내 신경망 만들기(Making My Own Neural Network)

내 신경망 만들기(Making My Own Neural Network)

온 세상이 "인공지능"으로 가득 합니다. "Make your own Neural Network" 은 인공지능의 시작이라고 하는 "신경망"을 쉽게 설명한 책입니다. 이 책은 한글 번역판도 있는데 부제에서 말한 "수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초"라는 문구에 동감할 만 합니다.


Make Your Own Neural Network                    신경망 첫걸음

1부와 2부로 나눠진 이 책은 1부에서 신경망의 작동 원리를 곱셈과 덧셈 만으로 설명합니다. 약간의 고등 수학 '처럼' 보이는 부분이 가미되어 있지만 1차 방정식과 인수분해 만으로도 충분히 이해할 수 있는 수준입니다. 2부는 '파이썬(Python)'으로 내 신경망을 제작 합니다. "DIY with Python"라는 장 제목부터 남다릅니다. '파이썬'이라는 컴퓨팅 언어를 모르는 입문자를 배려하여 "아주 부드럽게 시작(A Very Gentle Start with Python)"합니다. 1부가 '수포자' 였다면 2부는 '컴포자(컴퓨팅 언어를 포기한 자)'를 대상으로 쓰였다고 해줄 만 합니다. 텐서플로우니 파이토치니 하는 매우 추상적인 패키지(라이브러리)들을 사용하지 않고도 가장 기본적인 numpy, matplotlib 만 사용하여 MNIST 라는 손글씨 숫자 영상 인식을 수행하는 "내 신경망"을 충분히 코딩하고 실행할 수 있음을 보여주고 있습니다.

다만 '수포자', '컴포자'의 입문서 치고 두께가 만만치 않아서 요약글을 준비했습니다.

내 신경망 만들기(Making My Own Neural Network)
https://fun-teaching-goodkook.blogspot.com/2026/05/blog-post.html

원서의 제목을 빌어 "내 신경망(My Own Neural Network)" 제작이 목표입니다. "파이썬" 뿐만 아니라 C++ 언어로도 작성 했습니다. 파이썬과 C++ 언어를 공부하면서 학습 예제로도 유용할 것입니다. 소스 코드는 "내 칩 디자인 킷"의 깃허브 저장소에 올려 놓았습니다.

https://github.com/GoodKook/ETRI-0.5um-CMOS-MPW-Std-Cell-DK/tree/main/Projects/MYONN

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오픈-소스 "내 칩" 디자인 킷 사용자 그룹(Open-Source My-Chip Design Kit User Group)

https://groups.google.com/g/mychip-on-mydesk

[양평집] 2026년 4월...

[양평집] 2026년 4월...





   

   

 

 

  
 


 

"아집" 이라는 나잇살을 경계한다.

"아집" 이라는 나잇살을 경계한다.

"지적"과 "훈계"는 나이 들어가며 느는 것 같다. 안 그럴려고 하는데도 내 태도에서 잔뜩 묻어 나오나 보다. 상대가 이해하고 받아주는 경우 그나마 다행이 아닐 수 없다.  "지적"을 애써 "조언"이라고 우겨본다. "아집"은 조언을 "지적질"이 되게한다. "인공지능(사실은 검색)"은 "아집"을 이렇게 설명한다. 

아집(我執)은 자기중심적인 좁은 생각에 사로잡혀, 다른 사람의 의견이나 입장을 무시하고 자기만을 내세우는 고집을 뜻합니다.

최근 아집을 부릴뻔 했다. "인공지능"이라는 최신 신기술을 접하면서 '아~ 그거 신경망 아냐?' 라며 옛날에 다 해봤던 것이라고 치부해 버렸었다. 학생들에게 한수 가르칠 생각에 찾아본 입문서 "Make Your Own Neural Network"를 처음 발견하고는 이론따위 대충 넘겼다. 이 책의 2부에 "파이썬"이라는 컴퓨팅 언어로 신경망을 구현해 놨길래 앞의 이론은 다 아는 것인 양 키보드 부터 두드렸다. 저자가 소스 코드(파이썬으로 작성된)를 모두 깃허브 저장소에 올려 놨으니 어렵지 않게 신경망을 내 컴퓨터에서 작동 시킬 수 있었다. 그런데, '이게 내것 맞아?' 책 제목에 'Your Own' 이라지만 '그의 것'이라는 찜찜함을 떨칠 수 없다. 더구나 '파이썬'은 너무나 추상성이 높아서 단 몇줄로 인공지능 반도체의 핵심이라는 '곱셈 합(행렬 내적)'을 단번에 해치운다. 그가 2부 첫머리에 이렇게 써놨다.

