본 연구실은 차세대 고성능 컴퓨터 아키텍처와 시스템 설계에 중점을 두고 있습니다. 프로세서 아키텍처, 메모리 시스템, 하드웨어/소프트웨어 공동 설계 등 다양한 컴퓨팅 시스템의 핵심 요소를 연구하며, 이를 통해 컴퓨팅 성능의 극대화와 에너지 효율성 향상을 동시에 추구합니다. CPU, GPU, NPU, DPU 등 다양한 프로세서 구조의 설계 및 최적화에 관한 연구를 수행하며, 각 아키텍처의 특성을 분석하여 고성능 컴퓨팅 환경에 적합한 구조를 제안합니다. 특히, 신뢰성과 보안성을 강화하기 위한 내결함성(fault-tolerant) 및 보안 아키텍처 설계에도 집중하고 있습니다. 시스템의 안정성과 복구 가능성을 높이기 위해 오류 복구 기술, 에러 정정 부호(ECC) 관리, 신뢰성 향상 기법 등을 개발하고, 실제 하드웨어 환경에서의 적용 가능성을 검증합니다. 이러한 연구는 대규모 데이터 센터, 임베디드 시스템, 모바일 기기 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 더불어, 하드웨어와 소프트웨어의 긴밀한 협력을 통한 시스템 최적화에도 주력하고 있습니다. 하드웨어/소프트웨어 공동 설계(Co-design)를 통해 각 계층의 성능을 극대화하고, 시스템 전체의 효율을 높이는 방법론을 제시합니다. 이를 통해 차세대 컴퓨팅 시스템의 성능, 신뢰성, 에너지 효율성 등 다양한 요구사항을 만족시키는 혁신적인 아키텍처를 개발하고 있습니다.

본 연구실은 DRAM, 이기종 메모리 시스템, 비휘발성 메모리(NVM), 프로세싱 인 메모리(PIM) 등 다양한 메모리 및 저장장치 아키텍처에 대한 심층 연구를 진행하고 있습니다. 메모리 시스템의 성능 최적화, 저전력 설계, 보안 강화, 데이터 압축 및 관리 기술 등 차세대 메모리 시스템의 핵심 이슈를 다루고 있습니다. 특히, DRAM과 NVM의 특성을 결합한 이기종 메모리 시스템에서의 품질(QoS) 보장, 데이터 배치 최적화, 응답 시간 단축 등 실질적인 시스템 성능 향상 방안을 제시합니다. 비휘발성 메모리 시스템에서는 내구성 향상과 성능 최적화를 위한 웨어 레벨링 알고리즘, 인코딩/압축 기법, 데이터 관리 기술 등을 개발하고 있습니다. 차세대 메모리 시스템의 수명 연장과 고성능 구현을 위해 실용적인 솔루션을 제안하며, 실제 하드웨어 환경에서의 적용 가능성을 실증합니다. 또한, 프로세싱 인 메모리(PIM) 아키텍처 연구를 통해 메모리 내 연산 구조 설계, 소프트웨어 레벨 워크로드 최적화, 하드웨어-소프트웨어 협력 기반의 실용적 PIM 기술 확장성 확보에 주력하고 있습니다. 이 외에도, SSD 아키텍처 및 플래시 변환 계층(FTL) 최적화, 캐시 메모리의 오류 정정 및 에너지 효율화, 데이터 압축 기반의 메모리 설계 등 다양한 저장장치 관련 연구를 수행합니다. 이러한 연구는 대용량 데이터 처리, 인공지능 및 빅데이터 응용, 모바일 및 임베디드 시스템 등 다양한 분야에서의 메모리 및 저장장치 성능 혁신에 기여하고 있습니다.

연구실은 인공지능(AI) 및 대규모 모델(LLM) 처리를 위한 특화 가속기 시스템 설계에도 주력하고 있습니다. AI 칩 설계, 도메인 특화 최적화 시스템, 온디바이스 AI 가속 등 다양한 응용 분야에 적합한 하드웨어 솔루션을 개발합니다. 하드웨어와 소프트웨어의 통합적 최적화를 통해 대규모 AI 모델의 연산 효율을 극대화하고, 에너지 소모를 최소화하는 시스템 구조를 제안합니다. 특히, NPU, TPU 등 인공지능 전용 가속기 구조 설계와 GPU 마이크로아키텍처 최적화, 병렬 처리 및 대용량 모델 지원을 위한 하드웨어 자원 관리 등 다양한 기술을 연구합니다. 이러한 연구는 인공지능 워크로드의 실시간 처리, 온디바이스 AI, 엣지 컴퓨팅 등 최신 트렌드에 부합하는 고성능·저전력 시스템 구현에 중점을 둡니다. 또한, 3D Gaussian Splatting, SLAM(동시 위치추정 및 지도작성) 등 컴퓨터 비전 및 로보틱스 분야에서의 하드웨어 최적화와 가속기 설계에도 연구를 확장하고 있습니다. 이를 통해 인공지능 및 컴퓨터 비전 응용에서 요구되는 높은 연산 성능과 실시간성, 에너지 효율성을 동시에 달성할 수 있는 혁신적인 시스템을 개발하고 있습니다.