건 모두 해당된다 ...    한국의 대기업도 히든카드 준비가 부족하면 강대국한데 갑질 당하는게 다반사 인것 같읍니다 ...     내가 요즘 또 느끼는게  한국의 중소기업이 대기업에 대응하기 위해 히든카드가 필요한것 처럼  한국의 대기업도 강대국에 대응하기 위해 히든카드 준비를 해야 하는데  이 히든 카드라는게 한국의 대기업이 준비하는 히든카드를 강대국은 이미 앞선 기술을 이미 갖고 있는 경우가 많다 ...   나의 블로그를 자세히 살펴 보시면 제가 왜 이런 내용을 언급하는지 이해 하실수 있을것 같읍니다 ...   저도 소기업 이지만 한국 대기업이 가진 히든 카드를 확보하려고 노력중이구요 ...    요즘은 정보 공유가 워낙 활발해서 돈이 되는 히든카드 확보는 한국 이건 미국인건 어디서나 똑 같다는거구요 ...   이렇게 정보 공유가 활발한 세상에서 맥 놓고 앉아 있으면 곧 바로 도퇴되는 세상이니 사람들이 탐내는 히든카드 확보 노력을 하는 제가 그렇게 쓰잘데기없는 것만은 아닌것 같읍니다 .. 

 

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Deep Network의 LLM 분석 및 구현 기술력 소개

Deep Network는 최신 대형 언어 모델(LLM)의 분석 및 구현을 전문으로 하는 1 인 스타트업으로, 특히 대규모 분산 학습 환경에서 Horovod와 TensorFlow를 기반으로 한 최적화 기술의 노하우 분석에 강점을 가지고 있습니다. 이 회사는 대형 트랜스포머 기반 모델의 설계, 분산 학습 구현, 그리고 경량화 기법을 연구하며, Kubernetes 클러스터 환경에서 Nvidia A100 GPU를 활용한 병렬 처리 시스템의 세부 구현 노하우 준비하는 중이고 이를 통해 고성능 모델 학습을 효율적으로 수행합니다.

1. LLM의 분석과 최적화 경험

Deep Network는 LLaMA, LoRA 등 경량화된 트랜스포머 모델의 분석과 최적화를 분석한 경험이 있으며, 이를 통해 대규모 트랜스포머 모델의 성능을 개선 노하우를 분석에 성공했고, 상업적 AI 서비스로의 전환 가능성을 모색하고 있습니다. 특히, 다양한 학습 알고리즘과 데이터셋 쌍을 바탕으로 모델 간의 상호 작용을 최적화하여 더 높은 학습 효율을 구현하는 데 집중해왔습니다.

2. 분산 학습 환경 설계

Horovod와 TensorFlow를 기반으로 한 분산 학습 설계는 Deep Network의 주요 강점 중 하나입니다. 특히 MPI(Message Passing Interface)와 NCCL(NVIDIA Collective Communication Library)을 활용한 노드 간 파라미터 동기화는 대규모 분산 환경에서 최적의 성능을 이끌어내기 위한 핵심 요소로 작용합니다.

  • Horovod AllReduce 알고리즘을 사용하여 각 GPU 노드 간의 그라디언트를 병렬 처리하며, NCCL을 통해 그라디언트 동기화 성능을 최적화합니다.
  • TensorFlow 기반의 분산 옵티마를 활용하여 각 노드에서의 모델 학습 및 파라미터 동기화를 동시에 진행합니다.

이러한 구조는 수천 대의 Nvidia A100 GPU를 Kubernetes 기반 클러스터에서 관리하며, 대규모 LLM 학습을 효율적으로 분산 처리하는 방안을 제시합니다.

3. Kubernetes 환경에서의 GPU 관리 및 클러스터 구성

Deep Network는 Kubernetes를 이용해 대규모 GPU 클러스터를 구성하고 관리하는 노하우를 보유하고 있습니다. 특히, Nvidia A100 GPU를 활용한 분산 학습 처리를 위한 nvidia/k8s-device-plugin과 NVIDIA GPU Operator를 통해 GPU 자원의 상태를 모니터링하고, 각 Pod에 GPU 자원을 할당하여 병렬 학습을 수행합니다.

  • Pod 간 분산 처리: 각 Pod에 할당된 GPU 자원은 Horovod의 분산 학습 알고리즘에 따라 서로 다른 데이터를 병렬로 처리하며, 이를 통해 학습 속도를 극대화합니다.
  • GPU 자원의 최적 활용: Kubernetes 환경에서 Horovod와 TensorFlow의 조합을 통해 각 Pod에 적절한 자원을 할당하고, 이를 동적으로 관리하여 클러스터의 성능을 극대화합니다.

4. Horovod 및 TensorFlow의 통합을 통한 학습 환경 구현

Horovod는 MPI와 NCCL을 사용하여 노드 간의 데이터 교환을 최적화하며, Deep Network는 이를 기반으로 각 GPU 간의 그라디언트 동기화 작업을 효율적으로 처리합니다.

  • Horovod 설치 및 환경 설정: 모든 노드에 동일한 학습 환경을 제공하기 위해 Docker를 사용하여 Horovod와 TensorFlow 환경을 일관되게 설정합니다.
  • mpirun 명령을 사용한 학습 실행: mpirun을 통해 여러 노드에 분산된 GPU 자원으로 병렬 학습을 실행하며, 각 노드가 계산한 그라디언트를 NCCL을 사용해 동기화합니다.

5. Python 기반의 구현 방안

Deep Network는 TensorFlow와 Horovod를 Python 기반으로 통합하여 분산 학습 노하우를 일부 확보하고 있으며, Python 코드에서 Horovod와의 통합을 통해 각 노드의 그라디언트를 동기화하고 이를 사용하여 모델 파라미터를 업데이트하는 과정을 자동화합니다.

 

6. LLM 경량화 및 상업화 준비

 

Deep Network는 LLM 모델의 경량화에도 집중하고 있으며, 이를 통해 상업적 서비스로 전환 가능한 AI 솔루션을 현재는 세부 노하우를 분석하고 있습니다. LoRA와 같은 경량화 기술을 통해 모델의 파라미터 수를 줄이고, 이를 통해 학습 속도를 개선하고, 메모리 사용을 최소화하여 더 빠른 추론 속도를 달성합니다.

7. 실용적인 연구 성과 및 기술력

  • 수천 대의 GPU 노드를 동기화하는 Horovod 기반의 분산 학습 환경을 성공적으로 분석하였고 대규모 LLM 모델 학습을 효율적 처리를 준비 하였습니다.
  • TensorFlow와 Horovod를 결합하여, Kubernetes 클러스터에서 효율적인 GPU 자원 관리 및 자동화된 학습 환경을 제공하는 기술력을 일부 보유하고 있습니다.
  • LoRA 및 LLaMA 모델을 포함한 최신 경량화 기술을 분석하고 이를 실용적으로 활용하여 상업적 AI 솔루션 개발을 준비 중입니다.

결론

Deep Network는 LLM 분석 및 구현에 대한 전문 지식을 바탕으로 복잡한 학습 환경에서 고성능 AI 모델을 구축하는 기술적 능력을 보유하고 있습니다. 특히, Horovod, TensorFlow, Kubernetes를 활용한 대규모 분산 학습 환경을 구성하고, 이를 효율적으로 관리하며, LLM 모델의 최적화 및 경량화에 주력하고 있습니다. 이를 통해 상업적 AI 서비스로 확장 가능한 기술적 기반을 확보하였으며, 앞으로도 이러한 기술력을 바탕으로 다양한 산업에 혁신적인 AI 솔루션을 제공할 계획입니다.

