과제 상세정보
목록확장 가능한 저전력 멀티 모드 인공지능 프로세서 개발
작성자
관리자
조회수
64
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 전략과제 |
|---|
과제 기본정보
| 과제명 | 확장 가능한 저전력 멀티 모드 인공지능 프로세서 개발 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711111028 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 계속과제 | 이전연도 과제번호 | 1711085117 | ||
| 과제수행연도 | 2020 | 총연구기간 | 2017-11-01 ~ 2022-10-31 | 당해연도 연구기간 | 2020-03-01 ~ 2021-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 본 연구에서는 deep learning 기반의 범용 인공지능 시스템을 위한 확장 가능한 저전력 프로세서 (DSIP, deep-learning specific instruction-set processor)를 개발하고, 개발된 프로세서를 자동차 환경의 보행자 인식 및 차선인식 시스템에 적용하여 성능을 가시화하는 것을 목표로 한다. 제안하는 프로세서는 deep... | ||
|---|---|---|---|
| 연구내용 | 본 연구에서는 산업계 및 학계에서 제안된 인공지능 플랫폼들의 장점을 결합하여 다양한 인식 알고리즘을 효율적으로 구현하기 위하여 deep-learning에 특화된 명령어 기반 프로세서를 개발하고자 한다. 제안하는 프로세서는 high flexibility, low power, scalability, multi-mode와 같은 특징이 있다. 먼저 기존 deep ... | ||
| 기대효과 | 본 연구실에서 제안하는 DSIP의 instruction set architecture 는 범용 인공지능 알고리즘을 위한 것이므로, 현존하는 neural network 알고리즘뿐만 아니라 미래에 개발될 neural network 알고리즘도 프로그램 변경만으로 구동할 수 있어 기존 학계에 제안된 구조보다 활용도가 매우 높다. 이와 더불어, scalable한 기... | ||
| 키워드 | 인공지능 프로세서,딥러닝에 특화된 명령어 집합,확장 가능한 프로세서,보행자 인식,차선 인식,저전력 집적회로 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
|---|---|---|---|
| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 전기/전자 > 반도체소자·회로 > SoC |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 제조업(전자부품,컴퓨터,영상,음향및통신장비) | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 300,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||