지난 1일 경북
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작성자 sans339 작성일 25-12-04 11:01 조회 3 댓글 0본문
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지난 1일 경북 영덕군 병곡면 경상북도 수산자원연구원 어류사육동에서 사육 중인 국내 회유 연어 모습. 김정석 기자 지난 1일 오후 경북 영덕군 병곡면 경북수산자원연구원(이하 연구원). 멀리 고래불해수욕장이 보이는 연구원은 2층 짜리 본관과 10여개의 부속 건물로 이뤄져 있다. 김진각 생산과장과 김윤하 박사가 사육 중인 연어를 살펴보기 위해 본관에서 200여m 떨어진 어류사육3동으로 향했다. 어류사육3동에 들어가니 지름 6m, 깊이 1m 수조 7개가 눈에 들어왔다. 수조에선 성장 단계별로 연어가 자라고 있다. 가장 앞쪽에는 올해 초 부화해 크기가 15~20㎝ 정도의 어린 연어 500여 마리가 있었고, 뒤로 갈수록 크기가 커져 마지막 수조엔 2022년부터 자라 몸길이가 60㎝에 달하는 성어들이 보였다. 3년 된 연어에는 번식기에 나타나는 무늬인 혼인색(婚姻色)이 확연했다. 김 박사는 “혼인색을 띠는 연어는 채란을 하기 전 해수에서 담수로 옮겨 적응 과정을 거쳐야 한다. 최근 담수로 옮긴 연어 상태를 살펴보러 왔다”고 했다. 경북 영덕군 병곡면 경상북도 수산자원연구원에서 사육 중인 국내 회유 연어 '첨연어'의 모습. 사진 경북수산자원연구원 ━ ‘토종연어’ 완전 양식 성공 눈앞 성어들이 있는 수조 앞엔 원통의 유리관이 보였다. 유리관 바닥엔 노르스름한 연어알이 깔려 있다. 이 연어알은 국내 최초로 성공한 ‘양식 연어 인공 채란’의 결과물이다. 김진각 과장은 알을 가리키며 “사육장에서 태어나 바다를 한 번도 나가본 적 없는 어미 연어에서 채취한 알에 수컷 연어의 정소를 수정시켜 만든 것”이라고 설명했다. 그는 “인공 채란을 통해 만들어진 연어알은 자연 상태 알보다는 훨씬 부화율이 낮은 것이 일반적”이라고 했다. 아무리 환경을 자연과 비슷하게 조성했다고 하더라도 온도나 산소 등에 편차가 있고 알을 짜내는 과정에서 손상을 입을 가능성이 있어서다. 하지만 인공 채란으로 만들어진 연어알에서 새끼 연어가 부화한다면, 자연으로부터 연어의 치어나 알을 구하지 않고 어류의 생애주기를 완성하는 ‘완전 양식’의 첫 사례가 된다. 직경 1㎝에 불과한 연어알에 연구원의 온 관심이 쏠려 있는 이유다. 경북 영덕군 병곡면 경상북도 수산자원연구원 관계자가 어류사육동에서 사육 중인 국내 삼성전자 HBM3E와 HBM4. [삼성전자 제공] [헤럴드경제=김현일 기자] 구글과 아마존이 자체 인공지능(AI) 가속기를 앞세워 ‘엔비디아 천하’에 도전장을 내민 가운데 엔비디아의 최고재무책임자(CFO)가 나서 “우리 수준을 따라잡는 것은 매우 어려렵다”며 평가절하했다.그러나 구글의 텐서처리장치(TPU)가 최근 돌풍을 일으키면서 반도체 업계는 ‘엔비디아 대 반(反) 엔비디아 연합’의 경쟁 구도에 주목하고 있다. 엔비디아 GPU만으로는 폭증하는 AI 수요를 감당할 수 없는 상황에서 빅테크 기업들의 ASIC이 틈새 역할을 할 수 있다는 전망이 나온다.특히 엔비디아의 고성능 GPU가 반드시 필요하지 않은 추론이나 경량 모델의 학습 영역에서 상대적으로 저렴한 ASIC이 선택받을 것이란 관측이다. 구글 TPU는 AI 추론 비용을 GPU보다 25% 줄일 수 있는 것으로 평가된다.이처럼 엔비디아와 빅테크 기업들의 AI 가속기가 경쟁하는 상황은 삼성전자와 SK하이닉스에겐 호재로 분류된다. 어느 쪽이 승기를 잡든 HBM을 필요로 하는 상황이 길어지면 양사의 HBM 사업 호황도 장기화할 수 있기 때문이다.엔비디아만을 바라봤던 삼성전자와 SK하이닉스 입장에서 HBM 고객 다변화는 곧 가격 협상력 상승으로도 이어질 수 있다. 향후 빅테크 기업들이 ASIC의 성능 향상을 위해 고성능 HBM을 찾을 것으로 보여 삼성전자와 SK하이닉스의 공급 경쟁은 한층 더 치열해질 전망이다. 구글 도전에도 엔비디아 자신만만 “성격 완전히 달라” 콜레트 크레스 엔비디아 CFO는 지난 2일(현지시간) 미국 애리조나주에서 열린 ‘UBS 글로벌 기술·AI 콘퍼런스’에서 빅테크 기업들이 내놓는 ASIC에 대해 냉소적인 반응을 보였다.그는 “기능이 아주 단순한 ASIC이 엔비디아의 수준을 따라잡기는 매우 어렵다”며 “많은 고객들은 학습과 추론이 모두 가능한 엔비디아의 플랫폼을 선호한다. ASIC과는 성격이 완전히 다르다”고 강조했다.이는 ASIC이 특정 기능만 수행하도록 설계된 칩이라는 점에서 한계가 있다는 것을 에둘러 지적한 것으로 해석된다. ASIC은 처음부터 사용자의 요구에 맞춰 회로를
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