엣지 인공지능 반도체 IP 개발 프로젝트는 고속 저전력 특성을 갖춘 메모리 설계 기술을 바탕으로, 엣지 디바이스에서 실시간 데이터 처리가 가능한 인공지능 반도체 IP를 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 14nm FinFET 기술과 비트 라인 프리차징 및 프리앰플리파잉 기술을 활용하여 에너지 효율성을 극대화하고, 다양한 엣지 컴퓨팅 애플리케이션에 적합한 최적의 회로 설계를 제공합니다. 또한, 낮은 전력 소모와 높은 성능을 겸비한 메모리 아키텍처를 통해 엣지 디바이스의 신뢰성과 효율성을 향상시키고자 합니다.

인공지능 기반 임베디드 메모리 회로 설계 최적화 프로젝트는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 최적의 메모리 설계를 자동화하고, 회로 변형 생성을 통해 성능과 에너지 효율성을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 베이지안 학습 기반의 자동화된 회로 변형 생성 기술을 활용하여 다양한 메모리 설계 옵션을 탐색하고, 최적의 설계 방안을 도출합니다. 이를 통해 저전력 및 고속 동작이 가능한 임베디드 메모리 회로를 구현하고, 다양한 인공지능 애플리케이션에 적용할 수 있는 실용적인 솔루션을 제공합니다.