 

딥네트워크 CEO / 장석원

HP :   010-3350 6509

이메일  :   sayhi7@daum.net

 

 

 

 

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nRF5 SDK for Thread and Zigbee 환경에서  1:20 송수신 시나리오에 맞는 송수신 로직과 전력관리를 구현

nRF52840 DK (Development Kit)

  • 제품 설명: nRF52840 DK는 nRF52840 칩을 기반으로 Zigbee, BLE, 2.4GHz 무선 통신 등을 개발할 수 있는 공식 개발 키트입니다.
  • 기능: Zigbee 네트워크에서의 송신/수신/대기/슬립/딥 슬립 모드 제어를 위한 Nordic SDK를 지원하며, 특히 Zephyr RTOS와 통합하여 Zigbee 통신을 구현할 수 있습니다.
  • API 제어: Nordic의 Zigbee SDK는 송신/수신과 같은 기능을 포함하여 전력 소비를 줄이기 위한 여러 모드 제어 API를 제공합니다. zigbee_stack_init(), zb_set_sleep_mode(), zb_set_power_mode() 등의 함수가 있으며, 전력 관리와 관련된 API가 준비되어 있습니다.
  • 사용 가능한 운영 모드:
    • TX 모드 (송신 모드): 데이터를 송신할 때 전력을 사용.
    • RX 모드 (수신 모드): 수신 모드에서 지속적으로 수신을 대기.
    • Standby 모드 (대기 모드): 일부 모듈만 활성화된 상태로 빠르게 전환이 가능.
    • Sleep 모드: Zigbee를 포함한 무선 기능을 완전히 비활성화하고 낮은 전력 모드로 전환.
    • Deep Sleep 모드: 가장 낮은 전력 소비 모드로, 외부 인터럽트에 의해 다시 활성화.

nRF52840 Dongle

  • 제품 설명: nRF52840 Dongle은 저렴한 Zigbee 및 BLE 개발을 위한 USB 동글로, 작은 크기에도 불구하고 nRF52840 칩셋의 기능을 충분히 활용할 수 있습니다.
  • 기능: 전력 관리 기능을 포함한 Nordic Zigbee SDK와 통합 가능.
  • API 제어: 송신 및 수신 모드를 제어하는 Zigbee API와 슬립 및 대기 모드를 제어하는 전력 관리 API 제공.

Zigbee 1:20 송수신 구현을 위한 시나리오는 하나의 송신 노드가 20개의 수신 노드로 데이터를 브로드캐스트하거나 멀티캐스트하는 것을 의미합니다. 이를 구현하기 위해서는 송신과 수신 시 Zigbee 네트워크 통신을 설정하고, 전력 소비를 관리하기 위해 송신(TX), 수신(RX), 대기(Standby), 슬립(Sleep), 딥 슬립(Deep Sleep) 모드를 제어할 수 있어야 합니다.

nRF5 SDK for Thread and Zigbee에서는 이러한 작업을 수행할 수 있는 다양한 API가 제공되며, 아래와 같은 시나리오와 API 설정을 통해 1:20 Zigbee 통신을 구현할 수 있습니다.

1:20 송수신 시나리오 개요
송신 노드: 데이터를 Zigbee 네트워크에 브로드캐스트/멀티캐스트하며, 송신 이후 슬립 모드나 딥 슬립 모드로 전환해 전력 절감.
수신 노드: 송신 노드에서 데이터를 수신하며, 데이터를 수신하지 않을 때 슬립 모드 또는 딥 슬립 모드로 전환해 대기.
전력 모드: 각 노드에서 상황에 맞게 전력 모드를 관리해 최대한의 전력 효율성을 달성.
1. 송신 (TX) 모드 설정 및 구현
송신 노드는 데이터를 주기적으로 송신하고, 송신 후 슬립 모드로 전환합니다. zb_zcl_start_attr_reporting() API를 사용하여 데이터를 송신할 수 있습니다.

#include "zboss_api.h"
#include "zigbee_helpers.h"

#define ENDPOINT_ID     10
#define CLUSTER_ID      ZB_ZCL_CLUSTER_ID_ON_OFF
#define BROADCAST_ADDR  0xFFFF  // 브로드캐스트 주소

void send_data(zb_bufid_t bufid)
{
    zb_zcl_start_attr_reporting(ENDPOINT_ID, CLUSTER_ID);
    
    zb_uint8_t* data_ptr = ZB_BUF_GET_PARAM_PTR(bufid, zb_uint8_t);
    *data_ptr = MY_DATA;

    zb_ret_t ret = zb_zdo_send_data(bufid, BROADCAST_ADDR, CLUSTER_ID);
    if (ret == RET_OK)
    {
        printf("Data broadcast to 20 nodes\n");
    }
    else
    {
        printf("Data transmission failed\n");
    }
}

void zigbee_send_init(void)
{
    zb_bufid_t bufid = zb_buf_get_out();
    send_data(bufid);
    zb_buf_free(bufid);  // 버퍼 해제

    // 송신 후 슬립 모드로 전환
    zb_sleep_now(5000);  // 5초 동안 슬립 모드
}


주요 API 설명:
zb_zcl_start_attr_reporting(): 지정된 클러스터의 속성 보고를 시작하여 송신 모드를 활성화합니다.
zb_zdo_send_data(): Zigbee 네트워크로 데이터를 브로드캐스트로 전송합니다.
zb_sleep_now(): 송신 후 전력을 절약하기 위해 슬립 모드로 전환합니다.
2. 수신 (RX) 모드 설정 및 구현
수신 노드는 송신 노드에서 브로드캐스트된 데이터를 수신하며, 데이터를 수신하지 않을 때 슬립 모드로 전환됩니다. 수신 콜백 함수 zb_zcl_report_attr_cb()를 통해 데이터를 처리할 수 있습니다.

#include "zboss_api.h"
#include "zigbee_helpers.h"

static void receive_data_cb(zb_uint8_t param)
{
    zb_zcl_report_attr_cmd_t *attr_report = ZB_BUF_BEGIN(param);
    
    if (attr_report->cluster_id == ZB_ZCL_CLUSTER_ID_ON_OFF)
    {
        printf("Data received: %d\n", *attr_report->attr_data);
        // 데이터 처리 로직 구현
    }

    zb_buf_free(param);  // 버퍼 해제

    // 수신 후 대기 모드로 전환
    zb_sleep_now(3000);  // 3초 동안 슬립 모드
}

void zigbee_receive_init(void)
{
    zb_zcl_register_attr_report_cb(receive_data_cb);
}


주요 API 설명:
zb_zcl_report_attr_cb(): 송신된 데이터를 수신하고 처리하는 콜백 함수입니다. 수신된 데이터를 검사하고 필요한 동작을 수행합니다.
zb_zcl_register_attr_report_cb(): 데이터 수신 시 호출될 콜백 함수를 등록합니다.
zb_sleep_now(): 데이터 수신 후 슬립 모드로 전환하여 전력 소모를 줄입니다.
3. 대기 모드 설정
대기 모드는 데이터 송수신이 이루어지지 않는 상태에서 노드를 유지하는 모드입니다. 기본적으로 Zigbee 네트워크에서 활동이 없을 경우 대기 모드로 진입합니다.

void standby_mode(void)
{
    zb_ret_t ret = zigbee_stack_init();
    if (ret == RET_OK)
    {
        printf("Zigbee stack initialized, node in standby mode.\n");
    }
}


4. 슬립 모드 및 딥 슬립 모드 설정
슬립 모드는 전력 소비를 줄이기 위해 사용되며, 수신 대기 시간이 짧거나 활동이 없을 때 전환됩니다. 딥 슬립 모드는 더 긴 시간 동안 비활성화되며, 외부 인터럽트나 이벤트가 발생할 때만 활성화됩니다.

