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美케이던스社, 80억 상당 AI반도체 장비 우리 대학에 기증
“케이던스 사의 통 큰 기부에 감사드리며, 대한민국 AI 인재 100만 명 양성이라는 원대한 목표 달성과 세상을 혁신할 반도체 연구 실현에 앞장서겠습니다”(이광형 총장)
우리 대학은 미국 소프트웨어 기업인 케이던스 디자인 시스템즈 코리아(Cadence Design Systems, 이하 케이던스)가 반도체 설계 특화 장비인 ‘케이던스 팔라디움 제트원(Cadence Palladium Z1)’*을 우리 대학에 기증한다고 밝혔다.
*팔라디움 제트원: 반도체 설계 검증을 위한 초고성능 에뮬레이터 장비로, 하드웨어-소프트웨어 검증 및 디버깅 작업을 1개의 랙 당 5.76억 게이트까지 대용량으로 구현 가능함. 동 장비를 통해 SoC(System On Chip) 개발 단계에서 설계 검증을 더 원활히 수행할 수 있음.
케이던스는 1995년 반도체설계교육센터(IDEC) 설립 이후 우리 대학에 EDA(Electronic Design Automation) 툴 라이센스 및 실습 교육을 약 30년간 지원해왔다. 이 인연을 계기로 반도체 설계 인력 양성에 도움이 되고자 하는 뜻을 담아 기증이 성사됐다.
17일(화) 오전 열리는 기증식에는 이광형 총장, 유회준 인공지능반도체대학원장, 박인철 반도체설계교육센터 소장, 케이던스 신용석 사장, 케이던스 도지훈 상무 등 교내외 관계자들이 참석한다.
기증식에서 박인철 반도체설계교육센터 소장과 조우영 PIM반도체설계연구센터 교수가 기증 경과와 운영 계획을 발표하고, 우리 대학과 케이던스가 업무협약을 체결할 예정이다.
이후 반도체설계교육센터(IDEC)는 팔라디움 제트원 사용법 교육을 신설하고 국내 대학 연구실에서 본 장비를 활용할 수 있도록 시스템·기술 기반을 마련한다.
PIM 반도체설계연구센터와 인공지능반도체대학원은 산학협력 연구기관 및 스타트업을 중심으로 장비 사용 환경을 구축한다. 케이던스는 실제 운용을 위한 관리자 교육과 필요한 소프트웨어 등을 지원하기로 하였다.
신용석 케이던스 코리아 사장은 “이번 기증과 우리 대학과의 협력을 통해 반도체 산업을 이끌어갈 우수 인재가 더 많아지길 바란다. 앞으로도 케이던스는 선진 반도체 기술 구현을 위해 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.
이광형 총장은“케이던스코리아의 우수 장비 기증에 감사드리며, 이를 통해 반도체 역량 성장의 중요한 발판이 마련된 것을 기쁘게 생각한다. 우리 대학은 반도체 분야 선도기관으로서, 새로운 교육 기회와 혁신적인 연구를 통해 대한민국 반도체 산업의 글로벌 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 전했다.
케이던스는 1983년에 설립된 미국의 다국적 기술 및 컴퓨팅 소프트웨어 기업으로 집적회로, 시스템 온 칩(SoC), 인쇄 회로 기판 및 다중물리 시스템 분석(MSA) 등의 제품 설계를 위한 소프트웨어 및 하드웨어를 제작하는 곳이다. 현재 삼성전자 파운드리 사업부의 EDA 공식 파트너로서 국내 반도체 기업의 칩 설계를 위한 소프트웨어와 하드웨어를 공급하고 있다.
2024.12.17 조회수 3086 -
KAIST-삼성전자, 시스템 반도체 칩 추가 지원 협약 체결
우리 대학이 삼성전자와 ‘130nm BCDMOS 공정 지원' 협약을 23일 오후 체결한다.
삼성전자가 반도체 설계 전문 인재 양성을 위해 지원하는 BCDMOS(복합고전압소자: Bipolar-CMOS-DMOS)*는 고전압과 고속 동작이 필요한 전력 관리 응용 분야에 적합한 공정이다.
이번 협약을 바탕으로 130nm(나노미터) BCDMOS 8인치 공정을 올해 하반기부터 도입해 국내 반도체 전공 석·박사 과정 학생에게 칩 제작 기회를 제공한다.
