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프롤로그. 칩 하나만 보면 산업이 보이지 않는다
제1장. AI 연산은 왜 일반 컴퓨팅과 다른가 1절. 학습과 추론의 계산 특성 2절. 병렬연산이 중요한 이유 3절. 칩 이름보다 워크로드 먼저 보기 제2장. GPU는 무엇을 잘하고 어디에서 막히는가 1절. GPU 구조의 핵심 개념 2절. 연산 성능과 실제 처리량의 차이 3절. GPU를 만능 AI 칩으로 만들지 않기 제3장. NPU ASIC 가속기는 왜 따로 생기는가 1절. 특화 연산의 장점 2절. 범용성과 효율의 교환관계 3절. 엣지와 데이터센터의 요구 차이 제4장. HBM은 왜 AI 반도체의 핵심 병목이 되었는가 1절. 연산보다 데이터 이동이 느린 순간 2절. 대역폭과 용량의 역할 3절. HBM 세대 숫자를 암기하기보다 구조로 이해하기 제5장. 첨단 패키징은 칩을 어떻게 하나의 시스템으로 묶는가 1절. 칩렛과 인터포저의 기본 2절. 패키징이 성능과 수율에 미치는 영향 3절. 패키징과 후공정을 단순 조립으로 보지 않기 제6장. 파운드리와 공정은 왜 여전히 중요한가 1절. 설계와 제조의 분업 2절. 공정 미세화의 이익과 비용 3절. 수율 원가 공급능력의 현실 제7장. 칩과 칩 사이 연결은 왜 또 하나의 경쟁인가 1절. 인터커넥트와 네트워크 기본 2절. 대규모 학습에서 통신 병목 3절. 표준과 독점 생태계의 긴장 제8장. 전력과 냉각은 반도체 산업의 일부인가 1절. 전력 대비 성능의 의미 2절. 데이터센터 전력 냉각 제약 3절. 에너지 숫자를 맥락 없이 비교하지 않기 제9장. AI 반도체 공급망은 어떻게 연결되는가 1절. 설계 EDA IP 제조 메모리 장비 패키징 2절. 한 기업이 모두 하지 않는 이유 3절. 병목이 다른 단계로 이동하는 방식 제10장. 수요와 사이클은 무엇이 흔드는가 1절. 데이터센터 투자와 재고 2절. 공급 확장과 리드타임 3절. 한 해의 호황을 장기 추세로 단정하지 않기 제11장. 산업 지표를 투자신호로 오해하지 않는다 1절. 출하량 ASP 가동률 수주의 의미 2절. 기술 우위와 기업가치의 차이 3절. 산업 분석과 종목 추천을 분리하기 제12장. AI 반도체 뉴스를 읽는 열두 가지 질문 1절. 제품 발표에서 확인할 것 2절. 공급망 정책 수요를 함께 보기 3절. 날짜가 붙은 사실로 산업지도를 갱신하기 에필로그. 가장 빠른 칩보다 가장 느린 연결을 본다 |