제목

1T-DRAM 기반 저전력 고속 PIM 인공지능 소자 기술 개발

상세 설명

이 연구는 기존 메모리와 연산 기능을 분리한 시스템 구조의 한계를 극복하고, 고속·저전력 인공지능 연산에 최적화된 1T-DRAM 기반 PIM(Processing-In-Memory) 인공지능 소자를 개발하는 것을 목표로 한다. 1T-DRAM은 채널 내부에 데이터를 저장할 수 있는 구조를 통해 메모리 기능과 연산 기능을 동시에 수행할 수 있는 장점이 있으며, 이를 기반으로 한 스테이트풀 로직 연산이 가능함으로써, 로직(NAND, NOR, XOR), 산술(full adder), 인공지능 연산(BNN의 MAC 기능)을 하나의 구조 안에서 고효율로 구현할 수 있다. 본 연구에서는 공정 시뮬레이션을 통해 다양한 1T-DRAM 구조와 제조 조건에 따른 전기적 특성을 정밀 분석하고, 이를 바탕으로 배열소자를 구성하여 동작 전압 최적화 및 연산 조건을 확립하였다. 특히 스테이트풀 로직 연산의 정량적 성능 평가, full adder 산술 연산 최적화, 그리고 BNN에서 활용되는 XNOR 및 MAC 연산 구현 등을 통해 PIM 소자의 다기능성 및 효율성을 실증하였다. 아울러, TCAD 시뮬레이션 기반으로 게이트 길이 15 nm 수준까지 소자 스케일링을 수행하며 고집적화 가능성과 나노급 연산 성능을 확보하였다. 이러한 1T-DRAM 기반 PIM 인공지능 소자는 로직 및 메모리 간 병목 현상을 해소하고, 0.1 pJ의 초저전력과 10 ns 수준의 고속 동작을 실현함으로써, 데이터 이동에 따른 에너지 소모를 획기적으로 줄일 수 있는 핵심 기술로 평가된다. 궁극적으로 본 기술은 병렬 연산 구조와 초고집적 소자 특성을 바탕으로, 빅데이터·AI 기반의 고속 데이터 처리에 최적화된 차세대 메모리 시스템을 구현할 수 있으며, 현재 국내외에서 전무한 스테이트풀 PIM 소자 분야의 원천 기술을 선도함으로써 국가 인공지능 반도체 기술 경쟁력을 크게 향상시킬 것으로 기대된다.

기관명

고려대학교

예산

키워드

프로젝트 기간

2022년 02월 - 2024년 11월

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