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표제지 1

목차 3

Chapter 01. 인공지능 기반 3차원 모델링 및 렌더링을 위한 가속 AI 반도체의 기술 동향 / 이영민 4

Ⅰ. 개요 4

Ⅱ. 인공지능 기반 모델링/렌더링 기술의 변화 6

1. NeRF 6

2. Instant NGP 8

3. 3DGS 8

Ⅲ. 인공지능 기반 모델링 및 렌더링 가속 반도체의 기술 현황 9

1. RT-NeRF: 데이터 희소성을 고려한 NeRF 아키텍처 9

2. ICARUS: 고정소수점 기반 NeRF 아키텍처 11

3. NeuRex: 메모리 관리 특화 NeRF 아키텍처 11

4. MetaVRain: 실시간 렌더링 NeRF 프로세서 12

5. NeuGPU: 모델링 특화 NeRF 프로세서 13

6. IRIS: 3DGS 특화 렌더링, 모델링 프로세서 14

Ⅳ. 마무리: 2DGS 등장, 가속 반도체의 필요성 15

참고문헌 16

Chapter 02. 양자 오류 정정과 내결함성 양자 컴퓨팅의 원리와 발전 / 권혁준 18

Ⅰ. 서론 18

1. 결맞음 깨짐과의 대면: 양자 컴퓨팅의 주요 장애물 19

2. 기초적 통찰: 오류 정정의 이론적 가능성 19

Ⅱ. 초기 양자 오류 정정 부호 21

1. 쇼어의 9큐비트 부호: 선구적 접근법 21

2. 스테인의 7큐비트 부호: 고전 부호 이론의 활용 22

3. 칼더뱅크-쇼어-스테인(CSS) 구성: 일반적 프레임워크 23

Ⅲ. 확장 가능한 양자 오류 정정 구조 24

1. 표면 부호: 위상학적 보호와 실용적 가능성 24

2. 양자 저밀도 패리티 검사(LDPC) 부호: 더 높은 효율성을 향하여 26

Ⅳ. 내결함성 양자 컴퓨팅의 원리와 프로토콜 28

1. 양자 문턱 정리: 실현 가능성의 초석 28

2. 보편성 달성: 게이트와 자원 상태 29

Ⅴ. 글로벌 QEC 기술 경쟁 지형도 30

1. 빅테크의 각축전: IBM, Google, Microsoft의 로드맵 30

2. 국내의 양자 생태계 내 QEC관련 기업 동향 31

Ⅵ. 결론 32

참고문헌 33

판권기 35

표목차 24

[표 1] 초기 QEC 부호 비교 24

[표 2] 주요 QEC 구조 특징 비교 27

[표 3] 빅테크 기업들의 QEC 로드맵 및 기술 경쟁 현황 30

[표 4] QEC 기술을 선도하는 전문기업 및 스타트업 현황 31

[표 5] 국내의 QEC 관련 기업/기관 32

그림목차 5

Chapter 01. 인공지능 기반 3차원 모델링 및 렌더링을 위한 가속 AI 반도체의 기술 동향 / 이영민 5

[그림 1] NeRF 기반 렌더링의 개념도 5

[그림 2] NeRF 기반 렌더링의 절차 7

[그림 3] Instant NGP의 핵심 아이디어 8

[그림 4] 3DGS의 모델링 및 렌더링 연산 과정 9

[그림 5] RT-NeRF의 가속 하드웨어 구조도 10

[그림 6] ICARUS의 가속 하드웨어 구조도 11

[그림 7] NeuRex 가속 하드웨어 구조 및 해싱(hashing) 기반 데이터 처리 12

[그림 8] MetaVRain의 성능 비교(vs GPU), 가속 반도체 및 데모 보드 시스템 13

[그림 9] NeuGPU 프로세서와 엣지 GPU 대비 모델링 성능 13

[그림 10] IRIS 프로세서의 구조와 칩 마이크로그래프 14

Chapter 02. 양자 오류 정정과 내결함성 양자 컴퓨팅의 원리와 발전 / 권혁준 25

[그림 1] 표면 코드의 2차원 배열 구현과 동작 방식 25

[그림 2] MS사의 Majorana 1 칩 30

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