Customizable Low-power AI Accelerator and Software Based on Resistive ACiM (Analog Computing in Memory) for Edge Devices
민관공동투자반도체고급인력양성 · 민관공동투자반도체고급인력양성(R&D)
2026년
2410017419
산업통상부
한국산업기술기획평가원
경북대학교산학협력단
우지용
8명
2026.01.01 ~ 2026.12.31
2023.04.01 ~ 2027.12.31
1.5억원
1.8억원
개발연구
대학
대구광역시 북구
전기/전자 > 반도체 소자·회로 > SoC
[최종목표]ㅇ 사용자를 위한 맞춤 설계 가능한 디지털 AI 가속기 대비 전력 효율이 (TOPS/W 기준) 10배 이상인 저항성 메모리 기반 아날로그 AI 가속기 하드웨어 및 이를 구동할 수 있는 소프트웨어 개발[1단계]: 3-bit ReRAM 소자 제작 및 ReRAM기반 Analog Computing in-Memory (ACiM) 아키텍처 구현[1차년도 목...
[4차년도 개발내용] [주관연구개발기관(경북대학교)] o 3-bit의 32x32 ReRAM 어레이 개발 - 32x32 크로스포인트 ReRAM 어레이 개발 및 3-bit 특성 확보 - 향후 대규모 신경망 적용을 고려하여 array tile 기반 확장 구조를 통한 array size 확장 가능성 검토 o 30nm NAND Flash 메모리...
... 등과 같은 AI 연산이 필요한 차세대 스마트 폰에도 많이 활용될 것으로 기대됨. o 현재의 휴대용 전자기기에서 휴대용 기기의 연산범위를 벗어나는 AI 서비스는 학습 및 추론용 데이터를 클라우드에서 처리한 후 다시 휴대용 전자기기로 전송하는 방식이며 이 과정에서 개인 정보 관련 보안 문제가 발생할 확률이 높아지고 있음. 본 연구 과제에서 개발할 아날로그 CiM AI 가속기는 개인 정보를 ...