[반도체] DRAM 탑재량 증가가 머신러닝의 성능을 좌우하는 시대

>>인메모리 컴퓨팅, 서버 내 DRAM 탑재량의 구조적 증가
-인메모리 컴퓨팅은 실시간 데이터 분석을 위해 기존(Serial Processing)과 달리 병렬 연산(Parallel Processing)을 활용한다.
-기존 서버는 입력 데이터와 연산 프로그램을 모두 CPU에서 수행한다.
-이 CPU의 Core 수가 8~32개에 불과하기 때문에, 방대한 양의 데이터를 모두 분석하기 위해서는 수개월의 시간이 소요된다.
-인메모리 컴퓨팅은 기존 서버와 달리 '3,072~5,120개의 Core로 구성된 GPU'를 데이터 분석에 활용하기 때문에 연산되는 데이터의 단위가
보통 수 Mega Bytes에서 수 Tera Bytes에 이르며, 이는 시스템의 Main Memory인 DRAM의 사용량 증가로 직결된다.
-즉, 머신러닝 구현을 위한 인메모리 컴퓨팅에서는 DRAM 사용량의 구조적 증가가 나타난다.