"To Really understanding, you need to make it yourself"

'다 아는 것'이라는 '아집'을 떨쳐 버려야 할것 같았다. '내 것'으로 만들어 보기로 한다. 나는 '파이썬'보다는 'C++' 인간이다. 그의 파이썬 신경망을 나의 C++ 로 바꾸기로 하고 이 책의 첫장부터 다시 읽고(서너번은 정독한 듯하다) 기억 깊숙히 잠겨있던 행렬 내적이니 지수 함수 미분이니 하는 것들을 들춰내 나의 언어로 작성했다. 비로서 '나의 신경망'이 되었다.

    https://github.com/GoodKook/ETRI-0.5um-CMOS-MPW-Std-Cell-DK/tree/main/Projects/MYONN

'내것'으로 이리저리 시험해 보고 나서야 비로서 유튜브에 올려져 있는 수많은 동영상들을 '거의' 완벽하게 이해할 수 있게 됐다. 어떤 것들은 내용을 '지적'할 수 있게 됐다. 내 것을 가진 자의 뿌듣함이 아닐 수 없다. 다시한번 그간 해온 연륜이 있다며 "아집"에 빠지지 말아야 겠다고 다짐해본다.

AI 에이전트가 RISC-V CPU 코어를 처음부터 설계합니다.

칩 설계에 인공지능이 활용되고 있다는 이야기는 진즉부터 있었습니다. 그런데 어느 부분에 인공지능이 적용되는지 궁금했던 차에 IEEE Spectrum 에 이와 관련하여 여러 기사가 실렸더군요.

"내 칩 제작 서비스"의 MPW를 통해 내 칩을 제작하려고 오픈-소스 반도체 설계 도구(EDA Tools)를 활용하여 "내 칩 디지털 디자인 킷"을 마련하고 몇가지 RTL 베릴로그 예제를 만들었습니다. 베릴로그를 합성하고 표준 셀 배치와 배선을 거쳐 GDS를 만들어 성공적으로 작동하는 "내 칩"을 제작할 수 있었습니다. 설계 자동화 도구를 사용 하면서 '오픈-소스' 도구들이 내놓은 결과물들을 보며 상용도구에 못지 않다는 감탄을 자아내기도 했습니다. 물론 대규모 설계에 대해 한계가 있을 것이고 상용 도구에 비하면 '오픈-소스'의 도구가 이르지 못하는 점도 많습니다. 특히 타이밍 클로져(Timing Closure)를 제대로 맞추지 못하고 있는 점은 분명해 보입니다. 최근 오픈-소스 베릴로그 합성기 Yosys에서도 업계 표준으로 받아 들이는 시높시스 디자인 컨스트레인트 SDC를 이제 막 수용하기 시작한 점은 그나마 다행입니다. 합성으로 얻은 네트리스트를 가지고 표준 셀의 배치는 레이아웃의 품질을 결정하는 중요한 요소 입니다. 

"내 칩 디자인 킷" 예제중 FIR_PE는 표준 셀이 1천여개에 불과한 소규모 설계 입니다. 자동 배선을 해놓은 레이아웃을 보면 간혹 바보같아 보이는 배선(터무니 없이 길거나 바로 이웃한 지점 사이의 배선을 이리저리 돌리거나)을 발견하곤 합니다. 배선 이전에 배치가 최적화 되지 않은 탓일 겁니다. 또는 설계자의 배치 옵션이 무리했을 수도 있습니다. 천여개에 이르는 부품들 사이의 수만에 이르는 배선을 하려면 '바보 같더라도' 자동화는 피할 수 없습니다. 일부 지엽적인 '바보 스러움'이 발견 되긴 하지만 인간으로서는 해낼 수 있는 일이 아니기 때문입니다. 이 '배치의 자동화'에 인공지능이 깊이 개입되어 있습니다. 아래의 기사를 읽어 보시길 권합니다. 자동 배치에 인공지능을 적용한 결과에 논란이 있었다고 합니다. 인공지능 만의 결과로 보이지 않는 다는 것입니다. 논의야 어땠든 이 기사를 읽으면서 반도체 설계 도구들과 방법론에 연구할 일이 아주 많다는 생각을 하게 됩니다.

Ending an Ugly Chapter in Chip Design
https://spectrum.ieee.org/chip-design-controversy

배치와 배선보다 훨씬 높은 추상화 수준의 설계자동화 기사도 눈에 띕니다. 단지 최적의 배치를 생성하는데 그치지 않고 전문가 수준의 조언까지 제공하는 AI 에이전트 까지 동원되었고 합니다. Verkor 라는 스타트업이 만든 AI 에이전트는 CPU를 묘사한 단 129 단어로부터 완벽한 RISC-V 를 설계하고 GDS 까지 생성할 수 있었답니다.

