과거에 인공지능은 기술적인 장벽과 비용의 문제로 인해 대기업이나 연구소에서만 접근할 수 있는 도구였다. 하지만 오늘날 AI는 더 이상 전문 개발자들만의 전유물이 아니다. 누구나 자신의 지식과 경험을 AI에 주입해 나만의 AI 비서를 만들 수 있는 시대가 열렸다. 이 변화의 중심에는 OpenAI의 챗GPT와 앤스로픽(Anthropic)의 클로드(Claude) 같은 최신 생성형 AI가 있다. 특히 우리는 이러한 플랫폼에서 제공하는 ‘GPTs’와 ‘프로젝트’ 기능을 통해 나만의 AI 봇을 손쉽게 개발할 수 있다.

.

GPTs: 학습을 통해 내가 원하는 AI 비서로!

챗GPT의 GPTs 기능은 누구나 쉽게 자신만의 AI 모델을 훈련하고 활용할 수 있는 도구이다. 이를 통해 우리는 복잡한 프로그래밍 과정 없이도 AI에게 나만의 지식과 경험을 학습시킬 수 있다. 이것은 그저 꿈같은 일이 아니라, 이미 현실에서 많은 사람들이 경험하고 있는 혁신적인 변화이다.

GPTs는 사용자가 직접 GPT 모델을 커스터마이징하여 사용할 수 있는 기능이다. 이 기능을 활용해 사용자가 특정한 지식이나 상황에 대한 데이터를 GPT에게 제공하면, 특정 상황에서 훨씬 더 맞춤형으로 응답하는 AI를 만들 수 있다. 내가 건강 관리에 대한 전문 지식이 있다면, 나만의 헬스케어 비서를 만들어 매일 건강한 생활 습관을 돕는 역할을 할 수 있는 것이 그 예다. 이처럼 GPTs 기능은 개인의 지식을 AI에 통합함으로써 더 깊이 있는 상호작용이 가능하게 해준다.

GPTs를 만들기 위해서는 챗GPT의 인터페이스에 접속한 뒤, ‘새로운 GPT 만들기’ 기능을 선택하고 ‘건강 관리 비서’, ‘여행 계획 비서’와 같은 이름으로 나만의 AI 비서의 목적과 특징을 정의해야 한다. 이후 비서를 만들기 위해 내가 가진 지식이나 경험을 AI에게 입력하는 단계가 필요하다. 여기에는 텍스트 문서, PDF 파일, Q&A 형식의 데이터를 직접 입력할 수 있다. 중요한 점은 내가 원하는 방향으로 AI의 성격과 전문성을 결정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 건강 관련 지식을 입력할 때는 생활 습관, 운동 요령, 영양 정보 등을 구체적으로 설명하여 AI가 이를 학습할 수 있도록 한다. 이러한 과정을 통해 만들어진 AI 비서는 사용자의 목표와 가치에 맞춰 독창적으로 개발될 수 있다.

이후 특정 질문에 AI가 어떻게 반응할지 예시를 설정하는 과정이 필요하다. 예를 들어, 사용자가 “오늘 어떤 운동을 하면 좋을까?”라고 물어볼 경우, AI가 사용자의 건강 상태와 목표에 맞는 답변을 줄 수 있도록 시나리오를 작성한다. 이렇게 설정한 AI 비서를 테스트하면서 실제로 원하는 대로 대답하는지 확인하고, 필요한 부분은 수정하는 과정을 거친다.

이 과정에서 사용자는 AI의 응답 품질을 향상시키기 위해 추가적인 지식을 입력하거나 설정을 변경할 수 있다. 이렇게 지속적인 테스트와 수정 과정을 통해 AI 비서는 점점 더 정교하고 사용자의 니즈에 맞는 형태로 발전하게 된다.

.

클로드(Claude): 지속적인 상호작용을 통해 보다 전문적인 AI 비서 만들기

앤스로픽(Anthropic)의 클로드(Claude)는 프로젝트 기능을 통해 사용자와 협력하며 특정 목표를 이루는 데 중점을 두고 있다. 이를 활용하면 특정 작업을 중심으로 나만의 AI 비서를 더욱 체계적으로 관리하고 발전시킬 수 있다. 클로드 프로젝트 기능은 단순 챗봇 이상의 역할을 한다. 사용자가 목표를 설정하고 이를 이루기 위한 과정을 관리할 수 있는 도구라는 사실이다. 클로드에게 특정 목표를 설정하게 하고, 이를 중심으로 데이터를 학습시키며 점진적으로 발전시키는 방식으로 진행된다.