이를 위해, 우리 대학 반도체설계교육센터(소장 박인철, IC Design Education Center 이하 IDEC)는 130nm BCDMOS 공정을 위한 설계 전자설계자동화툴(EDA Tool)과 기술 지원 환경을 마련했다.
IDEC은 삼성전자와 협력해 2021년부터 28nm 로직** 공정 칩 제작 기회를 학생들에게 제공하고 있으며, 지난해 28nm FD-SOI***공정 지원도 추가했다.
올해 제공된 28nm 공정에는 30개 대학 160개 팀, 800여 명의 학생이 설계에 참여해 칩을 제작 중이다. 이번 협약으로 추가된 130nm BCDMOS 공정에는 올해 하반기 20개 팀을 시작으로 내년부터 2년간 상하반기 각 20개 팀이 칩 제작에 참여할 수 있게 됐다. 반도체 칩 제작은 대학원생들이 이론으로 설계한 도면을 실제 웨이퍼에 구현하여 실물을 만드는 중요한 과정이다. 실물 칩을 제작하면 설계의 정확성과 효율성을 검증할 수 있지만, 비용이 최소 3천만 원 이상 소요돼 학생들이 외부 지원 없이 칩 제작을 경험하기는 어려운 실정이다.
박인철 IDEC 소장은 “이번 삼성전자의 130nm BCDMOS 공정 지원은 해당 분야를 연구하는 대학에 실질적인 제작 기회를 제공해 연구 성과를 향상하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다”라고 말했다.
이어, “특히 전력 관리와 고속 통신 분야에서 중요한 역할을 하는 공정으로 혁신적인 기술 개발로 이어질 수 있는 환경이 마련돼, 제작에 참여한 학생은 기술 개발의 경쟁력을 갖춘 전문 설계 인력으로 성장하게 될 것”이라고 덧붙였다.
23일 오후 우리 대학 IDEC 동탄교육장에서 열리는 협약식에는 박인철 소장과 박상훈 삼성전자 상무 등 양 기관의 주요 인사들이 참석한다. 협약식과 함께 2024년 하반기 130nm BCDMOS 공정에 참여하는 13개 대학의 19팀을 대상으로 설계설명회도 개최된다.
한편, KAIST IDEC은 1995년에 설립돼 시스템반도체 분야의 전문인력을 양성해왔다. 지난 29년간 삼성전자와 협력해 2천 219개 설계팀에 칩 제작 기회를 제공해 총 8천 1백여 명의 반도체 전문인력을 배출해 산업계와 학계의 발전을 도모했다.
2021년부터는 산업통상자원부의 '차세대 시스템반도체 설계 전문인력 양성 사업'을 수행하고 있으며, 2026년까지 정부 자금 170억을 지원받아 전국 대학 석·박사급 학생에게 반도체 칩 설계와 제작 환경을 제공할 계획이다.
양 기관은 이번 협약을 통해 두 기관은 반도체 전문 인력 양성을 위한 협력을 더욱 강화할 계획이다.
2024.07.24 조회수 3764 -
“AI 반도체 미래가 밝다” KAIST PIM반도체설계연구센터, AI반도체 전문인력 양성 교육
과학기술정보통신부·정보통신기획평가원이 주관하는 PIM인공지능반도체 핵심기술개발사업의 지원을 받고있는 우리 대학 PIM반도체설계연구센터가 AI 반도체 전문인력 양성을 위해 전국 AI 및 반도체 관련 학과 학부생과 대학원생을 대상으로 SK하이닉스와 삼성전자의 PIM* 기반 이론 및 실습 교육을 진행했다. 강의는 6월 20일(목)부터 6월 21일(금)까지 SK하이닉스 교육, 7월 4일(목)부터 7월 5일(금)까지 삼성전자 교육을 각각 KAIST PIM반도체설계연구센터에서 진행했다.
*PIM(Processing-In-Memory): 메모리 반도체에 연산 기능을 추가하여 AI와 빅데이터 처리 분야에서 데이터 처리 속도를 높이면서도 사용 전력을 줄이는 반도체 설계 기술
이번 교육은 SK하이닉스의 AiM*과 삼성전자의 HBM-PIM*을 활용하여 수강생들이 직접 실습할 수 있는 기회를 제공했다. 전국 25개 대학교에서 300명이 넘는 학생들이 접수하여 높은 관심을 받았다.