AI Agent Designs a RISC-V CPU Core From Scratch
Startup Verkor.io’s agentic AI orchestrated the entire design process from a 219-word prompt

AI 에이전트가 RISC-V CPU 코어를 처음부터 설계합니다. 스타트업 Verkor.io의 인공지능 에이전트는 219단어로 된 프롬프트를 바탕으로 전체 디자인 프로세스를 진행했습니다.

https://spectrum.ieee.org/ai-chip-design

이 기사의 연관 기사들(케이던스, 시높시스 등 상용 도구 제작사들의 인공지능 활용)도 함께 읽어보면 아주 흥미롭습니다. "내 칩 제작 서비스"를 통해 할 수 있는 설계가 비록 작고 보잘 것 없어 보이지만 이를 통해 세상의 변화를 읽고 안목을 넓히는 계기가 되길 바랍니다.

어느 시골 생활자의 봄날 아침 책상샷 (feat. "오픈 소스 내칩 디자인 킷" 사용자 그룹)

아무도 궁금해 하지 않을 어느 시골 생활자의 봄날 아침 책상샷

올해로 마침내 어쩔수 없이 국민 연금 수급 대상자가 되었다고 합니다.  앞으로 몇번이나 더 볼 수 있을지 모르지만 마당에 나서 맞는 봄날 아침 햇살이 눈이 부십니다. 우리나라 기대 평균 수명이 83세라고 합니다. 별탈 없이 산다면 열댓번 남아 있다고 생각하니 아쉽기 그지없네요. 대문밖에 나서 한창인 벗꽃을 구경하다가 들어 왔습니다.

어질러 놓은 책상을 보면서 마음만은 호기심 가득한 청춘이라며 조금 위안을 받습니다. 아무도 궁금해 하지 않지만 책상 샷을 늘어놓아 봅니다. "양평집"은 구옥을 고쳐 넓힌 탓에 내부 구조가 기이합니다. 창가를 빙둘러 여러대의 책상이 놓여 있어요. 가정 먼저 눈에 띄는 회의 테이블. 여섯명이 앉아 회의를 할 수 있지만 실제 회의를 해본 적은 없습니다.

뭔가 신기한 것을 이해했을 때 저기 앉아 창밖을 보며 연구 노트를 씁니다. 요즘 인공지능이 흥하니 그 기초라는 신경망을 기억 속에서 끄집어 내어 정리하고 있습니다. 이어서 공돌이 답게 땜질 책상이 있습니다.  

마주한 벽면으로 주 책상에서는 시뮬레이션, 테스트, 코딩, 동영상 녹화 등 컴퓨터를 사용하는 작업을 합니다. 중국 알리 상회에서 구입한 오실로스코프가 보이네요. '메이커'(아마도 업계에서 일하다 은퇴한 노련한 기술자)들이 자작으로 측정기들을 만들어 그 소스들이 공개되고 이를 받아 중국에서 제조하니 가격이 엄청나게 저렴합니다. 초 정밀도는 아니더라도 대학(석사급) 실험 수준에는 충분 합니다.

그 옆을 돌아가면 공작대와 무전 책상이 있습니다. 기판을 자르고 샷시 만들 때 쓰는 간단한 공구들이 보입니다. 3D 프린터와 NC 밀링기를 구입할까 고민만 몇년째 입니다.

저는 아마추어 무선사입니다. 시골에 와서 속시원하게 40메터 길이의 (어마어마 한! 도시에서는 꿈도 못 꿀!) 다이폴 안테나를 쳤습니다. 요즘은 반도체 설계에 빠져 있어서 무전기에 먼지만 뽀얗군요. 틈날 때는 초소형 무전기를 만들어 교신을 하기도 합니다. 내가 만든 전자회로가 내 책상을 벗어나 하늘로 날아오르다니!!!

 
https://www.youtube.com/shorts/N4XRflOGtJc

천장에 비행기가 날아 다니네요. 입체 종이 공작(paper craft)도 저의 취미중 하나 입니다.

 

사진에서 보다시피 컴퓨터 외에 밤하늘, 비행기, 무전기 등등 아직 궁금한 것이 많습니다. 예전에는 당연하다고 여겼던 것들이 뒤늦게 궁금해 져서 찾아보고 이해하고 만들어보고 부수고 있습니다. 30년 전에 곁눈질로나마 봐뒀던 요즘 신기술이라 하는 것들의 기초를 지금 매우 유용하게 되살리고 있습니다. 예전에 컴퓨터의 성능을 이유로 실현하지 못하던 것들이 이제 살아나니 한편 후련하고 처음부터 시작하느라 고전하는 젊은 친구들을 보니 한편 고소(?) 합니다.

