안녕하세요!
현재 저는 맛비님 강의와 함께 딥러닝 및 AI 하드웨어(NPU, 뉴로모픽 칩) 관한 강의, 세미나를 들으며 공부를 하고있는 학부생입니다.
AI를 공부함에 있어서 python 프로그래밍을 활용해 software(?)적인 부분을 다루는 개발자가 되기위한 지식과 AI 하드웨어 가속기 및 NPU, 뉴로모픽 칩 등을 다루는 하드웨어 엔지니어가 되기위해 공부해야할 방향이 다를거라고 생각합니다.
혹시 이 둘의 차이점을 간단하게 알 수 있을까요? 하드웨어 엔지니어를 희망하는 입장에서 어느 부분에 더욱 포커스를 맞춰 공부를 진행해야 하는지 궁금합니다!
안녕하세요 :)
다른 회사 Case 는 잘모르겠지만, 제가 일하는 회사 기준으로 생각해서 답변 드릴께요.
Training 과 Inference 의 차이를 알고 계시면 이해해 도움이 되실 것 같습니다. (모르시면 검색)
<질문 답변>
"AI를 공부함에 있어서 python 프로그래밍을 활용해 software(?)적인 부분을 다루는 개발자"
AI Network 를 만들고 Training 하는 업무가 주 입니다. AI Framework 을 다루기 때문에, python 이 주 언어가 되겠죠.
"AI 하드웨어 가속기 및 NPU, 뉴로모픽 칩 등을 다루는 하드웨어 엔지니어"
Training 이 완료된 AI Network 를 효율적으로 (Power, Performance, Area) 연산하도록 HW 를 설계하는 업무를 합니다. HW 설계를 하기 때문에, Verilog HDL (VHDL) 혹은 HLS 를 주로 다룹니다.
우리가 HW 를 쉽게 사용하게 만들어주는 SW 역할 또한 중요하다고 생각하는데요.
이 부분은 논외로 하겠습니다. (고급 경험이 필요합니다.)
<공부 내용>
저는 HW 설계 업무를 하고 있구요. 하드웨어 엔지니어를 희망하는 입장 이라고 하시니, HW 설계에 집중해서 공부를 하시는 것이 옳다고 봅니다.
학부생 입장에서는 사실 전공 석사 분들 보다는 깊이가 부족할 수 있다 생각은 들어요.
AI HW 설계 라고 했지만, AI 가 아닌 다른걸 할 가능성도 있다고 봅니다.
개인적으로는 어떠한 HW 설계도 할 수 있는 상태가, 나중에 취업시장에서 리스크를 줄이는 선택이지 않을까 생각이 듭니다.
Verilog HDL 공부를 하시다가, AI HW 구현 관련 프로젝트를 해보시는 걸 추천드려요.
AI 공부는 Training 보다는 Inference 에 포커싱 하셔서 공부해보세요.
이런 프로젝트는 어떤것을 참고해야하나... 싶긴 한데, 구글링해보니 특별히 없긴하네요. ㅠㅠ
꼭 AI 를 해야 한다가 아니시면, 다른 것들이라도..?
결론은 HW 설계 공부를 열심히 하자 입니다.
즐공하세요 :)
답글
질문을 구체적으로 작성하지 못했는데도 긴 답변 작성해주셔서 감사합니다!
말씀해주신부분 참고해서 계속 공부해보겠습니다~!
답글