* AiM(Accelerator-in-Memory): SK하이닉스의 PIM 반도체 제품명, GDDR6-AiM 포함
** HBM-PIM(Processing-in-Memory): 삼성전자의 PIM 반도체 제품명, 세계 최초로 메모리 반도체와 인공지능 프로세서를 결합한 제품
인공지능(AI) 시대에는 거대언어모델 등 방대한 데이터 처리 수요가 급증하면서 PIM 기술 도입의 필요성이 더욱 커지고 있다. 한국 반도체의 먹거리인 메모리 기술의 미래를 열어줄 PIM 연구 활성화를 위해, AI용 메모리 반도체 설계 및 응용 역량을 갖춘 실무 중심의 교육 프로그램을 마련했다.
강의는 ▲SK하이닉스의 'PIM을 사용한 LLM(거대언어모델)* 가속 환경에서의 활용', ▲삼성전자의 ‘AI 가속 환경에서 HBM과 HBM-PIM의 활용’을 주제로 진행했다. 또한 GPT의 등장으로 인한 환경 변화, 인공지능과 LLM에 대한 기본 지식, 챗봇 서비스 작용 원리 등이 다뤄졌다. 수강생들은 SK하이닉스의 AiM과 삼성전자의 HBM-PIM이 장착된 서버 환경에서 하드웨어를 직접 구동하여 실습했다.
* 거대언어모델(LLM, Large Language Model): 대량의 텍스트 데이터로 학습하는 인공지능으로 챗GPT가 이에 해당
PIM 반도체설계연구센터는 PIM 반도체 전문인력 양성을 위한 ‘PIM’ 교육 프로그램을 운영하고 있다. 연구 중심의 PIM 반도체 전문인력을 양성하여 한국 PIM 반도체 산업에 핵심 인력을 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 교육 프로그램에 대한 자세한 내용은 PIM반도체설계연구센터 홈페이지에서 확인할 수 있다.
* PIM 반도체설계연구센터 홈페이지: https://ai-pim.org/
PIM반도체설계연구센터 유회준 센터장은 “이번 교육을 통해 산업 현장에서 실제로 어떻게 활용되는지 아는 것이 중요합니다. 특히, AI-PIM 반도체에 대한 관심이 높아짐에 따라 관련 교육 과정을 지속적으로 확대할 계획입니다. 이를 통해 참가자들이 최신 기술 동향을 따라잡고, 실무에 바로 적용할 수 있는 능력을 키울 수 있도록 하겠습니다.”라고 전했다.
우리 대학 전기및전자공학부 박사과정 엄소연 수강생은 “논문으로는 이해하기 어려웠던 내용을 실습을 통해 배울 수 있어 의미가 있었다. 특히, 실습 과정에서 얻은 경험과 통찰력은 앞으로 연구와 개발에 큰 도움이 될 것 같다.”라고 소감을 전했다.
수강생들은 질의응답 시간뿐만 아니라 쉬는 시간에도 강사에게 질문을 이어갔다. 미리 관련 논문을 읽고 온 학생들도 있어 PIM 반도체에 대한 열정을 확인할 수 있었다.
2024.07.11 조회수 5484 -
김이섭 교수 연구실 박준영 석사졸업생, 국제 반도체 설계 자동화 학회 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 김이섭 교수 연구실의 박준영 석사졸업생이 6월 23일 ~ 6월 27일, 미국 샌프란시스코에서 개최된 국제 반도체 설계 자동화 학회 (Design Automation Conference, 이하 DAC) 에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상하는 성과를 거두었다. DAC은 1964년에 설립돼 올해 61회째를 맞은, 반도체설계자동화, 인공지능 알고리즘과 칩 설계 등을 포함하는 국제학술대회로서, 제출된 논문 중 상위 20퍼센트 정도만 선정하는, 관련 분야 최고 권위의 학회이다.