예를 들어 여행과 관련된 정보들을 정리하고 이를 기반으로 여행 추천을 해줄 수 있는 AI 비서를 만들고 싶다면, 해당 프로젝트의 목표를 ‘여행 정보 제공 AI 비서 만들기’로 설정할 수 있다. 이제 이를 이루기 위해 필요한 세부 목표들을 나누어야 한다. ‘유럽 여행 정보 제공’, ‘비용 효율적인 여행 계획 제안’, ‘사용자의 취향에 맞는 관광지 추천’ 등의 소목표를 설정할 수 있다. 이렇게 세부적으로 나눈 목표들은 AI 비서를 더욱 전문적이고 정확하게 만드는 데 큰 도움을 준다.

클로드는 사용자의 입력을 통해 학습하므로 프로젝트의 각 목표를 이루기 위해 필요한 데이터를 입력해야 한다. 이후 프로젝트 진행 중 클로드와 대화를 나누며 목표에 맞는 정보를 점검하고 개선하는 방식으로 AI의 지능을 향상시킬 수 있다. 이 과정은 단순한 데이터 입력을 넘어 사용자의 목표와 가치에 맞춰 AI의 성능을 점차 개선하고 발전시키는 것을 의미한다. 사용자는 클로드와의 지속적인 상호작용을 통해 프로젝트의 방향성을 더욱 구체적으로 잡아 나가며, 이를 통해 AI 비서를 점점 더 유용하고 효율적인 도구로 성장시킬 수 있다.

.

나만의 AI 비서 활용백서

이제 GPTs와 클로드 프로젝트 기능을 통해 나만의 AI 비서를 만드는 방법을 알게 되었다. 그렇다면 이렇게 만들어진 AI 비서는 일상에서 어떻게 활용할 수 있을까?

먼저 일정 관리나 진행 상황 점검 등의 역할을 맡길 수 있다. 예를 들어, 매일 아침 내가 해야 할 업무를 정리해 주고, 중요한 이메일을 확인해 주거나 회의 일정을 알려 줄 수 있다. 이처럼 AI 비서는 일상에서 비서 이상의 역할을 수행하며, 일의 효율성을 높여준다.

만약 전문가라면 자신의 지식과 경험을 기반으로 AI 비서를 만들어 고객 응대에 활용할 수 있다. 변호사, 의료 전문가, 심리 상담사 등 전문가들이 자신의 전문 지식을 AI에 주입하여 초기 상담이나 간단한 문의에 대한 자동 응답을 제공하게 만드는 것이 그 예다. 이를 통해 사용자는 반복적인 상담을 줄이고, 고급 정보를 제공받을 수 있다. 이렇게 AI 비서는 사용자의 전문성을 더 넓은 범위에서 활용하고, 더 많은 사람들에게 도움을 줄 수 있는 유용한 도구가 된다.

AI 비서는 학습 도우미로도 유용하다. 만약 학생이라면 자신이 공부하고 있는 내용을 AI에게 학습시켜 언제든지 필요한 정보를 묻고 확인할 수 있는 개인 교사로 활용할 수 있다. 학습 자료를 AI에게 입력하고 나면, 학생은 어려운 개념이나 문제를 AI에게 물어볼 수 있으며, AI는 학생에게 맞춤형으로 설명해 줄 수 있다. 이 과정에서 학생은 단순한 정보의 암기를 넘어 AI와 상호작용을 하며 깊이 있는 이해를 도모할 수 있다. 생성형 AI 기술은 점점 발전하고 있으며, 이를 통해 우리는 더 많은 것을 손쉽게 할 수 있게 될 것이다.

.

실무에도 가능! 무궁무진한 AI 비서 활용법

GPTs와 클로드 프로젝트만 있다면 실제 업무에서도 활용이 가능하다. 아래 글을 통해 다양한 작업을 어떻게 수행할 수 있는지 확인해 보자.

먼저, GPTs를 활용하면 기획안 작성이 수월해진다. 사용자가 가진 아이디어나 기획 방향성을 AI에 입력하면, AI가 데이터와 패턴 분석을 바탕으로 효과적인 구조와 논리를 갖춘 기획서 초안을 만들어준다. 이를 통해 사용자는 초안을 빠르게 준비하고, 세부적인 내용을 다듬고 수정하는 데 집중할 수 있다. AI가 반복적인 작업을 대신 처리해 주므로 기획의 완성도를 높이는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 또한 AI는 다른 유사한 기획서들을 분석하여 더 나은 방안을 제시하거나 참고 자료를 제공함으로써 기획의 질을 높이는 데 도움을 준다.