슬립 모드

void enter_sleep_mode(void)
{
    zb_sleep_now(10000);  // 10초 동안 슬립 모드
}
딥 슬립 모드
c
코드 복사
void enter_deep_sleep_mode(void)
{
    zb_go_to_deep_sleep(60000);  // 60초 동안 딥 슬립 모드
}


5. 1:20 송수신 시나리오 요약
송신 노드는 zb_zcl_start_attr_reporting() API를 통해 데이터를 브로드캐스트하고, 데이터 전송 후 슬립 모드로 전환하여 전력 소비를 줄입니다.
수신 노드는 zb_zcl_report_attr_cb() 콜백 함수를 통해 데이터를 수신하고 처리하며, 수신 후에는 슬립 모드 또는 대기 모드로 전환해 에너지를 절약합니다.
대기 및 슬립 모드는 zb_sleep_now()와 같은 전력 관리 API를 통해 적절하게 제어되며, 필요에 따라 딥 슬립 모드로 전환해 장시간의 저전력 상태를 유지할 수 있습니다.
이러한 전력 관리 및 송수신 제어는 nRF5 SDK for Thread and Zigbee에서 제공하는 API를 통해 쉽게 구현할 수 있으며, 전반적인 시스템 전력 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


수신 콜백 함수 zb_zcl_report_attr_cb()를 통해 어떻게 데이터를 수신하는지 세부 구현 예를 상세히 제시하라


zb_zcl_report_attr_cb()를 통해 데이터를 수신하는 과정은 Zigbee 클러스터의 속성(Attribute) 값이 변경되었을 때, 이를 보고하는 메시지를 수신하는 방식으로 이루어집니다. 수신된 데이터는 콜백 함수에서 처리되며, 이를 통해 노드는 해당 데이터를 파싱하고 적절한 동작을 수행할 수 있습니다.

아래는 zb_zcl_report_attr_cb()와 관련된 세부 구현 예시입니다. 이 코드는 nRF5 SDK for Thread and Zigbee에서 제공하는 콜백 기반 데이터 수신 구조를 설명합니다.

1. 콜백 함수 등록
먼저, 수신할 데이터를 처리할 콜백 함수를 등록합니다. 이를 위해 zb_zcl_register_attr_report_cb() 함수를 사용하여 지정된 콜백을 설정합니다.

void zigbee_receive_init(void)
{
    // 속성 보고를 처리할 콜백 함수 등록
    zb_zcl_register_attr_report_cb(receive_data_cb);
}
2. 콜백 함수 정의
이제 콜백 함수인 receive_data_cb()를 정의하여 실제로 데이터를 수신하고 처리하는 로직을 구현합니다.

static void receive_data_cb(zb_uint8_t param)
{
    // 버퍼에서 속성 보고 데이터를 가져옴
    zb_zcl_report_attr_cmd_t *attr_report = (zb_zcl_report_attr_cmd_t*)ZB_BUF_BEGIN(param);

    // 클러스터 ID가 온/오프 클러스터인지 확인
    if (attr_report->cluster_id == ZB_ZCL_CLUSTER_ID_ON_OFF)
    {
        zb_uint16_t attr_id = attr_report->attr_id;
        zb_uint8_t *attr_data = attr_report->attr_data;
        
        // 수신된 데이터를 로그에 출력
        printf("Attribute Report received:\n");
        printf("Cluster ID: 0x%04x\n", attr_report->cluster_id);
        printf("Attribute ID: 0x%04x\n", attr_id);
        printf("Attribute Data: %d\n", *attr_data);

        // 속성 값이 변경된 경우 처리 로직 추가 (예: LED on/off)
        if (*attr_data == ZB_TRUE)
        {
            printf("Turn on the LED\n");
            // LED on 처리 로직
        }
        else
        {
            printf("Turn off the LED\n");
            // LED off 처리 로직
        }
    }

    // 버퍼 해제
    zb_buf_free(param);  
}


3. 콜백 함수 세부 설명
zb_zcl_report_attr_cmd_t 구조체: 이 구조체는 수신된 속성 보고의 세부 내용을 담고 있으며, 클러스터 ID, 속성 ID, 그리고 실제 속성 데이터를 포함합니다.

cluster_id: 수신된 데이터가 어떤 클러스터(예: 온/오프 클러스터)에 속하는지 확인합니다.
attr_id: 수신된 데이터가 어떤 속성에 해당하는지 나타냅니다.
attr_data: 수신된 속성의 실제 데이터 값이 저장됩니다. 예를 들어, 온/오프 클러스터에서는 이 값이 0 (off) 또는 1 (on)입니다.
속성 값 검사: attr_data 값을 확인하여 수신된 데이터가 on/off인지 판단하고, 해당하는 동작(LED on/off)을 처리합니다.

zb_buf_free(): Zigbee 버퍼는 수신 데이터 처리 후 반드시 해제해야 하므로, zb_buf_free()로 해제합니다.

4. 전체 코드 흐름
전체적으로, zb_zcl_register_attr_report_cb()로 콜백 함수를 등록하고, 속성 보고(Attribute Reporting)가 발생했을 때 해당 콜백이 호출되어 데이터를 처리합니다.

void zigbee_receive_init(void)
{
    // 수신 콜백 함수 등록
    zb_zcl_register_attr_report_cb(receive_data_cb);
}

static void receive_data_cb(zb_uint8_t param)
{
    // 수신된 속성 데이터를 버퍼에서 가져옴
    zb_zcl_report_attr_cmd_t *attr_report = (zb_zcl_report_attr_cmd_t*)ZB_BUF_BEGIN(param);

    // 클러스터가 온/오프 클러스터인지 확인
    if (attr_report->cluster_id == ZB_ZCL_CLUSTER_ID_ON_OFF)
    {
        zb_uint16_t attr_id = attr_report->attr_id;
        zb_uint8_t *attr_data = attr_report->attr_data;

        // 수신된 데이터 출력
        printf("Attribute Report received:\n");
        printf("Cluster ID: 0x%04x\n", attr_report->cluster_id);
        printf("Attribute ID: 0x%04x\n", attr_id);
        printf("Attribute Data: %d\n", *attr_data);

        // 속성 값에 따라 LED 제어
        if (*attr_data == ZB_TRUE)
        {
            printf("Turn on the LED\n");
            // LED on 로직
        }
        else
        {
            printf("Turn off the LED\n");
            // LED off 로직
        }
    }

    // 버퍼 해제
    zb_buf_free(param);  
}


요약
콜백 함수 등록: zb_zcl_register_attr_report_cb() API로 속성 보고를 수신할 콜백 함수를 등록합니다.
데이터 처리: zb_zcl_report_attr_cmd_t 구조체를 통해 수신된 데이터를 확인하고 적절한 동작(예: LED on/off)을 수행합니다.
버퍼 관리: 수신된 데이터를 처리한 후에는 zb_buf_free()로 버퍼를 해제하여 메모리를 관리합니다.
이 예시는 nRF5 SDK for Thread and Zigbee 환경에서 Zigbee 네트워크의 데이터 수신 및 처리 과정을 설명하며, 이를 통해 1:20 송수신 시나리오에 맞는 수신 로직을 쉽게 구현할 수 있습니다.

