관리자
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2024-05-22
내역사업 | 중견후속연구(연평균연구비 1억원~2억원 이내) |
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과제명 | 차세대 메모리 내부 프로세싱을 활용한 초저에너지 심층 신경망 가속 프로세서 개발 | ||||
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과제고유번호 | 1711147379 | ||||
부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
시행계획 내 사업명 | |||||
시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2020-03-01 ~ 2023-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2021-03-01 ~ 2022-02-28 |
연구목표 | 본 연구 과제에서는 심층 신경망이 스마트폰, 입는 기기, 사물인터넷 기기, 드론 등 모바일 기기들에 사용되어 인공지능이 보다 우리 생활에 깊숙이 관여할 수 있도록, 신경망을 초저에너지(Ultra Low Energy)로 가속하는 프로세서를 개발하는 것을 궁극적인 목표로 삼으며 초저에너지라는 목표를 전통적인 가속기 설계가 아닌 차세대 메모리 내 연산(Compu... | ||
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연구내용 | 차세대 메모리는 높은 직접도, 비휘발성의 특징을 가지며 메모리 내 연산의 적합한 플랫폼으로 여겨지지만 전통적인 메모리에 비해 동작의 안정성의 문제를 갖는다. 공정, 온도, 연산 과정에서의 여러 외부 요소로 인해 영향을 받는 등 실제 프로세서로써 동작을 하는데 여러 제약이 존재한다. 이러한 이유로 유망한 차세대 메모리 기반의 메모리 내 연산 구조를 실생활에서... | ||
기대효과 | 모바일 기기들은 제한된 배터리 용량을 가지고 있다. 이러한 제한 때문에 모바일 기기에 심층 신경망을 에너지 소모 측면에서 비효율적으로 처리하는 프로세서를 탑재하는 것은 매우 비현실적이다. 따라서 심층 신경망 가속 프로세서의 에너지 소모량 문제는 심층 신경망이 모바일 기기에 탑재될지 여부에 가장 중요한 열쇠가 될 전망이다. 본 연구는 차세대 메모리 내에서 심... | ||
키워드 | 심층 신경망 가속기,메모리 내 연산,차세대 메모리,메모리의 열적 특성,메모리 내 심층 신경망 학습,메모리 내 |
단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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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)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
국비 | 160,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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비고 |