The Mistake That Built Heathkit, and the America That Buried It
https://youtu.be/lUQOG1hp54g?si=cZ07jr2Leovly2Uy

지금의 과학기술 사회를 이루는데 큰 기여를 했던 "히쓰킷(Heathkit)". 단지 부품을 파는데 그치지 않고 조립 설명서를 넘어 회로 동작을 교육하는 교재로도 그만 이었다고 합니다. 그덕에 지금의 "메이커" 전통의 토대가 되었다는 생각을 하게 합니다. 아쉽게도 전자부품이 작아져 직접 조립할 수 없게 된데다 80년대 들어 완제품의 대량생산으로 키트 제품의 가격이 완제품보다 비싸져서 결국 문을 닫게 되었습니다. 최근 전자부품의 대량생산과 제조기술 덕에 "모듈"들의 가격이 내려가서 "메이커"들이 부활하고 있습니다. 설계와 제작 비용 때문에 엄두도 못냈던 "반도체" 역시 예외는 아닙니다. 독일의 어느 '메이커'가 Tiny Tapeout 으로 유명한 매튜 벤(M. Venn)씨를 온-라인으로 모셔다가 디지털 반도체 설계를 진행 하더군요. 무려 여섯 시간동안 중간에 밥도 먹어가며 라이브를 진행 합니다.

LIVE: Making a custom ASIC design feat. legendary Matt Venn
https://www.youtube.com/live/cU38rujL6eY?si=tr-QAovpLVbHrr3E

마침내 자기가 첫 ASIC을 만들었다며 자랑을 하고 있어요.

I made a custom ASIC: World's first of its kind
https://youtu.be/DdF_nzMW_i8?si=0tY_MSxJevES1dP7

Tiny Tapeout 을 통해 칩을 만들려면 비용이 들지만 우리는 "내 칩 제작 서비스"는 무료입니다.

호기심을 불태워 보세요. 혹시 반도체 설계를 어떻게 시작할지 모른다면 "오픈 소스 내칩 디자인 킷" 사용자 그룹에 들러 주세요.

MyChip-On-MyDesk
https://groups.google.com/g/mychip-on-mydesk

https://www.youtube.com/watch?v=X9EmajSiu0w

누구나 환영 합니다.

"내가 해야 할 일은 해야겠다"

"내가 해야 할 일은 해야겠다"

반도체 설계 무료 특강을 해주겠다고 한지 1년이 지났다. "워크 샵" 같은 일회성 강연 몇차례 외에 문의는 없다. 사례가 부담스럽나 싶어 무료라고 했지만, 학생들끼리 동아리 모임도 좋다고 했지만... 그랬다. 디자인 킷과 함께 예제도 만들어 놓고 설명 문서도 만들어 공개 했지만 응답 없기는 여전하다. 학생들에게 다가가 보려고 구글 그룹도 만들고 단체 메일도 보내 보지만 여전히 시원찮다. 요즘 너도나도 한다는 유튜브 라이브까지 진행 중인데... 집사람 하는 말이 "뭐하러...?" 그러다가 이사람 이야기를 보게 됐다.

맞아, 바꿀게 많으니 내 할일은 해야겠다고 다잡아본다.

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"내 칩 제작 서비스"/"반도체 설계 교실" 오픈-소스 디자인 킷 사용자 그룹의 유튜브 라이브
[MyChip-on-MyDesk 예제] "탁구 게임기" 5. GLCD의 버스 기능 모델
https://youtube.com/live/7HGbpbpBQ6w
4월 19일(일) 오후 10시부터 시작합니다.

[MyChip-on-MyDesk 예제/유튜브] "탁구 게임기" 4. 움직이는 탁구공

[MyChip-on-MyDesk 예제] "탁구 게임기" 4. 움직이는 탁구공

4월 16일(일) 오후 10시부터 시작합니다.
https://youtube.com/live/k1PdCfVomNE

"내 칩 제작 서비스"/"반도체 설계 교실" 오픈-소스 디자인 킷 사용자 그룹의 유튜브 라이브
https://groups.google.com/g/mychip-on-mydesk

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"[베릴로그 RTL 예제] 탁구 게임기"는 "내 칩 설계교실"의 한학기 분량의 교재 입니다. 오픈-소스 툴 사용법은 줄이고 디지털 반도체 "설계"에 집중합니다. 선수과목으로 "디지털 논리회로", 베릴로그 HDL 그리고 C++ 과목을 이수를 전재로 쉽게 작성하려고 했습니다. 디지털 회로에서 배웠던 카운터 회로부터 시작하여  시스템 수준 테스트벤치, 코-시뮬레이션, FPGA 활용 코-에뮬레이션 검증 그리고 "내 칩 제작 서비스"의 공정으로 합성에서 레이아웃 생성까지 다룹니다. 총 8편으로 구성되었습니다.