수상한 연구는 우리 대학 전기및전자공학부 졸업생 박준영 씨의 석사과정 졸업 논문에 기반한 것으로서, Large Language Model 모델 추론의 문제점이 되는 KV 캐싱의 메모리 전송을 줄이는 알고리즘 근사 기법과 하드웨어 아키텍처를 제안하였으며, 학회 best paper award 선정 위원회로부터 그 우수성을 인정받아 발표논문 337편 중 (제출논문 1,545편) 선정된 4편의 후보 논문중에서 최종 best paper award 수상논문으로 선정되었다.
자세한 내용은 다음과 같다.
– 학 회 명 : 2024 61st IEEE/ACM Design Automation Conference (DAC)
– 개최기간 : 2024년 6월 23일 ~ 27일
– 수 상 명 : Best Paper Award
– 저 자 : 박준영, 강명구, 한윤기, 김양곤, 신재강, 김이섭(지도교수)
– 논 문 명 : Token-Picker : Accelerating Attention in Text Generation with Minimized Memory Transfer via Probability Estimation
2024.07.02 조회수 4809 -
2.4배 가격 효율적인 챗GPT 핵심 AI반도체 개발
오픈AI가 출시한 챗GPT는 전 세계적으로 화두이며 이 기술이 가져올 변화에 모두 주목하고 있다. 이 기술은 거대 언어 모델을 기반으로 하고 있다. 거대 언어 모델은 기존 인공지능과는 달리 전례 없는 큰 규모의 인공지능 모델이다. 이를 운영하기 위해서는 수많은 고성능 GPU가 필요해, 천문학적인 컴퓨팅 비용이 든다는 문제점이 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀이 챗GPT에 핵심으로 사용되는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속하는 AI 반도체를 개발했다고 4일 밝혔다.
연구팀이 개발한 AI 반도체 ‘LPU(Latency Processing Unit)’는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속한다. 메모리 대역폭 사용을 극대화하고 추론에 필요한 모든 연산을 고속으로 수행 가능한 연산 엔진을 갖춘 AI 반도체이며, 자체 네트워킹을 내장하여 다수개 가속기로 확장이 용이하다. 이 LPU 기반의 가속 어플라이언스 서버는 업계 최고의 고성능 GPU인 엔비디아 A100 기반 슈퍼컴퓨터보다 성능은 최대 50%, 가격 대비 성능은 2.4배가량 높였다. 이는 최근 급격하게 생성형 AI 서비스 수요가 증가하고 있는 데이터센터의에서 고성능 GPU를 대체할 수 있을 것으로 기대한다.
이번 연구는 김주영 교수의 창업기업인 ㈜하이퍼엑셀에서 수행했으며 미국시간 7월 12일 샌프란시스코에서 진행된 국제 반도체 설계 자동화 학회(Design Automation Conference, 이하 DAC)에서 공학 부문 최고 발표상(Engineering Best Presentation Award)을 수상하는 쾌거를 이뤘다.
DAC은 국제 반도체 설계 분야의 대표 학회이며, 특히 전자 설계 자동화(Electronic Design Automation, EDA)와 반도체 설계자산(Semiconductor Intellectual Property, IP) 기술 관련하여 세계적인 반도체 설계 기술을 선보이는 학회다. DAC에는 인텔, 엔비디아, AMD, 구글, 마이크로소프트, 삼성, TSMC 등 세계적인 반도체 설계 기업이 참가하며, 하버드대학교, MIT, 스탠퍼드대학교 등 세계 최고의 대학도 많이 참가한다.
세계적인 반도체 기술들 사이에서 김 교수팀이 거대 언어 모델을 위한 AI 반도체 기술로 유일하게 수상한 것은 매우 의미가 크다. 이번 수상으로 거대 언어 모델의 추론에 필요한 막대한 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 AI 반도체 솔루션으로 세계 무대에서 인정받은 것이다.
우리 대학 김주영 교수는 “미래 거대 인공지능 연산을 위한 새로운 프로세서 ‘LPU’로 글로벌 시장을 개척하고, 빅테크 기업들의 기술력보다 우위를 선점하겠다”라며 큰 포부를 밝혔다.
2023.08.04 조회수 8239 -
유회준 교수, ISSCC 반도체 설계 최고 권위자로 선정
국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC)는 세계 반도체올림픽이라고 불리며 70주년 기념식을 올해 2월 20일 미국 샌프란시스코 메리어트 호텔에서 개최했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수가 63편의 논문을 발표한 실적으로 동양인으로서 유일하게 톱5에 들어 최다 논문 발표자로 선정되었다고 1일 밝혔다.
