Development of an Ultra-Low-Power, Lightweight AI Hardware Accelerator Based on Hyperdimensional Computing (HDC)
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340065913
교육부
한국연구재단
대구경북과학기술원
허예린
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
개발연구
대학
대구광역시 달성군
전기/전자 > 반도체 소자·회로 > 달리 분류되지 않는 반도체 소자·회로
본 연구는 Hyperdimensional Computing(HDC)을 기반으로 한 초저전력·초경량 AI 하드웨어 가속기를 구현하여, 기존의 대규모 GPU 중심의 AI 연산 구조가 가지는 높은 전력 소모와 면적 비효율 문제를 극복하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 HDC의 핵심 연산 구조를 분석하고, 단순 비트 연산과 고차원 벡터 표현 방식의 장점을 실제 반...
본 연구에서는 먼저 기존 AI 가속기와 HDC 기반 시스템의 구조적 특성을 비교 분석하여, HDC가 가지는 저전력, 고효율 잠재력을 실제 회로 수준에서 구현하기 위한 핵심 설계 요소를 도출한다. 이를 바탕으로 XOR, XNOR, permutation, accumulation, Hamming distance 계산 등 HDC의 주요 연산 블록을 재정의하고, 각...
... 웨어러블 기기, IoT 센서 등 전력과 크기 제약이 큰 edge device에서 직접 학습과 추론이 가능한 on-device AI 실현에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 이는 기존처럼 클라우드 연산 자원에 크게 의존하던 AI 활용 방식을 개선하여 실시간으로 대규모 연산이 가능하며, 휴대성이나 에너지 효율 측면에서 큰 장점을 제공할 수 있다. 또한 본 연구에서 도출되는 회로 구조, 에너지 ...