1. RTL 베릴로그로 "탁구대" 그리기
https://fun-teaching-goodkook.blogspot.com/2026/02/rtl.html
https://youtube.com/live/mRaz7ZcDv-Y

    1-1. 래스터 스캔 방식 비디오 시현
    1-2. 베릴로그 HDL로 탁구대 그리기
    1-3. C++ 로 작성하는 하드웨어 시뮬레이션 테스트벤치
    1-4. 시뮬레이터 빌드
    1-5. Makefile
    1-6. 실습

2. 그래픽 LCD 구동 칩의 시뮬레이션 모델
https://fun-teaching-goodkook.blogspot.com/2026/03/rtl-2.html
https://www.youtube.com/live/wSZ4ZqaUh4s

    2-1. 도트 매트릭스 그래픽 LCD 구동 칩
    2-2. 인터페이스 프로토콜
    2-3. 그래픽 데이터 메모리
    2-4. SystemC 모델
        a. 리셋 동작
        b. 명령 또는 데이터 구분
        c. 명령 해석
        d. 그림 데이터 접근(읽기 또는 쓰기)
    2-5. 실습
        a. 따라하기
        b. 과제

3. "탁구대"의 그래픽 테스트 벤치
https://fun-teaching-goodkook.blogspot.com/2026/03/rtl-3.html
https://youtube.com/live/SP_5hmNIGsI

    3-1. 핸드 쉐이크
    3-2. RTL 베릴로그 "탁구대"
    3-3. 그래픽 LCD 인터페이스 모델
    3-4. 실습 및 과제

4. 움직이는 탁구공
https://fun-teaching-goodkook.blogspot.com/2026/03/rtl-4.html
https://youtube.com/live/k1PdCfVomNE

    4-1. 탁구공 이미지 비트-맵
    4-2. 임의 위치에 탁구공 그리기
    4-3. 움직이는 탁구공
    4-4. 실습 및 과제

5. GLCD의 버스 기능 모델
https://fun-teaching-goodkook.blogspot.com/2026/03/rtl-5-glcd.html
    5-1. 버스 기능 모델
    5-2. BFM 수준으로 작성된 GLCD 모델
    5-3. 실습 및 과제

6. 탁구대, 움직이는 공 그리고 탁구채
https://fun-teaching-goodkook.blogspot.com/2026/03/rtl-6.html
    6-1. "탁구대"와 "움직이는 공" 시현
    6-2. "탁구채"
    6-3. 대화형 하드웨어 시뮬레이터
    6-4. 실습 및 과제

7. 코-에뮬레이션(Co-Emulation) 검증
https://fun-teaching-goodkook.blogspot.com/2026/03/rtl-7.html

    7-1. 테스트벤치 재사용 코-에뮬레이션
    7-2. "내 칩" 에뮬레이션 검증 키트
    7-3. 에뮬레이터 작동 모드
      a. 싸이클 상세(CA, Cycle Accurate) 모드
      b. 전송수준(TL, Transaction Level) 모드
      c. 시스템 응용(SA, System Application) 모드
    7-4. 실습 및 과제
      a. 싸이클 상세(CA) 모드
      b. 전송수준(TL) 모드
      c. 시스템 응용(SA) 모드
      d. 과제

8. "내 칩"
https://fun-teaching-goodkook.blogspot.com/2026/03/rtl-8.html
    8-1. 반도체 제조도면
    8-2. 합성
    8-3. 합성 후 시뮬레이션
    8-4. 표준 셀 배치와 배선
    8-5. 사인-오프: '레이아웃' 도면 검사
        a. 적층 비아 검사(Stacked Via Check)
        b. 디자인 룰 검사(Design Rule Check)
        c. 레이아웃 대 회로도(Layout versus Schematic) 검사
    8-6. 칩-탑
    8-7. 실습 및 과제

예제 소스는 깃허브에 있습니다.
https://github.com/GoodKook/ETRI-0.5um-CMOS-MPW-Std-Cell-DK/tree/main/Projects/RTL/pong_SbS

교재 pdf:
https://github.com/GoodKook/ETRI-0.5um-CMOS-MPW-Std-Cell-DK/blob/main/docs/ETRI_%EC%97%B0%EA%B5%AC%EB%85%B8%ED%8A%B8/%EC%97%B0%EA%B5%AC%EB%85%B8%ED%8A%B822_%ED%83%81%EA%B5%AC%EA%B2%8C%EC%9E%84%EA%B8%B0.pdf

[양평집] 2026년 3월.... 오랜만에 월기

[양평집] 2026년 3월.... 오랜만에 월기

거의 1년만에 "양평집" 월기를 씁니다. 이 블로그를 방문 했다면 대충 조금 바빴다는 핑계가 이해될지도 모르겠습니다. 아무리 그랬다고 해도 달력에 기록해 두는 일상을 스캔할 시간 정도는 있잖아요?