 

딥네트워크 CEO / 장석원

HP :  010-3350 6509

이메일  :   sayhi7@daum.net

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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일인 스타트업 딥네트워크  -  기업 개요 및  고속 디지털 데이터 전송을 위한 16QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 변조 및 복조 기술 핵심 기술력 소개

딥네트워크는 창립자 장석원의 주도하에 첨단 통신 시스템 개발을 목표로 하는 IT 스타트업입니다. 딥네트워크는 방산 및 위성 통신을 포함한 여러 산업에서 응용 가능한 다양한 고급 기술을 확보하고 있으며, 특히 위상 배열 안테나 시스템과 16QAM 변조 기술을 통해 혁신적인 통신 솔루션을 제공하고 있습니다. 이 기술들은 차세대 무선 통신 및 위성 시스템에서 중요한 역할을 할 수 있으며, 투자 유치를 통해 상업화 및 대규모 제품 개발로 나아갈 계획을 가지고 있습니다.

기업의 핵심 기술력

일인 스타트업 Deep Network 의  기술력 소개

 

1. 16QAM 변조 및 복조 기술

딥네트워크는 고속 디지털 데이터 전송을 위한 16QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 변조 및 복조 기술을 독자적으로 세부 구현 노하우 분석에  성공했습니다.  16QAM 기술은 특히 위성 통신 시스템과 같은 고속 데이터 전송 시스템에서 중요한 역할을 하며, 8 GHz 주파수 대역에서의 적용을 통해 높은 데이터 전송률을 유지합니다. 이 기술의 주요 기능과 구현 방식은 다음과 같습니다:

  • 고속 데이터 전송: 16QAM은 16개의 심볼을 사용하여 각 심볼에 4비트의 데이터를 담을 수 있습니다. 이를 통해 높은 데이터 전송률을 실현하며, 8 GHz 대역에서 원거리 전송에 적합한 고속 통신을 제공합니다.
  • 중간 주파수(IF) 변환 후 데이터 무결성 보장: 수신된 신호는 중간 주파수(IF)로 변환되더라도 원래의 데이터가 손실되지 않도록 설계되었습니다. 이 과정에서 변조된 신호가 변형되지 않도록 보장하기 위해 고주파 성분 필터링, 직교 복조 및 정확한 I/Q 성분 추출 기술이 적용됩니다.
  • 알고리즘 및 설계 구조:
    • 직교 복조: 수신 신호를 I(인페이즈)와 Q(쿼드라처) 성분으로 분리하여 베이스밴드 신호로 복원합니다. I와 Q 성분을 분리하기 위해 신호를 코사인 및 사인 신호와 곱하고, 저역 통과 필터(LPF)를 통해 고주파 성분을 제거합니다.
    • 주파수 오프셋 보정: 코스탈루 및 PLL 알고리즘을 사용하여 주파수 오프셋을 추정하고 로컬 오실레이터의 주파수를 조정하여 신호의 왜곡을 최소화합니다.
    • 위상 보정: 위상 추적기 알고리즘을 통해 I 및 Q 성분의 위상 오프셋을 추정하고 보정하여 신호의 정확성을 유지합니다.

이러한 알고리즘적 접근 방식은 데이터 전송의 안정성과 효율성을 크게 향상시키며, 위성 통신과 같은 장거리 데이터 전송에서 신뢰할 수 있는 성능을 제공합니다.

 

2. 위상 배열 안테나 시스템 및 빔포밍 제어

딥네트워크는 위상 배열 안테나 어레이(Phased Array Antenna Array) 기술을 기반으로 정밀한 빔포밍 제어 기술 세부 구현 노하우 분석에  성공했습니다. 이 기술은 여러 개의 안테나 요소를 독립적으로 제어하여 신호의 방향을 실시간으로 조정할 수 있으며, 레이더, 위성 통신 및 군사 통신 시스템에서 최적의 신호 품질과 성능을 제공하는 데 필수적입니다.

  • 정확한 빔 조향: 각 위상 쉬프터의 위상을 제어하여 신호의 방향을 정확하게 조정합니다. 이를 통해 통신 신호의 품질을 극대화하고, 필요한 방향으로 신호를 집중할 수 있습니다.
  • Dolph-Chebyshev 윈도우 함수 적용: 메인 로브와 사이드 로브의 이득을 제어하여 통신 신호의 간섭을 최소화합니다. 이 함수를 사용하여 주파수 대역의 효율적인 사용과 간섭을 줄이면서 주요 빔 성능을 향상시킵니다.
  • 설계 및 최적화:
    • 위상 배열 설계: 고성능 위상 배열 안테나 어레이를 설계하여 방산 및 통신 시스템에 적합한 성능을 제공합니다. 이 설계는 다양한 응용 분야에서 안정성과 신뢰성을 보장합니다.
    • 빔포밍 제어 알고리즘: 빔포밍 제어를 통해 신호의 방향을 실시간으로 조정하고, 주파수 대역에서 최적의 성능을 보장합니다. 이를 통해 다양한 통신 환경에서 최상의 성능을 발휘할 수 있습니다.

딥네트워크의 16QAM 변조 및 복조 기술과 위상 배열 안테나 시스템은 최신 통신 기술의 최전선에서 데이터 전송의 효율성과 신뢰성을 극대화합니다. 이러한 기술들은 고속 데이터 전송과 정밀한 신호 제어를 통해 위성 통신 및 군사 통신 시스템에서 뛰어난 성능을 제공하며, 우리의 전문성과 기술력을 입증합니다.

투자 유치 및 협력 제안

딥네트워크는 방산 및 위성 통신, 고속 무선 통신 분야에서 높은 상업적 잠재력을 가진 16QAM 변조 기술, 위상 배열 안테나 빔포밍 제어, FEC 오류 수정 알고리즘 등의 혁신적인 기술력을 보유하고 있습니다. 투자자의 관심과 지원을 통해 상용화 가능성을 높이고, 연구 및 개발의 속도를 높여 글로벌 시장에서 선도적인 위치를 차지할 수 있을 것입니다.

문의 및 연락처

  • 장석원 (CEO, 딥네트워크)
  • 전화: 010-3350-6509
  • 이메일: sayhi7@daum.net

딥네트워크는 투자자와 협력 파트너와 함께, 미래 통신 기술의 핵심 솔루션을 제공할 준비가 되어 있습니다.

