Data-Aware Storage Systems for Future AI Applications
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114725
과학기술정보통신부
한국연구재단
숭실대학교산학협력단
천명준
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,522만원
4,522만원
기초연구
대학
서울특별시 동작구
정보/통신 > 소프트웨어 > 임베디드 S/W
본 연구과제의 최종목표는 미래 AI 응용을 위한 데이터 인지형 저장장치 시스템 AIDAS(AI Data-Aware Storage)를 개발하는 것이다. 거대언어모델, 검색 증강 생성, 추천 시스템과 같은 AI 응용은 모델 파라미터, 임베딩 벡터, 벡터 인덱스, 키-값 캐시 등 방대한 데이터를 빠르게 저장·접근·처리해야 하며, 이를 위해 높은 데이터 접근성능,...
... 오버헤드를 줄인다. 넷째, 접근 필요성 인지형 데이터 반환 기법을 개발한다. 호스트가 필요로 하는 원본 데이터, 부분 데이터, 후보 데이터, 중간 결과만 선택적으로 반환하여 호스트-저장장치 간 불필요한 데이터 이동을 줄인다. 마지막으로, 개발한 기법을 저장장치 하드웨어, 펌웨어, 시스템 소프트웨어, 응용 인터페이스에 통합하고 실제 AI 응용 기반 평가를 수행한다.
... 인지형 데이터 반환 기법 등 기술이전 가능성이 높은 결과물은 국내외 특허로 출원하고, 연구 과정에서 개발한 평가 환경, 시뮬레이터, 저장장치 관리 알고리즘, 하드웨어 프로토타입은 공개 소프트웨어 및 하드웨어 형태로 공유한다. 과학기술적으로는 모든 데이터를 동일하게 저장·읽기·오류정정·반환하는 기존 저장장치 구조에서 벗어나, AI 데이터 특성을 인지하는 새로운 저장장치 시스템 연구 방향을 ...