한류가 지구촌을 휩쓸고 있다고 하는데 사실인가봅니다. 해외에 나가본지, 외국인을 만나본지도 오래되서 실감을 하지는 못하지만 한글로 작성되는 이 블로그  방문객의 나라별 분포가 이상합니다. 어쩌다가 외국의 검색에 노출된 모양인데 한글을 자동 번역으로 읽나요? 아니면 해외 동포들일까요?

그냥 사진 만이라도 월기로 올려놓기로 합니다. "양평집"의 3월의 마당 입니다. 가장 먼저 봄을 알리는 크로커스와 민들레,

 

돌단풍과 꽃잔디

 

올해는 여느때보다 봄이 일찍 왔다고 합니다. 벌써 할미꽃이 피었습니다.

  

곧 명자나무의 붉은 꽃이 나오려고 하고 머윗대 나물을 맛볼수 있겠습니다.

   

부추와 쪽파. 봄나물 전을 부칠 생각에 침이 고이네요.

 

동물병원에서 설 선물로 받은 꽃핀을 꼽은 두녀석. 별로 탐탁치 않은가보네요.

 

인공지능 시대를 맞이하는 FPGA의 역활

인공지능 시대를 맞이하는 FPGA의 역활
FPGA In the new AI era

"인공지능 반도체(또는 AI 칩)"은 인공지능 알고리즘을 "효율적"으로 처리하는 칩(GPU, NPU, ASIC 등)이다. 범용 CPU에서도 인공지능 알고리즘의 수행이 물론 가능하다. 다만 AI 칩이라고 따로 분류하는 이유는 인공지능 알고리즘의 엄청난 량의 곱셈과 덧셈을 "효율적"으로 수행하는 것에 주안점을 두었기 때문이다.

범용 CPU가 미리 정해둔 규칙을 기반(Rule-Based)으로 IF~THEN~ELSE 방식의 알고리즘 처리에 적합하다면 AI 프로세서는 스스로 규칙을 만들기 위해 엄청난 계산을 한다. 범용 CPU로  인공지능 알고리즘을 수행하면 메모리에서 명령을 읽어 그 뜻을 해독하고 계산에 필요한 값을 불러와 계산하고 다시 그 값을 메모리에 저장하는 일을 수없이 반복한다. 명령중 정작 인공지능을 위한 계산 비중은 매우 낮다. 이에 비해 AI 칩은 범용 CPU의 ALU(Arithmetic-Logical Unit) 대신 단번에 곱셈과 덧셈(Multiplication-Accumulation)을 반복 계산하는 전용의 산술 장치를 가지고 있다. 당연히 명령을 해석하고 이에 맞춰 값을 불러오고 저장하는데 클럭을 소모하지 않는다. 따라서 AI 칩은 적은 클럭을 들이고도 방대한 계산을 할 수 있는 "효율적"인 반도체다. 게다가 자료의 교차 의존이 거의 없는 인공지능 알고리즘의 특성 상 대규모 연산기를 동원한 병렬처리 구조를 취하기 매우 적합하다. 반도체 칩의 집적도가 폭발해 버린 지금 연산장치의 갯수는 얼마든지 늘릴 수 있다. 일상의 인식체계(패러다임)가 경직된 규칙 기반의 알고리즘에서 유연한 인공지능으로 전환되어 버린 지금 반도체의 화두는 "AI"의 지배가 더욱 공고해질 것은 자명하다.

인공지능의 유연성에 하드웨어의 경직성이 대응하는 방안은 명령처리 방식의 프로세서다. 인공지능 프로세서는 매우 특회된 몇가지 산술명령을 가지고 고용량 메모리를 곁에 두고 있다. 대부분 인공지능 개발자들이 전용 프로세서의 소프트웨어에 집중되어 있는 것을 본다. GPU, NPU 등 프로세서가 지배적인 "AI 칩"에 FPGA의 미래가 있을까?

구조 재편이 가능한 FPGA는 하드웨어의  유연화 방안으로 주목받고 있다. 아예 명령어 자체를 두지 않는 알고리즘 전용의 계산기(하드웨어)를 구성 할 수 있다. 따라서 알고리즘에 소요될 클럭의 수를 극단적으로 줄일 수 있다. 클럭은 곧 에너지 소모를 의미한다. 특히 일방적인 계산을 반복하는 "추론(inference)"에 재구성 가능한 FPGA의 미래가 있다.