유 교수는 ISSCC의 설립 41년이 지난 1995년에 현대전자(現 SK하이닉스)에서 세계 최초로 256M SDRAM을 개발한 뒤 이를 동 학회에서 한국 최초 논문을 발표한 바 있다. 이후 유 교수 연구팀은 KAIST로 옮겨 2000년부터 2023년까지 62편의 논문을 발표하여 동 학회에서 총 63편의 논문을 발표했다.
1996년에 유 교수가 집필한 `DRAM의 설계'라는 책은 삼성전자나 하이닉스 기술자들의 필독서로 활용됐다. 또한, 동 학회에서 DRAM 관련 반도체에 대해 5편, 바이오메디컬용 반도체 및 저전력 무선 통신용 칩에 대해 총 26편, 증강현실(AR)용 웨어러블 반도체에 대해 총 14편 발표했다. 특히 2008년부터 인공지능 반도체를 연구하기 시작해 2014년 세계 최초로 DNN 가속기를 발표하는 등 올해까지 총 18 편의 인공지능(이하 AI) 반도체 관련 연구 결과를 동 학회에서 발표했다. 아울러, 아시아 교수로는 최초로 2019년 AI 반도체에 관련한 ISSCC 기조강연자로 초청되기도 하였다.
올해는 특히 트랜지스터의 발명 75주년이기도 한데 이를 기념하기 위해 국제전기전자공학회 (IEEE) 전자소자학회/고체회로학회 (EDS/SSCS) 에서 10인의 대표강연자를 선정하여 세계 순회 강연을 계획 중에 있으며 이 중 1인으로 유 교수가 선정됐다. 또한 올해는 모든 반도체 제조에 이용되는 모스펫(이하 MOSFET)발명 60주년이기도 한데 MOSFET의 발명자인 강대원 박사를 기리는 강대원 상을 올해 2월 14일에 한국반도체 학술대회에서 수상하기도 했다.
올해 ISSCC 학회에서는 DRAM을 이용한 지능형 반도체(이하 PIM 반도체)인 다이나플라지아(DynaPlasia), 뉴로모픽 반도체인 스파이크 인공신경망(SNN, Spike Neural Network)과 기존의 합성곱 인공신경망(CNN, Convolutional Neural Network)을 결합해 저전력으로 동작하는 상보 심층신경망(C-DNN), 그리고 3차원 영상 제작 및 가속의 혁명을 가져올 NeRF(Neural Radiance Fields) 가속 칩을 세계 최초로 개발해 총 3편의 혁신적인 새로운 연구 방향을 제시하는 논문들을 발표하여 매우 우수하다는 평가를 받았다.
유 교수의 연구 결과에 대해 일본 동경대 전자공학과 학과장인 타케우치 교수는 "항상 새로운 방향을 제시하는 연구를 발표하는 것이 존경스럽다"고 했으며 미국 MIT 공대 학장인 아난싸 찬드라카산 교수는 "끊임없이 좋은 연구 결과를 내는 그 비결을 알고 싶다"며 찬사를 보내고 있다.
유 교수의 연구 결과는 삼성전자에 기술이전 되기도 했고, 특히 5개의 국내 대표 AI 반도체 벤처 창업들이 있다. 이중 `리벨리온'은 최근 챗GPT용 가속 인공지능 칩인 아톰칩(ATOM)을 개발해 KT와 함께 상용화를 하고 있으며 `모빌린트'는 자동차용 인공지능 칩을 개발하여 2023년 CES에서 선보이기도 했다.
유회준 교수는 2022년 6월에 과기정통부의 지원으로 PIM반도체 설계연구센터(AI-PIM)을 KAIST에 설립해 한국의 PIM반도체 연구의 허브로서 한국 메모리 산업, 시스템 반도체 기술의 업그레이드와 미래 도약 발판을 위해 아직도 왕성한 연구 의욕을 불태우고 있다.
2023.03.02 조회수 7699 -
반도체 분야 세계적인 국제학술대회 디자인콘(DesignCon)에서 최우수논문상 수상자 4명 동시 배출
반도체 설계 분야에서 세계적으로 권위를 인정받고 있는 국제학술대회인 디자인콘(DesignCon)에서 최우수 논문상 수상자 4명을 우리 대학 한 연구실에서 동시 배출해 화제다.
