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인-메모리 컴퓨팅 센터
데이터 이동 병목을 메모리 내에서 푸는 컴퓨팅 기술 (책임교수: 정한울 교수)
인-메모리 컴퓨팅 센터는 AI 연산에서 가장 큰 병목 중 하나인 데이터 이동 문제를 해결하기 위해 PIM 회로와 시스템, 컴파일러, SDK를 통합적으로 연구합니다. SRAM bitcell과 sense amplifier 기반 연산, CNN·Transformer Hybrid PIM, PIM 전용 ISA, 멀티클러스터 스케줄링을 통해 메모리 가까이에서 연산을 수행하는 구조를 설계합니다.
또한 머신러닝 기반 EDA와 PIM-aware Compiler를 활용해 회로·시스템 설계를 자동화하고, 다양한 AI 워크로드에 손쉽게 적용 가능한 실행 환경을 제공합니다.
핵심 기술
- PIM 연산 회로 — SRAM 기반 병렬 MAC 연산과 Reconfigurable Array 구조 연구
- PIM 시스템 아키텍처 — 전용 ISA, 동적 스케줄링, 데이터 이동 최소화
- PIM SDK·설계 자동화 — Layer Fusion, PIM-aware Compiler 기반 최적화
주요 연구 내용
관련 기술
PIM 특화 고효율 AI 연산 회로 설계
- SRAM Bitcell + SA 기반 연산: WL 활성화 시 MAC 연산 병렬 수행, 전력·면적 효율 향상
- CNN·Transformer Hybrid PIM: Reconfigurable Array와 Weight Mapping으로 다양한 AI 워크로드 지원
PIM 최적 시스템 아키텍쳐 설계
- WL 단위 제어 & 전용 ISA로 연산 효율성과 프로그램 유연성 확보
- 멀티클러스터 동적 스케줄링으로 워크로드별 자원 활용 극대화
- PIM 특화 데이터 이동 최소화로 성능·전력 동시 향상
머신러닝 기반 PIM 회로 및 시스템 설계 자동화 (EDA)
- 베이지안 최적화 및 강화 학습 기반의 PIM 설계 자동 최적화
- 연속(transistor width) 및 불연속(topology) 설계 변수 대응
- 최적화 재설계 자동화 및 AI 기반 시뮬레이션 시간 최소화 알고리즘 도입
PIM 특화 Software Development Kit (SDK)
- Pruning·Quantization·Layer Fusion 기반 최적화로 PIM 특화 효율 극대화
- 전용 시뮬레이터 & PIM-aware Compiler로 하드웨어-소프트웨어 공동 최적화
- SDK 기반 AI 실행 Flow 제공 → 다양한 워크로드에 손쉬운 적용 지원