아래 동영상은 인공지능 알고리즘에 맞춰 FPGA의 구조가  어떻게 변화되고 있는지 설명한다. 순차적인 알고리즘을 병렬처리 하드웨어를 목표로 기술하기는 소프트웨어에 비하면 매우 어렵다. 하드웨어 설계 생산성을 높이기 위해 기존의 프로그래밍 언어로 기술된 알고리즘을 직접 하드웨어로 합성하는 설계방법론이 이미 성숙되었음을 보여 준다.

The Hidden Weapon for AI Inference EVERY Engineer Missed
거의 모든 기술자들이 놓치고 있는 인공지능 추론용 하드웨어 장치
https://youtu.be/ysd545AjEOU?si=hNBOzb8lbcLSGXxT

How to Build a Neural Network on an FPGA
FPGA에 신경망을 구성하는 방법
https://youtu.be/3qtMs5jD-OY?si=joOEUEez7sbfYFk3

Resources Mentioned:
    hls4ml Repository: https://github.com/fastmachinelearning/hls4ml
    Iris Model on FPGAs GitLab: https://gitlab.com/ai-examples/iris-model-on-fpgas/
    Make your own Neural Network by TARIQ RASHID [pdf]

이미 핏빛으로 물들어 있는 인공지능 소프트웨어에서 그나마 시원한 하드웨어 설계에 눈길을 줘보자. 끝으로,

Challengers Are Coming for Nvidia’s Crown
엔비디아의 아성에 도전자들이 몰려온다 [링크]

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    "AI Semiconductor" [검색]

'K-엔비디아'를 육성 한다는 소식에 드는 기대

'K-엔비디아'를 육성 한다는 소식에 드는 기대

정부는 국산 AI 반도체의 설계와 생산을 지원하는 이른바 'K-엔비디아' 육성 프로젝트를 추진 중이라고 합니다. 국민성장펀드를 활용해 K-엔비디아 프로젝트에 5년간 50조 규모의 대규모 자금을 투입할 계획 이라면서 17일 민관 합동 간담회를 가졌다는 소식입니다. 이 간담회에  금융 위원회와 과학기술 정통부 장관이 참석했다고 합니다. 금융 위원회의 정책 발표라는 것이 좀 특이 합니다.

'K-엔비디아' 육성, 10조 원 AI·반도체 투자
https://youtu.be/rwB9tpCEOuw

이 소식을 접하면서 30년전 메모리 반도체에서 "시스템 반도체"를 해야 한다고 부산을 떨던 기억이 떠오릅니다. "한국형 닌텐도"라는 해프닝도 기억 합니다.

학생들의 설계를 무료로 칩(반도체 부품)으로 제작해 주는 "내 칩 제작 서비스"를 시행한지 벌써 3년째를 맞이하고 있습니다. 이 사업에 참여 하면서 가장 많이 듣는 느낌은 우리의 반도체 교육이 소자와 공정에 치우쳐 있다는 것입니다.  ARM 에 맞서 한국형 CPU를 가져야 한다며 상당한 투자를 하던 그때는 설계 교육이 활발 했었습니다. 크린 룸(반도체 제조시설)을 갖추기가 쉽지 않아서 그랬는지 당장 해볼 수 있는 반도체가 "설계"였을 지도 모릅니다. 각 대학마다 "베릴로그"니 "VHDL" 이니 하면서 설계 과목이 빠지지 않았었습니다. 요즘 "내 칩 MPW"를 홍보하면서 만나는 관계자(?)들의 말을 빌면 학생들이 "설계"를 너무나 어려워 한답니다. 그 이유로 대학의 교과에 소위 "설계"가 없기 때문이라는데 지난 30년간 반도체 공장을 짖느라, 크린 룸 첨단화 하느라 "설계"가 부족 했다고 합니다. 이를 가르칠 전공자 양성도 등한시 되어 지방의 대학에서는 "디지털 설계"를 가르칠 교원이 부족하다는 말을 합니다.

인공지능 반도체는 디지털 설계의 집합체 입니다. 소규모 디지털 계산기를 거대하게 묶은 프로세서 입니다. 다양한 이유로 디지털 계산기를 "소자"로 해결해 보려는 연구와 노력이 있지만 실효성이 별로 없는지 "엔비디아"는 여전히 대규모 디지털 계산기 입니다. 인공지능 반도체의 골든 타임을 놓치지 않기 위해 시행 된다는 'K-엔비디아' 프로젝트가 남의 칩을 사용하는 AI와 반도체 공장에 큰 혜택이 가겠지만 "반도체 설계"에도 한 몫 돌아가길 기대 합니다.

