2016년 세계에 ‘알파고 쇼크’을 남겼던 딥마인드가 단백질 합성 분야에서 인공지능(AI)으로 뛰어난 성과를 거두고 있다.1일 외신에 따르면 딥마인드 AI ‘알파폴드’는 단백질 합성 경쟁 대회인 CASP에서 98개의 경쟁 업체를 이겼다. 또한 43개의 단백질 중 25개의 구조를 성공적으로 예측했다. 알파폴드는 단백질 폴딩(접힘)을 예측해, 단백질 모델을 만드는 AI다. 딥마인드는 2018년 12월부터 알파폴드를 개발했다.단백질 3차원 구조 예측은 학계에서 50년간 해결하지 못한 난제다. 단백질은 생명체 주요 구성물질이지만, 구조는
구글이 화상회의를 위한 새로운 하드웨어를 공개했다. 인공지능(AI) 활용을 위해, 하드웨어에는 구글 데이터센터에서 사용하는 AI칩도 포함됐다.구글클라우드는 공식 유튜브 채널을 통해 구글 미트를 위한 신규 하드웨어 '시리즈 원'을 16일 소개했다. 회의 장소 크기에 따라 총 3종으로 나뉜다. 스마트 카메라, 스마트 오디오 바, 미트 컴퓨트 시스템이 기본 구성 하드웨어다. 이들 중에서 스마트 오디오 바와 미트 컴퓨트 시스템에는 ‘TPU(Tensor Processing Unit)’가 활용된다. TPU는 구글이 자체 개발한 데이터 분석 및
상용 AI칩보다 최대 2.8배 빨라구글이 인공지능(AI) 기계학습의 신기원을 열었다. 자체 칩을 활용 시 이미지 인식과 같은 AI 학습에 고작 30초가 걸리지 않았다. 기존 AI칩과 비교해 3배가량 속도를 줄인 것으로 사람이 채 1분도 안 되는 시간에 한 분야의 숙련자가 된다는 의미다.5일 업계 및 외신에 따르면 MLperf AI칩 벤치마크 테스트 결과, 구글이 자체 개발한 데이터 분석 및 딥러닝용 AI칩 TPU(Tensor Processing Unit)가 압도적인 속도의 AI학습 환경을 제공한다. TPU는 이미지 인식, 자연어 처
SK텔레콤이 구글에 이어 두번째로 인공지능(AI) 서비스 처리 속도를 높이는 ‘AI 가속 솔루션(AIX)’을 최근 개발해 상용화했다고 21일 밝혔다. SK텔레콤은 자사 AI 가속 솔루션이 현재 개발에 나선 엔비디아, 인텔 대비 연구개발(R&D) 인프라는 떨어지지만 더 나은 부분도 있다며 자신감을 드러냈다.손바닥 크기 만한 AIX는 소형 카드 형태다. 데이터센터 내 기존 AI 서버에 장착해 딥러닝 연산 속도를 20배 높여준다. AIX를 활용하면 별도 서버 증설 없이 AI 전체 서비스 용량을 기존 대비 5배 늘릴 수 있다. GPU 방식