프로젝트 소개
본 과제는 인공지능 연산에 필요한 데이터를 메모리에서 바로 처리하는 Processing-In Memory(PIM) 기술을 개발하는 연구임. 기존 PIM은 전류를 더해 연산하지만, 본 연구는 memcapacitor를 활용해 전압을 더하는 새로운 방식을 적용하여 전력 소모를 줄이는 기술임.
연구 목표는 CMOS 로직 공정과 100% 호환 가능한 휘발성·비휘발성 memcapacitor 소자 및 어레이를 개발하고, 95% 이상의 정확도와 1 μs/image의 추론 시간, 1 nJ/image의 추론 에너지를 달성하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 TCAD simulation과 파운드리 CMOS 로직 공정을 통한 memcapacitor 설계·제작, WL Driver·BL Driver·Sense Amplifier 등 구동회로와 전압 합산 기반 뉴런 회로 개발, MIM 커패시터 기반 PIM 인공신경망 시스템 및 타일 시스템 기반 아키텍처 구현임. 최종적으로 휘발성·비휘발성 memcapacitor를 하나의 칩에 융합 집적하여 실시간 고에너지 효율 추론이 가능한 하드웨어 칩을 구현함. 기대 효과는 전류 합산 기반 기술 대비 인공지능 추론 에너지의 획기적 절감, edge 및 모바일 디바이스용 저전력 AI 반도체 시장과 전압 합산 기반 PIM 원천기술 확보, 관련 산업의 표준화·제품화 선점 및 차세대 반도체 전문인력 양성에 있음.