반도체 설계 인력 양성의 한 축을 담당하고 있는 "내 칩 MPW" 제조 공장의 과제에 더이상 "노후 장비"라는 말이 나오지 않길 바랍니다. 학생들이 설계한 "내 칩"이 안정적으로 제조되길 바랍니다. "소프트웨어" 코딩 만큼이나 "반도체 설계"도 다르지 않게 받아들일 수 있길 바랍니다. 반도체 설계 교육을 받는 학생들이 지루하지 않길 바랍니다.  오롯이 내가 설계한 반도체 IC를 써서 기계 부품을 움직이고 소리를 내고 반짝이는 모습을 보면 그 감동은 평생 잊지못한 기억이 될 것입니다. 우리가 정보통신 강국이 되었던 요인에 컴퓨터 실습실에서 내 무릅 위로 옮겨온 "노트북"이 큰 기여를 했듯이 반도체 설계 실습 "장비"가 학교 실험실에서 묶여있지 않길 바랍니다. 오픈-소스 EDA(소프트웨어 및 하드웨어)를 활용하면 반도체 설계 "도구"를 내 책상위에 꾸미는데 큰 비용이 들지 않습니다. 정보통신 학과 입학생에게 "노트북"을 제공 했듯이 "반도체"를 설계하려는 모든 학생들에게 개발 "장비"를 사줄 수 있길 기대합니다.

"적을 알고 나를 알면 백전백승"이라고 합니다. 기왕 "K-엔비디아"를 목표로 삼은 참에 GPU 가 어떤 물건인지 알아봅시다.

https://youtu.be/h9Z4oGN89MU

반도체 설계 공부에 재미를 붙일 수 있을 만한 예제도 마련해 봤으니 살펴봐 주세요. 그리고 이 작은 반도체 설계에도 거대한 GPU와 유사한 개념도 담겨 있으니 찾아보면 흥미로울 것입니다.

["내 칩" 베릴로그 RTL 예제] 탁구 게임기
https://fun-teaching-goodkook.blogspot.com/2026/02/rtl.html

"내 칩" 에뮬레이션 검증 키트/MyChip on MyDesk
https://fun-teaching-goodkook.blogspot.com/2026/01/1.html

물리 인공지능의 종결자는 기계공학

물리 인공지능의 종결자는 기계공학

전기전자공학과 AI 반도체가 세상을 지배하는 듯이 굴지만 결국은 "물리" 인공지능의 종결자는 기계공학입니다.

https://youtu.be/O8txvk5m6VM?si=93CFIpKV-V_8uITy

이 유튜버는 작은 스팀 엔진을 만들기 위해 현미경을 보며 쇠를 깍고 연마 합니다. 그도 전자 계산기의제어 도움을 받는 CNC나 3D 프린터가 효과적일 수 있다는 점은 알고 있지만 굳이 손수 선반(lathe)과 밀링(milling)기를 사용하는 이유가 있다고 합니다. 3D 프린터는 숙련 기술자의 손을 따라갈 만큼 정밀하지 않고 거창한 CNC 장비는 "적정" 하지 않습니다. CNC 대신 작은 부품을 가공하기 위해 펜토그래프를 활용하고 있습니다.

각고 끝에 만든 작은 엔진은 잘 작동합니다. 작지만 흡기와 배기 사이의 운동을 이어주기 위한 플라이 휠이 제역활을 합니다. 작은 엔진이 고유의 운동 주파수(진동 주기)를 가지고 있어서 고속으로 돌리면 동조 현상이 있어서 진동이 격렬해 집니다. 흡배기 직선 운동이 회전운동으로 전달되어야 하는데 고유 진동수 증폭으로 소모되면 곤란하겠습니다. 실시간 진동을 퓨리에 변환으로 측정해보니 약 700 헤르츠에서 최고치가 나왔습니다. 이 진동수를 피하는 대책을 세울 것 이라고 합니다.

시간 상의 진동 현상을 주파수 축으로 변환하여 분석하는 기법은 공학의 다양한 분야에서 활용됩니다. "내 칩" 디자인 킷 예제에 FIR 필터를 설계하면서 특성을 분석하기 위해 퓨리에 변환 기법을 사용하고 있습니다.

https://github.com/GoodKook/ETRI-0.5um-CMOS-MPW-Std-Cell-DK/tree/main/Projects/HLS/FIR8

이 설계는 "내 칩 제작 서비스" MPW를 통해 제작 되었습니다.

제작된 "내 칩"을 테스트 하는데 퓨리에 변환으로 주파수 특성을 확인합니다. 양품 칩의 모습은 다음과 같습니다.

아래 그림은 시간 축상 출력이 그럴듯 하지만 주파수 변환을 해보면 제대로 작동하지 않는 불량 칩의 모습입니다. 차단 주파수 대역의 모습을 보여주지 못하고 있습니다.