컴퓨터사 · 반도체 · AI 인프라
천공카드에서
AI 칩까지
반도체는 갑자기 등장한 부품이 아닙니다. 1890년 인구조사를 처리하던 천공카드에서 시작해 릴레이, 진공관, 트랜지스터, CPU, GPU, HBM까지 이어진 컴퓨팅의 압축된 역사입니다. 이 코스는 “컴퓨터는 왜 전기 스위치가 되었고, 왜 결국 칩이 되었는가”를 손으로 따라갑니다.
26강 로드맵
계산 기계에서 AI 인프라까지
강의 번호 순서대로 읽으면 컴퓨터의 역사, 디지털 논리, 칩 구조, 데이터센터, 현대 AI 인프라가 하나의 흐름으로 이어집니다.
01
구멍으로 사람을 세다 →
1890년 미국 인구조사와 홀러리스의 천공카드 — 컴퓨터는 먼저 '계산'보다 '데이터 처리'에서 필요해졌다
IBM
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02
기계식 계산기에서 자동화로 →
파스칼·배비지·차분기관 — 사람이 하던 반복 계산을 기계에게 맡기려는 오래된 욕망
IBMHP
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03
명령을 바꾸면 다른 일을 한다 →
천공카드, 자카드 직기, 프로그램의 씨앗 — 하드웨어를 갈아엎지 않고 동작만 바꾸는 발상
IBM
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04
0과 1, 생각의 법칙 →
조지 불의 불 대수 — 참·거짓 두 값과 AND·OR·NOT만으로 판단을 계산한다
IntelAMDNVIDIA
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05
전기를 길들이다 →
전압·전류·저항·커패시터 — 빠른 스위치를 만들기 전에 전기를 눈으로 이해한다
Texas InstrumentsAnalog Devices
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06
릴레이: 딸깍거리는 논리 →
전기 자석이 스위치를 대신 누른다 — 느리지만 자동 계산기의 구조를 보여준 중간 단계
IBMSiemens
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07
왜 진공관이 컴퓨터인가 →
진공관은 전기로 여닫는 초고속 스위치 — 기계식 접점 없이 0과 1을 빠르게 바꾼다
RCAIBM
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08
전자식 컴퓨터의 탄생 →
콜로서스·ENIAC — 수천 개 진공관으로 전자 스위치를 병렬로 굴린 최초의 거대한 계산 기계들
IBMUNIVAC
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09
저장 프로그램이라는 반전 →
폰 노이만 구조 — 데이터와 명령을 같은 메모리에 넣자 범용 컴퓨터가 된다
IBMIntel
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10
이진수와 문자 표현 →
숫자, 글자, 명령을 모두 비트 패턴으로 바꾸기 — 컴퓨터가 세상을 읽는 공통 언어
IBMMicrosoft
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11
게이트: 판단을 회로로 만들기 →
스위치를 엮어 AND·OR·NOT·NAND를 만든다 — 논리학이 실제 회로가 되는 순간
IntelTSMCSamsung
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12
ALU: 더하고 비교하는 엔진 →
반가산기·전가산기·논리 연산 — 계산은 작은 게이트 묶음이 숫자를 밀어내는 과정
IntelAMDArm
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13
레지스터와 RAM →
플립플롭, SRAM, DRAM — 비트를 잠깐 붙잡는 법과 많이 저장하는 법은 다르다
SamsungSK hynixMicron
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14
CPU: fetch-decode-execute →
프로그램 카운터, 명령어, 제어장치 — 메모리에서 명령을 꺼내 해석하고 실행하는 반복 루프
IntelAMDArmApple
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15
명령어와 어셈블리 →
LOAD·ADD·JUMP — 사람이 쓴 프로그램이 CPU가 이해하는 작은 명령들로 바뀐다
IntelArmRISC-V
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16
초기 프로그래밍 언어 →
어셈블리에서 포트란·코볼로로 — 하드웨어를 직접 만지던 시대에서 문제를 말하는 시대로
IBMMicrosoftOracle
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17
트랜지스터: 작고 차가운 스위치 →
진공관을 대체한 반도체 스위치 — 더 작고 덜 뜨겁고 오래 가는 컴퓨터의 재료
Bell LabsTexas InstrumentsFairchild
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18
집적회로와 무어의 법칙 →
스위치 하나가 아니라 수백만 개를 한 칩 위에 — 컴퓨터가 방에서 손바닥으로 줄어든 이유
IntelTexas InstrumentsTSMC
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19
마이크로프로세서 →
Intel 4004와 단일 칩 CPU — ALU, 레지스터, 제어장치가 하나의 칩으로 들어간다
IntelAMDArm
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20
빨라지려는 CPU →
클럭, 파이프라인, 캐시, 분기예측 — 같은 명령 루프를 더 빠르게 돌리려는 설계들
IntelAMDApple
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21
메모리 계층과 병목 →
레지스터·캐시·RAM·SSD — 빠른 저장소는 작고, 큰 저장소는 느리다. 메모리 월이 시작된다
SamsungSK hynixMicronKioxia
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22
GPU: 많은 일을 한꺼번에 →
그래픽에서 병렬 계산으로 — CPU가 소수 정예라면 GPU는 수천 개 단순 작업자의 공장
NVIDIAAMDIntel
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23
반도체는 어떻게 만들어지나 →
웨이퍼, 포토리소그래피, EUV, 수율 — 설계가 실물 칩이 되기까지의 제조 파이프라인
TSMCSamsungASMLApplied Materials
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24
메모리를 쌓다: HBM →
DRAM을 위로 쌓고 GPU 옆에 붙인다 — AI 시대 병목은 연산보다 데이터 이동이 된다
SK hynixSamsungMicronNVIDIA
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25
데이터센터의 구조 →
GPU 서버, 랙, 네트워크, 전력, 냉각 — AI는 칩 하나가 아니라 건물 전체가 함께 계산하는 시스템
NVIDIAAWSMicrosoft AzureGoogle CloudEquinix
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26
AI 가속기 풀스택 →
GPU·NPU·HBM·패키징·클라우드·소프트웨어 — 지금의 AI 인프라는 100년 컴퓨팅 역사가 겹친 결과
NVIDIAGoogleCerebrasGroqOpenAI
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이제 모든 장이 열려 있습니다. 각 장에는 관련 회사를 함께 붙이고, 직접 움직여볼 수 있는 작은 인터랙션을 넣어 기술과 산업 지형을 같이 읽을 수 있게 했습니다.