이 문장을 더욱 상세히 요약해 줄 수 있니?
   알파고 : GPU 176개, CPU 1,202개 사용
 이에 연구팀은 모바일 기기 등에서도 심층 강화학습이 가능하도록 기존 대비 성능이 우수하고 특히, 전력효율이 2.4배 높은 인공지능 반도체 기술인 ‘OmniDRL’을 개발하였다.
   Omni(모든) +DRL(심층 강화학습) : 모든 심층 강화학습 알고리즘을 처리 가능한 반도체
 구체적으로 심층 신경망 데이터(가중치)에 대한 압축률 증가(연산에 불필요하거나 중복된 데이터 개수 감소), 데이터 압축 상태로 연산(기존 반도체는 압축 해제 필요), 연산(프로세서)저장(메모리) 기능이 통합된 SRAM(Static RAM) 기반의 PIM(ProcessingInMemory) 반도체 기술을 사용하였다.
  연산저장 기능이 분리된 폰노이만 컴퓨터 구조(1945∼)를 탈피하여 프로세서메모리 간 데이터 병목현상 및 전력소모 문제 해결
 특히, 기존 PIM 반도체는 정수(Integer) 단위만 연산이 가능하였으나, 이번 연구를 통해 세계 최초로 소수점(FloatingPoint) 기반 연산(추론 및 학습 모두 가능)이 가능한 기술을 개발하였다.
   부동 소수점(FloatingPoint) : 컴퓨터 내부에서 데이터를 저장하는 형태의 한 종류로, 유효숫자를 나타내는 가수와 소수점의 위치를 나타내는 지수로 이루어짐
< 기존 반도체 기술과 이번 연구의 차이점 >
 ‘OmniDRL’을 심층 강화학습 알고리즘의 성능 비교 연구에 주로 활용되는 ‘인간형 로봇 적응 보행 시스템’에 적용한 결과, ‘OmniDRL’이 연결되지 않았을 때보다 7배 이상 빠른 속도로 적응 보행이 가능하였다.

연산저장 기능이 분리된 폰노이만 컴퓨터 구조(1945∼)를 탈피하여 프로세서메모리 간 데이터 병목현상 및 전력소모 문제 해결 특히, 기존 PIM 반도체는 정수(Integer) 단위만 연산이 가능하였으나, 이번 연구를 통해 세계 최초로 소수점(FloatingPoint) 기반 연산(추론 및 학습 모두 가능)이 가능한 기술을 개발하였다.