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LLM 구현 분석 전문 일인  AI 스타트업 Deep Network: 사업화 준비 및 투자유치 계획

  1. 회사 소개
    • Deep Network는 인공지능(AI) 연구 및 솔루션 구현에 필요한 세부 구조 분석 및 구현 기술 분석에 특화된 일인 스타트업입니다. 우리는 2년 이상의 연구와 분석을 통해 대형 언어 모델(LLM) 및 Transformer 모델의 구조 최적화 및 경량화에 대한 전문 지식을 나름 확보하고 있습니다. 특히, LLM 모델의 분산 학습 및 병렬 처리 기술을 분석하고 이를 기반으로 나름의 경량화된 모델 설계와 학습 알고리즘 최적화 노하우를 나름 확보하여 기술적 우위를 선점하고 있습니다.
  2. 핵심 역량
    • LLM 분산 학습: TensorFlow 및 Horovod API를 활용한 분산 학습 구현에 대한 전문성(나름의 세부 노하우)을 보유하고 있습니다. Horovod API를 사용하여 데이터 분산 처리 및 그라디언트 동기화 설정을 통해 대규모 데이터셋을 효율적으로 학습하는것의 기술개발에 필요한 노하우를 확보 하였습니다.
    • Transformer 모델 경량화: Transformer 모델(예: LLaMA)의 Self-Attention, Feed-Forward 네트워크 및 Layer Normalization 모듈에 대해 경량화 알고리즘을 설계하여 연산량을 최소화하고, 모델의 성능을 유지하면서도 적은 자원을 요구하는 최적화된 구조를 확보하였습니다.
    • 대규모 분산 학습 처리: Kubernetes 환경에서 Nvidia A100 GPU를 활용하여 대규모 학습 클러스터를 관리하고, Horovod 기반 분산 처리를 통해 수천 대의 GPU를 동기화하여 처리하는 인프라 설계에 필요한 나름의 일부 구현 관련 노하우를 가지고 있습니다.
  3. 제품 및 서비스
    • 경량화된 LLM 모델 제공: 기업용 솔루션으로 경량화된 대형 언어 모델을 제공하여 AI 활용의 비용 절감 및 성능 향상을 지원합니다.
    • AI 인프라 최적화 컨설팅: 대규모 AI 모델 학습을 위한 분산 처리 및 클러스터 관리에 대한 컨설팅 서비스를 제공하여, 기업들이 효율적인 AI 모델을 운영할 수 있도록 지원합니다.
    • 맞춤형 솔루션 개발: 고객의 요구에 맞는 커스텀 AI 솔루션을 설계하고, 이를 최적화하여 제공하는 서비스를 제공합니다.
  4. 기술 개요
    • LLaMA 및 유사한 Transformer 모델의 분산 학습 시 Horovod API를 사용하여 Self-Attention 및 Feed-Forward 레이어의 그라디언트 동기화를 구현하였습니다. MPI(메시지 전달 인터페이스) 기반의 Horovod는 GPU 간의 통신을 효율적으로 처리하여, 데이터 병렬 처리 및 모델 병렬 처리 모두에서 성능을 최적화합니다.
    • TensorFlow에서 Horovod로 분산 학습을 설정할 때, 각 노드에서 동일한 데이터셋을 사용하지 않도록 데이터 샤딩을 적용하고, 모든 GPU에서 동일한 모델 파라미터를 동기화하는 방식으로 학습의 일관성을 유지합니다. 이를 통해 대규모 데이터를 처리하면서도 빠른 속도로 학습을 완료할 수 있는 구조를 마련했습니다.
    • Kubernetes 환경에서 분산 학습을 실행할 때는, Nvidia A100 GPU의 활용을 극대화하기 위해 Pod 간 GPU 자원 할당 및 최적화된 네트워크 설정을 통해 학습 중단을 최소화하고 GPU 사용률을 최대화합니다.
  5. 시장 기회 및 경쟁력
    • AI 기술의 발전과 더불어, 많은 기업들이 대형 언어 모델을 활용한 솔루션을 도입하고자 하지만, 막대한 연산 자원과 시간 소모가 커 상용화에 어려움을 겪고 있습니다. Deep Network는 최적화된 경량화 LLM 모델을 제공함으로써, 기업들이 더 적은 자원으로 고성능 AI 모델을 활용할 수 있도록 지원합니다.
    • 특히 클라우드 기반 AI 학습 인프라를 사용하여, 고객들이 복잡한 AI 모델 학습을 더 쉽게 수행할 수 있도록 맞춤형 솔루션을 제공하는 경쟁력을 가지고 있습니다.
  6. 사업화 전략
    • 경량화된 AI 모델 상용화: 기업들에게 경량화된 LLM 모델을 제공하여 비용 절감 및 성능 향상을 유도합니다.
    • 클라우드 기반 AI 인프라 서비스: 기업들이 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 클라우드 인프라 및 학습 환경을 구축하고, 이에 대한 컨설팅 및 기술 지원 서비스를 제공합니다.
    • 맞춤형 AI 솔루션 개발: 고객의 니즈에 맞는 커스텀 AI 모델 및 솔루션을 개발하여 다양한 산업 분야에 적용할 수 있도록 상용화 계획을 수립합니다.
  7. 투자 유치 계획
    • 초기 투자 유치 목표: 경량화된 LLM 모델을 상용화하기 위한 초기 자금으로 약 5억 원을 목표로 설정하고, 이 자금을 활용하여 인프라 확장, 개발 인력 채용, 마케팅 및 고객 확장을 위한 활동에 집중할 계획입니다.
    • 확장 가능성: Deep Network의 기술은 다양한 산업에 적용 가능하며, 특히 의료, 금융, 제조업 등 대규모 데이터를 처리하고 최적화된 AI 모델이 필요한 분야에서 높은 수요가 예상됩니다.
    • 파트너십: 주요 클라우드 서비스 제공업체 및 AI 솔루션 기업과의 협력 관계를 통해 기술을 확장하고, 공동 프로젝트를 통해 시장을 넓혀갈 계획입니다.
  8. 미래 비전
    • Deep Network는 경량화된 AI 모델 및 솔루션을 바탕으로 AI 기술 상용화를 선도하는 기업으로 자리 잡고자 합니다. 더 나아가 고성능 AI 솔루션의 대중화를 통해 AI 기술을 필요로 하는 모든 산업군에 혁신을 제공하고, 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖춘 기술 기업으로 성장하는 것이 목표입니다.

 

딥네트워크 / 장석원

이메일 :  sayhi7@daum.net

핸폰 :   010-3350 6509

 

 

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IT 분야 개발용역 기술 보유 일인 스타트업 딥네트워크의  기업 개요 및 보유 기술력을 소개 드립니다 ...

1. IT 분야 개발용역 기술 보유 일인 스타트업 딥네트워크의 기업 개요 및 비전

Deep Network는 주로 IoT 및 임베디드 시스템의 네트워크 통신과 관련된 커스터마이징 솔루션을 제공하는 IT 전문 스타트업입니다. 우리는 ESP32 WiFi 모듈을 활용하여 STM32H743 마이크로컨트롤러와의 연동 작업을 통해 다양한 네트워크 스택, 특히 LWIP(경량 IP 스택) 기반 소켓 통신 구현에 강점을 두고 있습니다.
우리의 비전은 임베디드 시스템의 네트워크 통신 최적화를 통해 다양한 산업에 맞춤형 솔루션을 제공하는 것입니다.

2. 핵심 역량

  • STM32 및 ESP32 통신 연동: STM32H743 마이크로컨트롤러와 ESP32 WiFi 모듈을 SPI 또는 UART 통신 방식으로 연동하여, LWIP 스택을 활용한 네트워크 소켓 통신을 성공적으로 구현할 수 있습니다.
  • LWIP 스택 커스터마이징: LWIP의 low_level_output() 및 low_level_input() 함수를 직접 수정하여 WiFi 모듈과의 데이터 송수신을 적절히 처리하는 커스터마이징 능력을 보유하고 있습니다. 이러한 경험을 바탕으로, 고객 맞춤형 네트워크 솔루션을 설계할 수 있습니다.
  • ESP32 모듈의 통신 방식 분석: ESP32의 AT 명령어 및 SPI/UART 통신 프로토콜을 기반으로 하는 네트워크 송수신 과정을 상세히 분석하고, 필요한 경우 소프트웨어 최적화를 진행하여 성능 향상을 도모합니다.
  • 프로토타입 개발 경험: 우리는 여러 차례 프로토타입을 성공적으로 개발한 경험이 있으며, 이를 통해 고객이 요구하는 다양한 네트워크 솔루션을 빠르게 제공할 수 있습니다.

