ai 세상에서도 무어의 법칙은 지금도 유효한가요?
18개월의 주기로 해서 컴퓨터 가격에는 변함이 없고, 성능은 2배로 향상되다는 무어의 법칙은 인텔의 창립자 고든무어가 직접 경험한 사실을 통해 발견했는데요. 요즘같은 ai 컴퓨터세상에서도 이 무어의 법칙은 유효한가요?
안녕하세요. 전기기사 취득 후 현업에서 일하고 있는 4년차 전기 엔지니어 입니다.
무어의 법칙은 오랜 기간 동안 반도체 산업의 성장을 설명하는 데 사용되었지만, 최근 몇 년간 그 유효성에 대한 논의가 계속되고 있습니다. 기술의 한계에 가까워지면서 무어의 법칙이 예전처럼 엄격하게 적용되기 어려운 상황입니다. AI와 같은 최신 기술들은 병렬 처리 능력이나 새로운 아키텍처를 통해 성능을 향상시키는데, 이는 전통적인 무어의 법칙과는 다른 접근 방식입니다. 다만, 기술 발전의 속도가 여전히 빠르다는 점에서 그 정신은 계속 이어지고 있다고 볼 수 있습니다.
제 답변이 도움이 되셨길 바랍니다.
안녕하세요. 전기전자 분야 전문가입니다.
무어의 법칙은 과거 반도체 산업의 발전을 설명하는 데 유용했지만, 최근 몇 년간 더 이상 정확하게 적용되지 않는 경우가 많습니다. 특히 AI 시대에는 다른 요소들이 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 모델들은 고성능 하드웨어뿐만 아니라 대규모 데이터 세트와 고급 알고리즘의 지원을 필요로 합니다. 따라서 무어의 법칙으로만 성능 향상을 설명하기는 어렵습니다. 하지만 여전히 반도체 기술 발전은 AI 성능 개선에 큰 기여를 하고 있습니다. 좋은 하루 보내시고 저의 답변이 도움이 되셨길 바랍니다 :)
안녕하세요. 신란희 전문가입니다.
최근 AI 컴퓨팅의 발전으로 무어의 법칙은 한계에 다다랐다는 평가가 많습니다. 반도체 소자의 물리적 한계로 성능 향상이 둔화되고 있지만, 새로운 아키텍처와 칩 설계, AI 가속기 등 혁신 기술을 통해 성능 증가는 여전히 이어지고 있습니다. 무어의 법칙은 엄밀히 적용되지 않더라도, 컴퓨팅 성능 향상은 다른 방식으로 지속되고 있는 셈입니다.
안녕하세요. 강세훈 전문가입니다.
AI분야에서는 더 복잡한 요인들이 작용하기 때문에, 무어의 법칙은 여전히 일부 기술 분야에서 유효합니다.
단순히 두배 성능 항상을 예측하기는 어렵습니다.
안녕하세요. 유순혁 전문가입니다.
네, AI 시대에서도 무어의 법칙은 일정 부분 유효하지만 속도가 다소 둔화되었습니다.
반도체 기술의 물리적 한계로 인해 성능 향상 속도가 이전보다 느려지고 있거든요.
AI발전에는 병렬 처리나 특수 하드웨어의 역할이 커지고 있어 단순한 프로세서 성능 향상만으로는 충분하지 않습니다~!
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
AI 세상에서 무어의 법칙은 여전히 중요한 원칙이지만 엄밀히 말하면 이전처럼 엄격하게 적용되지는 않습니다. 무어의 법칙은 반도체 집적 회로의 트랜지스터 수가 약 18~24개월마다 두 배로 증가한다는 법칙인데 물리적 한계와 제조 비용 상승으로 인해 속도가 다소 둔화되고 있습니다
AMD에서는 2022년에 발표하길, '아직도 유효하다'고 주장하지만,
무어의 법칙은 2024년에는 의미가 많이 상실되었습니다.
그리고 cpu를 제작할때 단순히 기술성만 판단하는 것이 아니라, 원가 절감 등의 경제성도 같이 논의되어야 하는데, 무어의 법칙에는 경제 논리를 적용하기에는 한계가 있습니다.