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혁신센터
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AI 가속 컴퓨팅
하드웨어-알고리즘 공동 최적화를 통한 AI 가속 컴퓨팅을 연구하고 있습니다.
주요 연구 내용
하드웨어-알고리즘 공동 최적화를 통한 AI 가속 컴퓨팅
- 대상 워크로드 및 시스템 요구사항 도출
- 병목 지점 진단 및 하드웨어-알고리즘 협력적 최적화를 통한 성능 향상
- ASIC 기반 구현 및 실제 응용 환경에서의 검증
관련 기술
실시간·저전력 LiDAR-SLAM SoC 개발
- 자율주행의 핵심 기술, LiDAR 포인트 분할 및 3차원 공간인지(SLAM)
- 기존 반도체의 성능 한계로 상용화가 불가능했던 기술적 문제를 단일 칩으로 해결
- 최적 AI 연산 구현, 알고리즘 가속을 위한 전용 하드웨어 설계
- 모바일 GPU 대비 전력 소모 91배 감소, 처리 속도 22배 향상
- 실제 도로 환경 기반 테스트를 통해 알고리즘 및 하드웨어 성능 우수성 검증 완료
다중 카메라 실시간 3D 인식 가속기 개발
- 카메라 기반 자율주행 핵심 기술, 다중 카메라 기반 360도 공간 인지
- 영상 변환 병목현상 및 연산으로 인한 기존 엣지 디바이스의 실시간 처리 한계 극복
- 병렬 BEV 풀링 클러스터 및 지능형 제로 스킵 연산 구조를 통한 최적화
- 엣지 플랫폼 대비 167배 높은 에너지 효율로 실시간 처리 달성
- 실제 도로 영상 기반 실험에서 알고리즘 및 성능 우수성 입증
AI 시스템 효율 향상을 위한 공유 자원 관리 기법
- 카메라 기반 자율주행 핵심 기술, 다중 카메라 기반 360도 공간 인지
- 영상 변환 병목현상 및 연산으로 인한 기존 엣지 디바이스의 실시간 처리 한계 극복
- 병렬 BEV 풀링 클러스터 및 지능형 제로 스킵 연산 구조를 통한 최적화
- 엣지 플랫폼 대비 167배 높은 에너지 효율로 실시간 처리 달성
- 실제 도로 영상 기반 실험에서 알고리즘 및 성능 우수성 입증