HDC SOLUTION

HDC
SOLUTION

HDC 솔루션

HDC는 초차원 컴퓨팅 방식의 AI 알고리즘으로,
딥러닝 등 기존의 AI 알고리즘보다 뛰어난
연산 속도와 낮은 전력 소모를 자랑합니다.

코가로보틱스의 HDC 솔루션을 도입하여

인공지능 서비스를 혁신적으로 업그레이드하세요.

HDC는 정보의 표현 및 처리를 고차원 벡터 공간에서 수행하는 연산 방식입니다. 이는 인간의 두뇌가 정보를 다수의 뉴런에 분산하여 저장하는 방식과 유사하게 설계되어 빠른 정보 검색이 가능합니다.

2023년 Quanta Magazine에서 컴퓨터 과학의 3대 혁신 기술 중 하나로 선정되었으며, 2024년 Bank of America에서는 인공지능의 5대 혁신 기술 중 하나로 선정되었습니다.

HDC는 기존 AI 알고리즘에 비해 학습 및 추론 속도가 빠르고, 상대적으로 저사양의 연산 장치에서도 원활하게 구동이 가능합니다.

이에 따라 자율주행, RAG 등 다양한 분야에 적용 가능하며, 온디바이스 AI 구현에 적합합니다.

HDC를 기반으로 효율적인 로봇 AI와 AI 솔루션 기술 개발을 지향합니다.

HDC
SOLUTION

HDC 솔루션

HDC는 정보의 표현 및 처리를 고차원 벡터 공간에서 수행하는 연산 방식입니다. 이는 인간의 두뇌가 정보를 다수의 뉴런에 분산하여 저장하는 방식과 유사하게 설계되어 빠른 정보 검색이 가능합니다.

2023년 Quanta Magazine에서 컴퓨터 과학의 3대 혁신 기술 중 하나로 선정되었으며, 2024년 Bank of America에서는 인공지능의 5대 혁신 기술 중 하나로 선정되었습니다.

HDC는 기존 AI 알고리즘에 비해 학습 및 추론 속도가 빠르고, 상대적으로 저사양의 연산 장치에서도 원활하게 구동이 가능합니다.

이에 따라 자율주행, RAG 등 다양한 분야에 적용 가능하며, 온디바이스 AI 구현에 적합합니다.

HDC를 기반으로 효율적인 로봇 AI와 AI 솔루션 기술 개발을 지향합니다.

생성형 AI의 신뢰성 향상을 위해 RAG(검색 증강 생성) 필수 기술로 자리 잡고 있습니다.

RAG은 AI가 응답을 생성할 때 참고할 정보의 범위를 정해주는 기술로, AI가 대규모 데이터에서 정확하고 효율적으로 정보를 찾아서 사용자에게 제공할 수 있도록 지원합니다.

HDC는 대규모 데이터의 효율적 처리에 최적화된 기술이며, 이러한 특성이 RAG과 높은 시너지를 일으킵니다. 코가로보틱스는 HDC에 기반한 RAG 시스템을 구현하여 빠르고 정확한 생성형 AI 솔루션을 구현하고 있습니다.

01

에너지 효율

간단한 벡터 연산을 통해 정보를 처리하기 때문에
연산량이 적습니다. 이진 값으로 표현되어 개별 연산의
복잡도도 낮습니다. 따라서, 계산 자원을 적게 소모하고
에너지 효율성이 높아 저전력 환경에서도 구동
가능합니다.HDC는 하이퍼벡터에 분산된 정보 중
일부가 손실되더라도 전체 정보를 쉽게 복원할 수
있습니다. 이는 데이터 손실이나 변형이 발생할
수 있는 환경에서 큰 강점이 됩니다.

생성형 AI의 신뢰성 향상을 위해 RAG(검색 증강 생성)이 필수 기술로 자리 잡고 있습니다.

RAG은 AI가 응답을 생성할 때 참고할 정보의 범위를 정해주는 기술로,

AI가 대규모 데이터에서 정확하고 효율적으로 정보를 찾아서 사용자에게 제공할 수 있도록 지원합니다.

HDC는 대규모 데이터의 효율적 처리에 최적화된 기술이며, 이러한 특성이 RAG과 높은 시너지를 일으킵니다.

코가로보틱스는 HDC에 기반한 RAG 시스템을 구현하여 빠르고 정확한 생성형 AI 솔루션을 구현하고 있습니다.

	DL	Tiny DL	HDC	HDC + DL (Tiny DL)
연산량	높음	중간	낮음	중간
플랫폼	고성능 GPU 필요	저성능 GPU 필요	저사양 CPU-Only 가능	저성능 GPU 필요
현장 학습	어려움	일반적으로 불가능	가능	가능
학습 속도	느림	느림 (학습된 DL이 있을 경우 빠름)	빠름	중간
추론 속도	느림	중간	빠름	중간
에너지 효율	낮음	중간	높음	중간
추론 정확도	높음	중간	높음	다소 높음
응용 스케일	대규모	중규모	중규모	중규모

HDC 소개
(Hyper-Dimensional Computing)