차세대 컴퓨팅

Ⅰ. 폰노이만 아키텍처와 하버드 아키텍처 비교

항목	폰 노이만 구조	하버드 구조
개념도
개념	- 명령어와 데이터를 모두 같은 메모리에 저장하는 구조	- 명령어와 데이터를 서로 다른 메모리에 저장하는 구조
처리 방식	- 특정 주소 지점부터 실행 - 명령어아 데이터 구분 없음	- 명령어와 데이터 구분 기반 - 메모리 동시 접근 수행 가
병목현상	- 발생 가능	- 발생 불가능
하드웨어 구조	- 단순	- 복잡
구현 비용	- 낮음	- 높음
명령어 코드 변경	- 가능	- 불가능
주 사용 ISA	- CISC (Complex Instruction Set Computer)	- RISC (Reduced Instruction Set Computer)
장점	- 구조가 단순, 구현 쉬움 - 구현 비용이 낮음	- 병목 현상 빠른 해결 - 소형 CPU, 임베디드에 유리
단점	- 병목현상 발생으로 느림	- 구현 복잡하고 구현 비용 높음

 

Ⅱ. 전통적인 컴퓨팅 구조를 뛰어넘는 차세대 컴퓨팅의 개요

가. 차세대 컴퓨팅의 정의

- 데이터 처리 속도, 에너지 효율성, 병렬 처리 능력, 유연성에서 기존 컴퓨팅 구조를 뛰어넘는 새로운 컴퓨팅 구조

 

나. 차세대 컴퓨팅의 필요성

필요성	설명
데이터 양의 급증	- 빅데이터, 인공지능, IoT 발전으로 처리 필요한 데이터 양 기하급수적으로 증가
병렬 처리 중요성	- 다수의 프로세서를 동시에 활용하는 병렬 처리로 성능 향상
에너지 효율성	- 데이터 센터, 모바일 장치에서의 저전력 고효율 처리 지원 필요
맞춤형 처리 요구	- AI, 그래픽,암호화 등 특수 작업을 위한 맞춤형 아키텍처의 필요

 

Ⅲ. 차세대 컴퓨팅의 종류

가. 차세대 컴퓨팅 기술별 분류

컴퓨팅 구조	설명	특징
양자 컴퓨팅	- 양자 역학의 원리를 이용해 정보 처리하는 방식 - 큐비트(Qubit)라는 양자 비트로 데이터 처리	- 병렬 처리, 빠른 계산 속도 가능 - 기술적 난제와 소형화 과제
뉴로모픽 컴퓨팅	- 뇌의 신경망을 모방하여 설계된 컴퓨팅 방식 - 신경망 처리에 최적화된 하드웨어 사용	- 저전력 소비와 높은 병렬 처리 - AI와 머신러닝에 특화된 처리
분자 컴퓨팅	- 분자 수준에서 정보를 처리하는 방식 - 분자나 화학 반응을 이용하여 계산을 수행	- 고도 집적성과 에너지 효율성 제공 - 기술 미완성, 속도와 정확도 개선 필요
광 컴퓨팅	- 빛을 이용해 데이터를 처리하는 방식 - 광학 소자와 레이저를 활용하여 계산 수행	- 고속 처리와 뛰어난 병렬 처리 - 기술적 구현 복잡, 안정성 문제
스핀트로닉스	- 전자의스핀을 정보의처리및 저장에 이용 - 전자의 전하뿐만 아니라 스핀을 활용	- 저전력 소비와 고속 처리 가능 - 비휘발성 메모리와 새로운 기억장치 개발

 

나. 차세대 컴퓨팅 용도별 분류

용도	요구 기술	특징 및 활용
인공지능	- 뉴로모픽 컴퓨팅	- 신경망 모방 AI 모델 학습, 저전력 및 고속 처리
	- 양자 컴퓨팅	- 북잡한 최적화 문제, 머신러닝과 딥러닝 학습 개선
	- 광 컴퓨팅	- 고속 병렬 처리, 대규모 데이터 처리 속도향상
암호화 및 보안	- 양자 컴퓨팅	- 양자 키 분배(QKD)와 양자 암호화 활용 보안 통신
	- 스핀트로닉스	- 스핀 기반 저전력, 고속 암호화 제공
	- 광 컴퓨팅	- 고속 암호화 및 해독 지원, 네트워크 보안
시뮬레이션 및 모델링	- 양자 컴퓨팅	- 양자 시스템 시뮬레이션 및 물리적 모델링
	- 분자 컴퓨팅	- 화학, 분자 수준의 시뮬레이션에 활용
	- 광 컴퓨팅	- 대규모 시뮬레이션 및 고속 계산으로 성능 개선
	- 뉴로모픽 컴퓨팅	- 뇌 기능 시뮬레이션, 뇌-기계 인터페이스 개발