디자인 영역에서는 클로드 프로젝트를 통해 다양한 디자인 컨셉을 추천받을 수 있다. 특정 프로젝트의 디자인 요구사항을 설정하고, 관련 이미지, 색상, 분위기 등을 AI에게 학습시키면, AI는 사용자의 피드백을 통해 점점 더 사용자의 취향에 맞는 컨셉을 제안할 수 있게 된다. 이 외에도 기존 디자인 트렌드를 분석해 최신 유행을 반영한 컨셉을 제안하거나 전혀 새로운 접근법을 시도할 수 있는 창의적인 방향을 제시해 줌으로써, 디자이너는 이를 통해 디자인 과정에서 발생하는 시간과 자원을 절약할 수 있다.

마지막으로, 마케팅 전략 수립에도 클로드 프로젝트를 통해 효과적인 마케팅 전략을 제시할 수 있다. 특정 마케팅 목표를 설정하고, 관련된 데이터를 입력하면 AI가 이를 바탕으로 타겟 고객 분석, 경쟁사 비교, 시장 트렌드 등을 고려해 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있게 도와준다. 또한 새로운 캠페인 인사이트 제공은 물론, 실시간 데이터를 통해 마케팅 활동의 성과를 추적해 전략의 유연성을 확보할 수 있게 해준다. 이를 통해 사용자는 보다 체계적이고 데이터 기반의 마케팅 계획을 세울 수 있으며, 마케팅 활동의 성과를 극대화할 수 있다.

나만의 AI 비서를 만드는 일은 단순한 기술적 취미를 넘어서, 개인의 생산성을 극대화하고 나의 가치를 증대시키는 강력한 도구가 될 것이다. GPTs와 프로젝트 기능은 복잡한 기술적 지식 없이도 나만의 AI를 쉽게 만들어 주는 접근성을 제공한다. 이제 누구나 자신의 AI 비서를 만들어 일상생활뿐만 아니라 전문적인 영역에서도 혁신적인 변화를 일으킬 수 있는 시대가 되었다. 개인의 경험과 지식을 AI에 주입함으로써, 나만의 AI 비서를 만들어서 일상과 업무의 효율성을 높일 기회가 바로 앞에 놓여 있다. 지금 당장 GPTs와 프로젝트 기능을 활용해 보자. 이 작은 시도가 나의 생활과 일터를 놀라운 방식으로 변화시킬 것이다.

.

※ 본 칼럼은 외부 필진의 견해로, 삼성전자 DS부문의 공식 입장과 다를 수 있습니다.

The post [Behind the CHIP] 누구나 손쉽게 만들 수 있는 나만의 AI 비서 시대 first appeared on 삼성전자 반도체 뉴스룸.

메모리가 직접 연산까지 한다면? 삼성전자 반도체가 입이 떡 벌어지는 차세대 메모리 기술을 공개했습니다. 3월 28일(현지시각 기준) 미국 캘리포니아에서 열린 ‘MemCon 2023’에서 말이죠.

더 빠르고 강력한 효율을 자랑하는 메모리 제품, ‘PIM(Processing In Memory)’과 ‘CXL(Compute Express Link)’ 인터페이스 기반의 ‘PNM(Processing near Memory)’이 그 주인공들이었는데요. 추후 이 제품들을 활용한 기술들이 대중화되면, 초거대 AI의 맞춤형 솔루션으로 자리잡을 수 있다는 사실! 앞으로 어떤 놀라운 활약을 보여줄지 기대되지 않나요?

삼성전자 반도체가 메모리에 진심일 수밖에 없는 이유, 삼반뉴스를 통해 들어보세요.

*MemCon: AI 관련 메모리 솔루션을 보다 심층적으로 다루기 위해 올해 처음으로 개최되는 학회

The post 메모리가 연산까지 하게 된 사연은? ‘MemCon 2023’ 학회에서 공개한 차세대 메모리 솔루션 first appeared on 삼성전자 반도체 뉴스룸.

MemCon 2023은 AI 관련 메모리 솔루션을 보다 심층적으로 다루기 위해 올해 처음으로 개최되는 학회로, 글로벌 IT 기업들을 중심으로 메모리, 디바이스 및 서버 업계를 이끄는 다양한 업체들이 참여했습니다. 삼성전자 반도체(DS부문)는 Founding Member이자 메모리 기술의 선도업체로서 최적의 솔루션 개발 성과와 노력을 선보였습니다. 이번 행사는 한진만 미주총괄(DSA)장의 Opening Remark로 시작되었는데요. 개회사에서 한진만 미주총괄장은 메모리 혁신 기술의 필요성 및 이에 부응하지 않을 경우 구시대 기술로 남을 위험성을 감수해야한다고 강조했습니다. 메모리 기술 혁신에는 메모리 중심 아키텍처 및 서비스형 메모리(Memory-as-a-sevice) 등이 포함되며, 앞으로 지속적인 기술의 혁신을 통해 이와 관련된 새로운 비즈니스 모델이 지속 등장할 것이라고 예상하였습니다.