3. 세부 기술력: STM32H743과 ESP32 연동을 통한 LWIP 스택 커스터마이징

1) low_level_output() 함수: 데이터 송신 처리

low_level_output() 함수는 LWIP 스택에서 네트워크 데이터가 발생할 때 이를 ESP32 모듈로 송신하는 중요한 역할을 합니다. 우리는 이 함수를 수정하여 ESP32의 SPI 또는 UART 통신 프로토콜을 통해 데이터를 적절히 전송할 수 있도록 커스터마이징한 경험이 있습니다.

  • 송신 방식: SPI 또는 UART를 통해 데이터 패킷을 ESP32에 전달하며, AT 명령어를 사용할 경우 명령어 구문을 적절히 생성하여 TCP 또는 UDP 데이터 전송이 가능하도록 설계하였습니다.

2) low_level_input() 함수: 데이터 수신 처리

low_level_input() 함수는 ESP32 모듈에서 수신한 네트워크 데이터를 LWIP 스택으로 전달하는 역할을 합니다. 이 함수 역시 SPI/UART를 통해 ESP32에서 수신한 데이터를 pbuf 구조체로 변환하여 LWIP에 전달하는 커스터마이징 작업을 수행하였습니다.

  • 수신 방식: SPI나 UART 인터페이스로 데이터를 수신하고, +IPD 응답을 파싱하여 실질적인 데이터를 추출한 후, 이를 네트워크 스택에 적절히 전달하는 알고리즘을 구현했습니다.

4. ESP32 및 STM32 기반 네트워크 솔루션의 강점

  • ESP32 모듈의 비용 효율성: 중국산 ESP32 WiFi 모듈은 저렴한 가격 대비 우수한 성능을 제공하며, 이를 STM32와 연동하여 고객의 비용을 절감하면서도 안정적인 네트워크 솔루션을 구현할 수 있습니다.
  • 소형 임베디드 시스템에 적합: ESP32 모듈과 STM32H743 마이크로컨트롤러의 결합은 전력 소모가 적고, 컴팩트한 설계로 IoT 디바이스와 같은 소형 임베디드 시스템에 적합합니다.
  • LWIP 기반 네트워크 스택의 유연성: LWIP는 경량 네트워크 스택으로, 자원이 제한된 임베디드 시스템에서 효율적으로 동작하며, 소켓 통신 및 HTTP 서버와 같은 다양한 네트워크 기능을 제공할 수 있습니다.

5. 현재의 한계와 해결 방안

  • 양산 경험 부족: 현재까지는 대량 생산 경험이 없지만, 프로토타입을 성공적으로 개발한 경험을 바탕으로 향후 양산 대응이 가능합니다. 우리는 빠르게 양산을 준비하기 위한 기술적 로드맵을 가지고 있습니다.
  • 상용화 실적 미비: 아직 상용화된 프로젝트는 없지만, 고객의 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있는 기술적 역량을 보유하고 있습니다. 투자 유치를 통해 실질적인 프로젝트를 상용화할 계획입니다.

6. 차별화된 경쟁력

Deep Network는 소규모 스타트업이지만, 특정 기술 분야에서 깊이 있는 분석 능력을 보유하고 있으며, 고객 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션을 신속하게 제공할 수 있는 기민한 조직 구조를 가지고 있습니다.

  • 고유 기술력: 우리는 ESP32와 STM32 연동을 통해 복잡한 네트워크 통신 문제를 해결하고, LWIP 스택을 최적화하는 커스터마이징 기술을 보유하고 있습니다.
  • 비용 효율성: 대기업 대비 저렴한 비용으로 고성능 임베디드 네트워크 솔루션을 제공할 수 있으며, 이를 통해 고객의 비용 절감을 실현합니다.
  • 빠른 대응 및 유연성: 고객의 요구사항 변화에 신속히 대응할 수 있으며, 문제 해결에 있어 높은 유연성을 보유하고 있습니다.

7. 시장 가능성

IoT 산업은 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있으며, 네트워크 연결성을 가진 소형 디바이스에 대한 수요가 급증하고 있습니다. Deep Network는 이러한 수요를 충족시키기 위해 ESP32와 STM32 기반의 맞춤형 네트워크 솔루션을 제공할 수 있는 강점을 가지고 있습니다.

  • IoT 디바이스: 스마트 홈, 헬스케어, 산업용 IoT 시스템 등 다양한 분야에서 네트워크 연결성을 가진 디바이스의 수요가 급증하고 있습니다.
  • 저전력 네트워크 솔루션: 에너지 절약이 중요한 산업에서는 ESP32와 같은 저전력 WiFi 모듈을 활용한 네트워크 솔루션이 더욱 중요해지고 있으며, 우리는 이러한 솔루션을 제공할 수 있는 준비가 되어 있습니다.

8. 향후 계획

  • 프로토타입 개선 및 PoC 구현: 투자 유치를 통해 기존 프로토타입을 개선하고, Proof of Concept(PoC)를 완성하여 기술력을 증명할 계획입니다.
  • 양산 준비: 성공적인 PoC 이후, 양산을 위한 기술적 준비와 고객 수요에 맞춘 대량 생산 대응을 목표로 하고 있습니다.
  • 기술 개발 및 상용화: ESP32와 STM32 기반 네트워크 솔루션을 상용화하여 다양한 고객에게 맞춤형 네트워크 서비스를 제공할 계획입니다.

9. 기술 포트폴리오

  • LWIP 스택 커스터마이징: low_level_output() 및 low_level_input() 함수를 포함한 LWIP 스택을 ESP32와 STM32 간의 통신 환경에 맞게 최적화하는 커스터마이징 작업을 수행한 경험이 있습니다.
  • ESP32와 STM32 연동: SPI, UART 인터페이스를 통한 데이터 송수신 구현 및 AT 명령어 기반 통신 프로토콜 설계 경험을 보유하고 있습니다.
  • 네트워크 소켓 통신 구현: 임베디드 시스템에서 안정적인 TCP/IP 소켓 통신을 구현할 수 있는 기술적 역량을 갖추고 있습니다.

10. 투자 유치 목적

Deep Network는 임베디드 네트워크 솔루션의 상용화를 목표로 투자 유치를 진행하고 있습니다. 투자 자금을 통해 다음과 같은 계획을 실행할 것입니다:

  1. PoC 개발 완료: 현재 개발 중인 프로토타입을 개선하고, PoC를 완성하여 시장에 기술력을 입증.
  2. 기술 개발 가속화: 새로운 프로젝트와 양산 준비를 위한 기술 개발에 집중.
  3. 시장 진출 및 고객 확보: 상용화된 네트워크 솔루션을 통해 다양한 산업군의 고객을 확보하고, 안정적인 성장을 도모.

11. 결론

Deep Network는 ESP32와 STM32 기반의 네트워크 통신 솔루션에 특화된 기술을 보유한 IT 전문 스타트업입니다. 우리의 기술력은 소형 IoT 디바이스부터 산업용 네트워크 시스템에 이르기까지 다양한 솔루션을 제공할 수 있으며, 투자자와 함께 성장할 수 있는 가능성이 높습니다. 우리는 투자 유치를 통해 더 빠르게 상용화 및 양산을 실현하고, 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖춘 스타트업으로 자리 잡을 것입니다.

