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클라우드 서버용 AI 반도체는 칩의 스케일이 커지는 한편, 다양한 산업 수요에 맞춘 경량화 모델과 전용 칩 개발의 방향으로 개발 진행 중에 있다. 한편에서는 HBM-PIM 및 뉴로모픽 칩과 같은 낮은 전력과 빠른 연산을 지원하는 AI반도체도 등장하고 있어, 최근 관련 동향과 방향성을 살펴본다.

전력반도체 시장 동향 및 전망에 대해 발표합니다.

클라우드 서버용 AI 반도체는 칩의 스케일이 커지는 한편, 다양한 산업 수요에 맞춘 경량화 모델과 전용 칩 개발의 방향으로 개발 진행 중에 있다. 한편에서는 HBM-PIM 및 뉴로모픽 칩과 같은 낮은 전력과 빠른 연산을 지원하는 AI반도체도 등장하고 있어, 최근 관련 동향과 방향성을 살펴본다.

온디바이스 AI 기술 트렌드 및 미래 전망에 대해 발표합니다.

온디바이스 AI는 데이터를 클라우드로 전송하지 않고, 기기 자체에서 AI 모델을 실행하여 실시간 응답성과 개인정보 보호를 동시에 제공하는 혁신적인 접근 방식입니다. 이번 발표에서는 온디바이스 AI의 주요 트렌드와 함께, 이러한 기술을 구현하기 위해 필요한 인공지능 모델 최적화 기법들을 중점적으로 소개합니다.

온디바이스 AI 개발, 막대한 비용과 복잡한 환경 구축이 먼저 떠오르시나요? 고가의 솔루션, 어려운 설정, 긴 환경 셋업 시간은 더 이상 필수가 아닙니다. 이번 세션에서는 개발 환경 구축에 드는 비용과 시간을 획기적으로 줄이면서도, 강력한 성능과 작은 코드 사이즈를 모두 갖춘 온디바이스 AI 솔루션을 소개합니다. 직관적인 인터페이스를 통해 AI 모델을 손쉽게 설계하고, 고성능 컴파일러를 활용해 리소스 제약 환경에서도 빠르게 실행되는 코드를 만들어내는 전체 개발 흐름을 소개합니다. 복잡하지 않지만 강력한, 새로운 온디바이스 AI 개발의 길을 제시합니다.

온디바이스 AI는 데이터를 클라우드로 전송하지 않고, 기기 자체에서 AI 모델을 실행하여 실시간 응답성과 개인정보 보호를 동시에 제공하는 혁신적인 접근 방식입니다. 이번 발표에서는 온디바이스 AI의 주요 트렌드와 함께, 이러한 기술을 구현하기 위해 필요한 인공지능 모델 최적화 기법들을 중점적으로 소개합니다.

자동차 전장 아키텍처의 통합화로 인해 HW와 SW의 개발, 관리, 유지보수 등 개발환경의 패러다임 변화도 요구받고 있습니다. 검증되고 유연하며 빠른 개발주기로 SDV 목표를 성공시킬 수 있도록 QNX 가 함께할 것입니다.

차세대 오토모티브 시스템은 ADAS, 인포테인먼트을 위한 고속 통신 적용 및 전기차를 위한 안정적 전력 시스템 설계가 필수입니다. 본 세션은 Tektronix 솔루션으로 Automotive Ethernet, SerDes 등 고속 인터페이스와 차량용 전력 관리 과제를 실제 사례로 분석, 엔지니어 분들에게 차량용 통합 측정 및 검증 전략과 실질적 인사이트를 제공합니다.