프로젝트

AI 인사이트

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연구 분야

기술 도입 효과 및 상용화 단계

경제적/시장 적용 및 기대 효과

1
AI/HPC 가속기 및 시스템 솔루션
  • 이기종 가속기(CPU, GPU, NPU 등) 기반 분산 딥러닝 최적화: AI 모델의 학습 및 추론 속도를 극대화하고 데이터센터의 에너지 효율을 개선하는 핵심 기술을 개발합니다.
  • 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템 설계: 다중 프로세서와 이기종 메모리를 통합 관리하여, 복잡한 연산 처리가 필요한 시뮬레이션, 빅데이터 분석 등에서 압도적인 성능을 제공하는 시스템 아키텍처를 구축합니다.

AI 가속기 및 최적화 기술은 기업의 생산성 향상과 직결되며, AI 관련 비즈니스 투자는 GDP 성장을 견인하는 핵심 동력입니다. 본 연구실의 기술은 AI 반도체 및 클라우드 컴퓨팅 시장에서 기술 경쟁력을 확보하고, 데이터센터 운영 비용 절감 및 신규 AI 서비스 창출에 기여할 것으로 기대됩니다.

2
차세대 메모리 및 스토리지 시스템
  • 데이터 압축 기반 메모리 설계: 메모리 스케일링 한계를 극복하고, 한정된 메모리 용량과 대역폭 문제를 해결하여 시스템 전체 성능을 향상시키는 기술을 개발합니다.
  • 고신뢰성 비휘발성 메모리(NVM) 아키텍처: STT-RAM과 같은 차세대 메모리의 내구성과 신뢰성을 높이는 캐시 메모리 아키텍처를 연구하여 데이터 저장의 안정성을 확보합니다.

메모리 병목 현상 해결을 통해 데이터 집약적 애플리케이션(AI, 빅데이터)의 성능을 획기적으로 개선할 수 있습니다. 이는 차세대 메모리(CXL, PIM) 시장을 선도하고, 고성능 서버 및 스토리지 솔루션의 국산화를 통해 수입 의존도를 낮추며 글로벌 시장 경쟁력을 강화하는 효과를 가져올 것입니다.

3
시스템 반도체 설계 및 인재양성
  • 하드웨어/소프트웨어 통합 설계(Co-design): 특정 응용 분야에 최적화된 시스템 반도체(SoC) 설계를 통해 성능과 전력 효율을 극대화합니다.
  • 내결함성 및 보안 아키텍처 연구: 시스템의 안정성과 데이터 보안을 강화하는 하드웨어 수준의 솔루션을 개발하여 신뢰도 높은 컴퓨팅 환경을 제공합니다.

국내 반도체 산업의 가장 큰 과제인 시스템 반도체 분야의 핵심 설계 기술(IP)을 확보하고, 전문 인력을 양성하여 산업 생태계의 중장기적 경쟁력을 강화합니다. 이는 안정적인 반도체 공급망 구축과 국가 기술 주권 확보에 기여할 것입니다.

완료된 프로젝트

7

1

이기종 가속기 기반 분산 딥러닝 최적화 기법 연구

과학기술정보통신부

2024년 06월 - 2024년 11월

2

[1-3][통합Ez]고성능 컴퓨팅을 위한 다중 이종 프로세싱 및 메모리 시스템 설계

과학기술정보통신부

2024년 03월 - 2025년 02월

3

[1-2][통합Ez]고성능 컴퓨팅을 위한 다중 이종 프로세싱 및 메모리 시스템 설계

과학기술정보통신부

2023년 03월 - 2024년 02월

4

고성능 컴퓨팅을 위한 다중 이종 프로세싱 및 메모리 시스템 설계

(재)한국연구재단(NRF)

2023년 03월 - 2024년 02월

5

메모리 스케일링 문제 해결을 위한 데이터 압축 기반의 메모리 설계

(재)한국연구재단(NRF)

2021년 03월 - 2022년 02월

6

IoT기반의 절수형 스마트 샤워 제어 시스템 개발

중소벤처기업부

2018년 12월 - 2019년 12월

7

데이터 압축을 통한 고신뢰성 STT-RAM 캐쉬 메모리 아키텍처

(재)한국연구재단(NRF)

2018년 03월 - 2018년 10월