 

IT 분야 개발용역 기술 보유 일인 스타트업 딥네트워크     장석원  sayhi7@daum.net    010-3350 6509    많은  IT 기업의 WIFI 통신 관련 저의 보유 기술 관련 개발용역 문의 연락 부탁드립니다 ...

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AI(인공지능/딥러닝)  일인 스타트업 딥네트워크의 기업 개요 및  보유 기술력을 소개 드립니다 ....

1. 기업 개요 및 비전

Deep Network는 대규모 언어 모델(LLM)과 그 데이터셋 및 학습 알고리즘 분석에 초점을 맞춘 AI 스타트업입니다. 우리는 혁신적인 자연어 처리(NLP) 기술을 개발하고, 최적화된 Transformer 모델을 텐서플로우 환경에서 구현하는 데 강점을 가지고 있습니다. 우리의 목표는 차세대 AI 솔루션을 통해 다양한 산업 분야에 걸쳐 혁신을 주도하는 것입니다.

 

2. 세부 기술력: LLM 모델 경량화 설계 분석

1) LoRA 모델

LoRA(Low-Rank Adaptation)는 대규모 모델을 경량화하는 데 중점을 둔 기술로, 기존 모델에 추가 파라미터를 도입하지 않고도 성능을 극대화할 수 있는 방식입니다.

  • 핵심 기술: LoRA는 사전 학습된 모델에 저차원 행렬을 추가하여 모델을 경량화하고, 이를 통해 적은 연산 자원으로도 높은 성능을 유지합니다.
  • 분석 포인트: LoRA의 경량화 메커니즘이 얼마나 효율적으로 대규모 언어 모델의 파라미터를 줄이는지, 그리고 이 과정에서 발생하는 성능 손실을 최소화하는 알고리즘을 분석했습니다.

2) LLaMA 모델

LLaMA는 메타(Meta)에서 개발한 대규모 언어 모델로, 상대적으로 적은 자원으로 높은 성능을 낼 수 있는 모델입니다.

  • 핵심 기술: LLaMA는 모델 파라미터를 줄이면서도 텍스트 생성 및 요약, 질의응답 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보이는 것이 특징입니다.
  • 분석 포인트: LLaMA의 학습 데이터셋 구조 및 알고리즘 설계를 분석하여, 다른 대규모 언어 모델 대비 적은 파라미터로 높은 성능을 내는 비결을 심도 깊게 연구했습니다.

3) Gemma 모델

Gemma는 구글에서 개발한 대규모 언어 모델로, 학습 효율성과 모델 확장성에 중점을 둔 최신 기술입니다.

  • 핵심 기술: Gemma는 모델의 경량화와 확장성을 모두 고려한 설계로, 데이터셋 효율성을 극대화하는 동시에 학습 시간과 자원을 절약하는 구조입니다.
  • 분석 포인트: Gemma의 학습 알고리즘과 데이터셋 구조 분석을 통해, 모델이 빠르고 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 연구했습니다.

3. 핵심 역량

  • LLM 모델 분석: 우리는 GPT, LLaMA와 같은 최신 언어 모델의 구조를 깊이 연구해왔으며, 이를 통해 복잡한 자연어 이해 및 생성 작업을 수행할 수 있는 능력을 보유하고 있습니다.
  • TensorFlow 기반 모델 구현: 텐서플로우 환경에서 Transformer 모델의 세부 구현 경험을 통해, 성능 최적화와 모델 효율성을 극대화할 수 있는 기술적 역량을 보유하고 있습니다.
  • 학습 알고리즘 최적화: 다양한 학습 알고리즘을 분석하여 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 멀티태스킹 학습 환경을 구축하는 데 능숙합니다.
  • 데이터셋 구조 분석: 우리는 자연어 처리와 관련된 다양한 데이터셋을 분석하여 모델의 성능을 극대화하는 데 필요한 세부적인 구조를 이해하고 이를 개선하는 경험을 보유하고 있습니다.
  • 고유 기술력: LoRA, LLaMA, Gemma와 같은 최신 경량화 모델 분석 경험을 바탕으로, 대규모 언어 모델을 최적화하는 기술을 보유하고 있습니다.

4. 현재의 한계와 해결 방안

  • PoC(Proof of Concept) 구현 미완료: 현재 자금 부족으로 PoC 결과물은 구현하지 못했지만, 이미 철저한 모델 분석과 연구를 바탕으로 향후 단기간에 결과물을 낼 수 있는 기반을 마련해두었습니다.
  • 상용화 경험 부족: 상용화 경험이 다소 부족하다는 점은 인정하지만, 이를 보완하기 위해 상용화 프로세스를 빠르게 학습하고, 다양한 분야에서 AI 솔루션을 개발하여 테스트하는 계획을 갖고 있습니다.

5. 차별화된 경쟁력

Deep Network는 기존의 대기업이나 학계 출신 전문가들과는 다른 독창적인 접근법을 가지고 있습니다. 우리는 실질적인 연구와 실험을 바탕으로 한 심층적인 기술 분석을 통해, 상용화된 AI 솔루션보다 더욱 유연하고 고도화된 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다.

  • 유연성: 대기업과 달리, 우리는 빠르게 변화하는 기술 트렌드에 대응할 수 있는 유연한 구조를 갖추고 있습니다.
  • 독창성: 기존의 상용화된 솔루션이 아닌, 맞춤형 AI 기술을 통해 고객의 특수한 요구에 부합하는 솔루션을 제안할 수 있습니다.

6. 시장 가능성

AI 산업은 매년 기하급수적으로 성장하고 있으며, 특히 자연어 처리 및 생성 분야는 그 중에서도 가장 빠르게 발전하는 분야입니다. Deep Network는 이러한 급성장하는 시장에서 차별화된 기술력을 바탕으로 중요한 역할을 할 수 있습니다.

  • 언어 모델 상용화: 최신 GPT 모델들을 기반으로 한 다양한 상업용 애플리케이션이 시장에서 폭발적인 수요를 일으키고 있습니다. 우리는 이러한 수요에 대응할 준비가 되어 있습니다.
  • 산업 확장성: 금융, 헬스케어, 교육 등 다양한 분야에서 자연어 처리 기술의 수요가 급증하고 있으며, 우리는 이러한 분야에 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있는 준비가 되어 있습니다.

7. 향후 계획

  • PoC 개발: 투자 유치를 통해 단기간 내에 PoC 결과물을 출시할 예정입니다. 이를 통해 우리의 기술적 역량을 검증하고, 상용화를 위한 구체적인 로드맵을 제시할 것입니다.
  • 기술 고도화: LoRA, LLaMA, Gemma와 같은 경량화 모델의 설계 구조를 더 깊이 연구하고, 이를 응용할 수 있는 추가 기술을 개발할 계획입니다.
  • 파트너십 확대: 다양한 산업 분야의 기업들과의 파트너십을 통해, 우리가 보유한 AI 기술을 실제 비즈니스 문제 해결에 적용하는 것을 목표로 하고 있습니다.
  • 상용화 및 수익화: 개발된 솔루션을 상용화하여 수익을 창출할 계획입니다. 특히 금융, 헬스케어, 고객 서비스 자동화 등 고부가가치 산업에 AI 솔루션을 도입하여 가치를 증대시킬 것입니다.

