| 연구목표 |
최근 인공지능 및 딥러닝 기술의 발전에 따라 데이터 처리량의 폭발적인 증가로 high-performance computing (HPC)에 대한 산업계 수요가 증가하고 있다. HPC 프로세서는 대량의 데이터를 고속 처리하기 위해 높은 전력공급이 요구되고, 또한 이에 따른 과다한 발열문제로 성능향상의 한계가 뚜렷하다. 에너지 효율적인 고성능의 HPC 프로세싱을... |
| 연구내용 |
높은 출력, 인덕터 등 수동소자의 완전 집적화, 초고속 DVS 등의 본 과제 연구목표를 달성하기 위해서는 고속 스위칭 주파수와 더불어 여러 효율저하(높은 발열) 요소들의 기술적 한계가 존재한다. 본 연구는 이러한 기술적 한계를 극복하기 위해 topology부터 요소회로 설계까지 전방위로 연구를 수행한다. ■ Topology 설계: 새로운 고출력/고효율 DC... |
| 기대효과 |
■ 학술/기술적 기대효과- 종래의 모바일 중심의 PMIC 기술은 배터리사용 증대를 위한 전력효율 개선에 중점 → 저출력, 느린응답, 낮은 집적도 한계- 본 연구는 AI-HPC 프로세서를 위한 고집적, 고출력, 고속 응답에 초점을 둔 PMIC 기술연구로 기존 연구들과 차별성 존재- 산업적 기술수요는 태동하고 있는 단계이지만 학계의 연구가 아직 미비하여 관련 ... |
| 키워드 |
전력관리,집적회로설계,고성능 컴퓨팅 프로세서,집적형 전압 레귤레이터,감응형 전원 가변,직류-직류 전원변환기 |