뒤이어 연단에 오른 미주 메모리연구소장(DSRA-Memory) 최진혁 부사장은 “Memory Innovation in the Era of Data-Centric Computing”을 주제로 다양한 범위의 D램과 낸드플래시의 메모리 월(Memory Wall)* 문제를 해결할 혁신적인 솔루션과 함께, 업계를 선도할 삼성전자 반도체 메모리 기술의 비전을 제시했습니다.

또한 삼성전자 반도체는 초거대 AI 모델을 지원하는 HBM-PIM, CXL 기반 PNM을 비롯해 SmartSSD, Memory-Semantic SSD, Memory Expander 등 다양한 메모리 제품들도 공개했습니다.

* 메모리 월(Memory wall): 프로세서 속도와 메모리 접근 시간 사이의 격차 증가로 인해 발생하는 성능 병목 현상. 이 문제로 인해 프로세서가 메모리로부터 데이터를 기다리는 데 더 많은 시간을 소비하여 시스템 효율이 감소

이번 학회에서 발표한 제품 중 HBM-PIM와 CXL-PNM은 AI 응용처에 적용했을 때 기존 솔루션 대비 GPU 가속기의 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 이와 더불어 The 2nd Gen. SmartSSD(2세대 SmartSSD)는 1세대 대비 크게 향상된 성능을 바탕으로 데이터 연산처리 시간과 에너지 소모량을 줄일 수 있으며, Memory-Semantic SSD는 일반 SSD 대비 20배에 달하는 임의 읽기 속도와 응답속도를 제공해 데이터센터 AI와 머신러닝에 적합한 제품입니다.

그럼, 이번 MemCon 2023에서 공개된 삼성전자 반도체의 최신 메모리 솔루션들을 자세히 알아보겠습니다.

데이터 중심 컴퓨팅 시대로 가는 디딤돌: HBM-PIM, CXL-PNM, 그리고 The 2nd Gen. SmartSSD

최근 화제로 떠오른 ‘챗GPT’는 인공지능을 활용한 대표적인 대화형 챗봇으로 초거대 데이터를 사용하기로도 유명합니다. 이렇게 초거대 데이터에 기반한 서비스가 점차 확대됨에 따라, 처리할 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이에 따라 삼성전자는 초거대 AI 모델 처리에 적합한 HBM-PIM(Processing in Memory)과 CXL(Compute Express Link) 기반 PNM(Processing near Memory) 등의 메모리 반도체 솔루션을 개발했습니다. 이를 사용하면, AI의 성능과 효율 측면에서 상당한 개선 효과를 거둘 수 있을 것으로 기대됩니다.

일례로 챗GPT와 같은 AI 챗봇에 사용되는 GPT-3 언어 모델의 경우, 전체 연산 기능 가운데 PIM을 적용해 가속할 수 있는 부분이 80% 이상인 것으로 예측되고 있습니다. HBM-PIM을 적용하여 성능 개선 효과를 계산해 본 결과, HBM을 사용 GPU 가속기를 활용했을 때보다 AI 모델의 성능이 약 3.4배 이상 향상됨을 확인하였습니다.

한편, CXL 기반 PNM 솔루션은 메모리 용량 추가가 용이한 CXL 인터페이스를 활용해 기존 GPU 가속기 대비 4배 용량으로 제공 가능합니다. 다양한 고객 니즈에 맞는 AI 모델을 한 번에 처리하는데 적합하며, GPT와 같은 초거대 AI 언어모델에도 활용 가능합니다. 또한 PCIe 인터페이스를 사용한 가속기와 비교했을 때, AI 모델의 로딩 속도도 2배 이상 빨라지는 효과가 있습니다.

삼성전자는 HBM-PIM, CXL-PNM 솔루션을 비롯해 이를 지원하는 소프트웨어와 실행 방법, 성능 평가 환경 등을 오픈 소스로 공개하여 생태계 확장을 위한 노력을 지속해 나가고 있습니다.