8. 기술 포트폴리오

  • TensorFlow 기반 AI 모델: TensorFlow에서 직접 구현한 LLM 및 Transformer 모델의 기술력을 보유하고 있습니다.
  • 자연어 처리(NLP): 다양한 자연어 처리 작업에 대한 심도 깊은 연구 및 성능 최적화 경험을 통해 실질적인 AI 솔루션을 제공할 수 있습니다.
  • 멀티태스킹 학습: 하나의 모델이 여러 작업을 처리할 수 있도록 하는 멀티태스킹 학습 기술을 통해 AI 모델의 효율성을 높이고 있습니다.

9. 투자 유치 목적

Deep Network는 기술력을 바탕으로 성장 가능성이 높은 AI 시장에서 경쟁력을 강화하고, 빠르게 상용화할 수 있는 AI 솔루션을 개발하기 위해 투자 유치를 목표로 하고 있습니다.
투자를 통해 다음과 같은 구체적인 계획을 실행할 것입니다:

  1. PoC 구현: 실질적인 PoC 결과물을 출시하여 시장에서 기술력을 입증.
  2. 기술 개발 가속화: 최신 연구 동향을 반영한 기술 개발을 가속화.
  3. 마케팅 및 고객 확보: 상용화된 AI 솔루션을 빠르게 확산시키기 위한 마케팅 전략을 구축하고 초기 고객을 확보.

10. 결론

Deep Network는 단순한 기술 연구에 그치지 않고, 실제 비즈니스 문제를 해결하는 AI 솔루션을 제공할 수 있는 능력을 갖춘 유망한 스타트업입니다. 우리는 투자자의 신뢰를 바탕으로 한 단계 더 나아가, AI 시장에서 중요한 플레이어로 자리 잡고자 합니다.

 

AI(인공지능/딥러닝)  일인 스타트업 딥네트워크    장석원   sayhi7@daum.net    010-3350 6509      많은   AI(인공지능/딥러닝) 모델 세부 구조 연구 및 구현 관련 많은 연락 기다리겠읍니다 ...  

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내가 운영하는 딥네트워크의 Bluetooth 5.1 기술력 소개: 1 : N 무선 통신 기술력 소개

저희 기업은 Bluetooth 5.1 기술을 활용한 1:20 무선 통신 솔루션을 개발하여, 20개 이상의 TX 모듈과 1개의 RX 모듈이 효율적으로 통신하는 시스템을 제공합니다. 이 솔루션은 저전력 설계 및 Nordic Bluetooth 5.1 칩셋을 기반으로, 고성능 센서 네트워크 구축이 가능합니다. TX 모듈에는 온도 센서가 부착되어 있으며, RX 모듈은 다수의 센서 데이터를 통합하여 UART를 통해 디스플레이 모듈로 전송합니다.

기술 개요

  • 목적: RX 모듈이 20개의 TX 모듈로부터 데이터를 실시간으로 수집하고, 저전력 모드에서 효율적인 통신을 유지.
  • TX 모듈: BLE Advertising을 통해 RX 모듈과 연결, 주기적으로 온도 데이터를 송신.
  • RX 모듈: Multi-link Central 기능을 통해 최대 20개의 TX 모듈과 동시에 연결 및 데이터 수신, 처리.

주요 절차 및 방법

  1. 페어링 및 연결 유지
    • RX 모듈은 BLE 스캔 기능을 통해 주변의 TX 모듈을 검색합니다.
    • BLE_GAP_EVT_ADV_REPORT 이벤트가 발생하면, RX 모듈은 광고 패킷에서 TX 모듈의 주소 및 서비스 정보를 확인합니다.
    • RX 모듈은 sd_ble_gap_connect() API를 사용하여 최대 20개의 TX 모듈과 순차적으로 연결을 시도합니다.
    • 각 연결은 Connection Parameters로 설정된 최소/최대 연결 주기, 슬레이브 지연시간 등을 기반으로 안정적으로 관리됩니다.
  2. 다중 연결 관리
    • Nordic SDK의 Multi-link Central 예제를 기반으로, RX 모듈은 동시에 20개의 TX 모듈과 연결을 유지합니다.
    • 각 연결에 대해 BLE_CONN_HANDLE_INVALID를 통해 연결 핸들을 관리하고, BLE_GAP_EVT_CONNECTED 이벤트로 연결 상태를 모니터링합니다.
    • 연결된 모든 TX 모듈에서 송신되는 Notification 이벤트를 RX 모듈에서 처리하여, 데이터를 연속적으로 수신합니다.
  3. 데이터 수집 및 처리
    • 각 TX 모듈은 정기적으로 Notification을 통해 온도 데이터를 RX 모듈로 송신합니다.
    • RX 모듈은 ble_nus_data_send() API를 통해 수신한 데이터를 UART를 통해 외부 디스플레이 모듈로 전송합니다.
    • 모든 데이터는 FIFO 구조로 처리되어 실시간 데이터 통합이 가능하며, 데이터 수집 간격과 동기화가 최적화됩니다.
  4. 저전력 최적화
    • BLE 5.1의 저전력 특성을 적극 활용하여, 각 TX 모듈은 수십 μA의 전력을 소모하며, RX 모듈도 최적화된 전력 관리 기법을 통해 수백 μA 수준의 전력 소모를 유지합니다.
    • Connection Interval 및 Slave Latency 설정을 통해 전력 소모를 최소화하면서도 안정적인 데이터 통신을 보장합니다.
  5. 전력 소모 측정
    • 저희 솔루션은 BLE 통신 주기와 저전력 모드에 따른 전력 소모량을 실시간으로 모니터링하며, TX 모듈의 전력 소모는 50ms 주기에서 수십 μA에서 수 mA 사이로, RX 모듈은 수백 μA에서 수 mA 수준의 소모를 유지합니다.
    • 전력 측정 도구를 통해 BLE 통신 중 발생하는 전력 소모를 분석하여 배터리 수명 최적화를 지원합니다.
  6. 확장성 및 유연성
    • Nordic SDK 기반의 커스터마이징이 가능하여, 추가적인 센서 모듈 및 통신 모듈을 손쉽게 통합할 수 있습니다.

적용 분야

  • 산업용 센서 네트워크: 다수의 온도, 습도, 가스 센서를 통합한 모니터링 시스템.
  • 헬스케어: 여러 환자의 바이오 데이터를 실시간으로 수집하여 중앙 모니터링 시스템으로 전송.
  • 스마트 홈: 다수의 IoT 장치를 제어하는 통합 스마트 네트워크 구축.

저희 기업은

Bluetooth 5.1 통신 기술을 통해 다수의 장치와의 안정적이고 효율적인 연결을 구현하며, 다양한 산업군에서 활용 가능한 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

 

딥네트워크    장석원   010-3350 6509    sayhi7@daum.net

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판매 가격은 협의 가능하고 확실한 기술 노하우 자료를  [STM32H743] [중국 WIFI ESP32 적용] [LWIP 스택을 적용해 SPI / UART 로 소켓 송수신 구현 세부 노하우 기술자료 판매 합니다]  LWIP 스택을 적용해 SPI / UART 로 소켓 송수신 구현시 소스의 어느 어느 부분을 어떻게 수정해야 동작되는지 설명한 자료 입니다 ...

 

딥네트워크 장석원 010-3350 6509   sayhi7@daum.net   으로 세부 문의 주세요

 

 

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일인기업 딥네트워크 장석원 포트폴리오.pdf
0.34MB

 

딥네트워크  대표  장석원  입니다 ...    제 포트폴리오 살펴봐 주시고 관심있으시면 제 포트폴리오의  관련 분야로 문의(기술미팅) 부탁드립니다 ... 

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