| 연구목표 |
인공지능 반도체 연구개발의 중요성이 국가적으로 인식되어 2020년부터 향후 10년간 국책과제로 “인공지능 반도체 연구개발” 과제가 진행되고 있음. 이 과제에서 확보할 반도체 설계 기술로는 (1) 하드웨어 구조 및 회로 분야의 CPU, GPU, FPGA, NPU, ASIC, AI-specific accelerator, High-speed interconnec... |
| 연구내용 |
U-net 모델을 이용한 image-to-image translation을 이용하여 구역 (clip) 별로 IR drop을 예측. Recurrent neural network (RNN) 모델을 이용하여 정전 용량 등을 고려한 transient 분석 정확한 pre-route DRV 예측을 위한 입력 파라미터 선정, ML 모델링, 지도 학습 훈련 방법론을 연구... |
| 기대효과 |
빠르고 정확한 IR drop 검증을 통해 전체 설계 시간 대폭 감소.반도체설계 및 ML 기술의 체계적인 기초 연구로 국내 대학 연구진의 관련 기술 수준을 세계수준으로 높일 수 있으며 다방면에 전문성을 가지는 연구개발 인력을 다수 양성할 수 있음.ML 기반 compact model로 차세대 소자에 활용할 수 있으며, 파라미터 최적화에 소요되는 시간 대폭 단축... |
| 키워드 |
데이터 기반,설계 방법론,설계 툴,인공지능 반도체,전자설계 자동화 |