The 2nd Gen. SmartSSD는 AI 시스템에 활용되는 스토리지 솔루션입니다. SmartSSD 내부에서 데이터 연산처리를 일부 진행한 후, 중간 결과물을 CPU에 전달하기 때문에 데이터 전송 과정에서 지연 시간을 대폭 줄이고, 방대한 양의 데이터도 동시에 처리할 수 있게 합니다. 특히, 고객이 니즈에 맞추어 소프트웨어를 선택적으로 적용해 효율을 더 증가시킬 수 있습니다. 또한, 1세대 제품과 비교해 연산 성능이 2배 이상 향상됐으며 이를 바탕으로 AI 시스템의 데이터베이스 연산처리 시간을 크게 단축할 수 있고 에너지 소모량과 CPU 사용률도 크게 줄일 수 있습니다.

데이터 중심 시대 메모리 확장의 선두주자
: CXL 기술 기반의 Memory Expander와 Memory-Semantic SSD, PBSSD

Memory Expander(MXP)와 Memory-Semantic SSD 역시도 차세대 인터페이스인 CXL을 활용합니다. Memory Expander는 메모리 대역폭과 용량 확장이 가능해 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.

Memory-Semantic SSD는 CXL 인터페이스를 통해 일반 SSD 대비 임의 읽기속도와 응답속도를 최대 20배까지 향상시킬 수 있습니다. 내부에 D램 캐시메모리를 추가해 작은 크기의 데이터 읽기와 쓰기를 보다 효과적으로 처리할 수 있는 제품으로, 성능과 가격경쟁력에 민감한 데이터센터 AI와 머신러닝 데이터베이스에 적합한 솔루션이 될 것으로 예상됩니다.

PBSSD는 스토리지 저장 용량을 페타바이트(PB: Petabyte) 급으로 끌어올린 솔루션으로, 1PB는 6GB짜리 영화를 약 17만4000편 담을 수 있는 용량에 해당합니다. 이렇게 대용량의 스토리지를 바탕으로 최소한의 서버 구축으로도 방대한 양의 데이터 처리가 가능해, 고객들이 효율적으로 시스템을 구축할 수 있습니다.

메모리의 차세대 비전을 제시하는 삼성전자 반도체

미래에 활용될 메모리 제품은 표준화가 진행 중인 상황에서 개발되기 때문에 고객과의 지속적인 교류가 상품화와 생태계 조성에 큰 도움을 줍니다. 이번 MemCon 2023은 다양한 업계와 분야의 이해관계자들이 한 자리에 모여 깊이 토론할 수 있는 자리를 제공했으며, 글로벌 IT 기업들의 니즈를 더 상세하게 파악할 수 있는 좋은 기회가 되었습니다.

앞으로도 메모리 기술 한계를 극복해 나가며 미래 기술을 선도하고자 노력하는 삼성전자 반도체의 끊임없는 노력과 도전에 많은 관심과 기대 부탁드립니다.

The post AI 시스템에 활용될 삼성전자 반도체의 최신 메모리 솔루션, MemCon 2023에서 선보이다 first appeared on 삼성전자 반도체 뉴스룸.

인생맛칩이 새로운 시리즈로 돌아왔습니다. 어렵고 익숙하지 않은 반도체 용어를 쉽고 재미있게 소개하는 ‘반도체어 썰어드립니다(반썰어)’ 시리즈인데요. 오늘 처음으로 파헤쳐 볼 용어는 무엇일까요? 바로 AI의 성능을 획기적으로 높여 줄 지능형 반도체, ‘PIM(Processing In Memory)’입니다.

요즘 어떤 질문에도 척척 대답하는 챗GPT가 연일 화제죠. 질문에 대한 간단한 대답은 물론, 생각을 요하는 광고 문구나 소설까지 작성할 수 있어 4차 산업혁명 시대가 왔다는 것을 실감할 수 있습니다. 그런데, 이 챗GPT에 대해 알아가다 보면, PIM이라는 용어가 종종 함께 등장한다는 사실을 아시나요?

PIM은 메모리 안에 연산장치를 포함한 지능형 반도체로, 메모리와 CPU 간의 데이터 이동을 줄여주는 장치인데요. 지연 현상으로 대답이 단어 단위로 뚝뚝 끊기는 AI에 HBM-PIM*을 더하면 끊김이 없는 대답을 엿볼 수 있다고 합니다. 미래 AI 반도체 산업의 핵심, PIM의 놀라운 잠재력을 더 알고 싶다면, 지금 바로 영상을 시청해보세요.

*HBM-PIM: 삼성전자가 세계 최초로 개발한 기술로 메모리 영역에서 연산 처리가 가능해 CPU와 메모리 간 데이터 이동을 줄여 시스템 성능은 올리고, 에너지 소비는 감소시키는 것이 특징

The post [반썰어 Ep.1] 핵심만 쏙쏙! 어려운 반도체 용어 알기 쉽게 썰어드립니다 – PIM 편 first appeared on 삼성전자 반도체 뉴스룸.