A Next-Generation Lightweight AI Platformwith Integrated Generation and Retrieval Based on Hyperdimensional Computing
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(전략형)
2026년
2710115331
과학기술정보통신부
한국연구재단
포항공과대학교 산학협력단
김예성
17명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
1.7억원
1.7억원
응용연구
대학
경상북도 포항시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... RAG가 탑재된 경량 LLM 서비스 구현을 위한 고성능·고신뢰·범용 확장 가능한 SW 프레임워크 및 이를 지원하는 인스토리지 컴퓨팅(In-Storage Computing) 기반 HW 가속 플랫폼을 완성하는 것이다. 이를 통해 기존 GPU 중심 딥러닝 기반 밀집 임베딩 방식의 병목을 극복하고, 문맥 정보를 반영한 정교한 검색 전략을 실현하며, HDC 기반 지식 그래프(KG) 연계를 통한 ...
... FPGA를 활용한 인스토리지 컴퓨팅(In-Storage Computing) 기반의 기초 검색 파이프라인을 확립한다. 이를 통해 GPU 의존 부동소수점 연산에서 벗어나고, 스토리지-호스트 간 데이터 이동을 획기적으로 줄여 소규모 데이터셋 상에서 경량화를 검증한다.2차년도 연구 목표: HDC를 이용한 LLM 시스템 표현 대체 및 가속화 모델 개발2차년도에는 전년도에 개발된 RAG 시스템에서 ...
... 챗봇, 금융?의료 등 전문 분야에서의 질의응답 시스템 등에 적용함으로써, 질의 응답의 지연 시간을 현저히 단축하고 실시간성·정확도를 높일 수 있다. 이는 다양한 현장에서 내부·외부 데이터를 신속히 재해석하고 하는데 기여하며, 고품질 RAG 기반 LLM 서비스의 도입 비용을 절감할 수 있다.스토리지-계산 융합 아키텍처의 산업적 파급: 인스토리지 컴퓨팅 기술을 활용한 고효율 ...