최종 목표: 마이크로초 규모 스케줄러의 고효율 스케일링 구조와 하드웨어 가속 및 학습 기반 정책본 연구의 최종 목표는 기존 중앙 집중형 큐잉 방식 마이크로초 규모 스케줄러에서 고정적 리소스 할당으로 발생하는 기존 스케줄러의 비효율성을 동적 할당 방식으로 개선하면서도 이에 수반되는 오버헤드를 하드웨어 가속 및 학습 기반 알고리즘으로 최소화하는 것을 목표로 한...
클라우드
스케줄러
운영체제
하드웨어 오프로딩
학습 기반 소프트웨어
2
2025년 3월-2029년 12월
|1,400,000,000원
이종 AI 반도체 가상화 기술 개발
특정 AI 반도체에 종속적이지 않으면서 범용 리눅스 운영체제 및 상용 클라우드 플랫폼 위에서 사용할 수 있는 오픈소스 기반 다종·이종 AI 반도체의 논리적 분할가상화 기술을 개발하여, 다양한 규모와 유형의 AI 워크로드와 서비스를 안전하고 비용효율적으로 서비스할 수 있는 기반을 마련하고자 함. 기존에 알려진 AI 반도체 가상화 방법론과 제조사 지원 기능을 ...
인공지능
반도체
가상화
클라우드
소프트웨어
3
2025년 3월-2029년 12월
|1,900,000,000원
이종 AI 반도체 가상화 기술 개발
특정 AI 반도체에 종속적이지 않으면서 범용 리눅스 운영체제 및 상용 클라우드 플랫폼 위에서 사용할 수 있는 오픈소스 기반 다종·이종 AI 반도체의 논리적 분할가상화 기술을 개발하여, 다양한 규모와 유형의 AI 워크로드와 서비스를 안전하고 비용효율적으로 서비스할 수 있는 기반을 마련하고자 함. 기존에 알려진 AI 반도체 가상화 방법론과 제조사 지원 기능을 ...
인공지능
반도체
가상화
클라우드
소프트웨어
4
주관|
2022년 2월-2027년 2월
|193,669,000원
소프트웨어 정의 인프라스트럭처를 위한 네트워킹 시스템 기술 설계 및 구현
* 유니커널 디자인을 활용한 고성능 SDI 운영체계 설계
* 고성능 원격 메모리 서브 시스템 설계 및 구현
* SDI 환경에서 스마트 하드웨어 장비로의 오프로딩 기법 연구
* RDMA 기반 트래픽과 TCP 기반 트래픽의 서로 다른 성능 요구 사항 분석
* 두 종류의 트래픽이 혼재하는 상황에서 성능 격리(performance isolation) 기술 개발
* 이기종 네트워크 스택을 위한 Async-await 기반의 드라이버 및 애플리케이션 API
20세기후반부터 지금까지 컴퓨팅 기술의 획기적인 발전을 견인해온 CPU, DRAM, 스토리지, 네트워크 등등의 하드웨어 기술들의 발전의 속도가 둔화되고 있다. 이러한 변화는 특정 기능에 최적화된 GPU, TPU, SmartNIC과 같은 하드웨어의 등장과 소프트웨어 최적화로의 전환을 이끌고 있다. Software-Defined Infrastructure는 특...