전체 수상자 8명 중 절반인 4명을 배출한 것도 대단한 성과인데 인텔(Intel)·마이크론(Micron)·AMD·화웨이(Hwawei)와 같이 반도체 강국으로 꼽히는 미국·중국·일본의 글로벌 빅테크 기업 소속 엔지니어 및 연구원들과 당당히 경쟁해서 따낸 것이기에 이들의 수상이 더욱 의미가 크고 값지다는 평가다.
전 세계 기업과 대학 연구실 가운데 최초이면서도 유일하게 인공지능(AI) 스스로 최적의 설계를 구현하는 강화학습(RL)을 포함한 머신러닝(ML) 기술과 3D 이종반도체 패키징(3D Heterogeneous Packaging) 기술을 결합하여 슈퍼 컴퓨터·초대형 데이터센터의 고성능 서버 등에 핵심적으로 사용되는 HBM(고대역폭 메모리) 등 차세대 인공지능(AI) 반도체를 연구하는 전기및전자공학부 김정호 교수 연구실 테라 랩(Terabyte Interconncection and Package Laboratory) 소속 박사과정 학생들의 이야기다.
이들의 연구는 인공지능이 중심이 되는 디지털 전환과 동시에 이를 가능하게 하는 인공지능 반도체와 컴퓨터의 발전을 선도하고 있다. 더 나아가 설계 과정 전체를 인공지능으로 자동화하려는 미래 방향을 제시하고 있다.
전기및전자공학부 테라 랩 소속 김성국(사진·31세)·최성욱(사진·27세)·신태인(사진·26세)·김혜연(사진·26세) 박사과정 학생 4명이 국제학회인 디자인콘(DesignCon)이 선정한 2022년 최우수 논문상 수상자로 선정됐다고 16일 밝혔다. 시상식은 오는 31일 미국 실리콘밸리 산호세 산타클라라 컨벤션센터에서 열리는 `디자인콘 2023 국제학술대회'에서 열린다.
이들 대학원 학생 4명이 수상하는 최우수 논문상은 반도체 및 패키지 설계 분야에서 국제적으로 권위를 인정받고 있는 디자인콘이 인텔·마이크론·램버스·텍사스인스트루먼트(TI)·AMD·화웨이·IBM·앤시스(ANSYS) 등 글로벌 빅테크 기업의 연구원과 엔지니어, 그리고 세계 각 대학 대학(원)생을 대상으로 매년 7월 말 논문 초안을, 12월 말까지 전체 논문을 각각 모집하고 제출받아 심사를 거쳐 수여하는 학술대회 최고상이다.
이 때문에 발표되는 논문은 실무와 매우 밀접한 관련이 있고 곧바로 제품에 적용이 가능한 실용적인 기술에 관한 내용이 대부분이다.
2022년에는 총 8명의 수상자를 선정했는데 김정호 교수가 지도하는 KAIST 테라 랩에서만 수상자의 절반인 4명을 배출했다. 수상작 가운데 2편은 인공지능을 이용한 반도체 설계, 나머지 2편은 인공지능 컴퓨팅을 위한 반도체 구조 설계에 관한 논문이다.
우선 최우수 논문상 수상자 중 김성국 학생(31세)은 고성능 인공지능 가속기를 위한 고대역폭 메모리 기반 프로세싱-인-메모리(PIM) 아키텍처를 설계했다. 최성욱 학생(27세)은 강화학습 방법론을 활용해 고대역폭(HBM) 메모리를 위한 하이브리드 이퀄라이저를 설계해 주목을 받았다. 신태인 학생(26세)은 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 신호 무결성 모델링과 설계 및 분석 방법론을 제안했다.
마지막으로 김혜연 학생은 반도체 설계 문제 중 디커플링 캐패시터 배치 문제를 조합 최적화 문제로 정의하고 오프라인 학습 방법인 모방 학습을 통해 자동 최적화했다. 김혜연 학생은 이번 수상 논문 이외에도 반도체 설계 문제에 지식 증류·데이터 증강·대칭성 학습 등 다양한 인공지능 기법을 적용, 한층 성능이 개선된 결과를 얻어 관련 산업계로부터 많은 주목을 받고 있다.
특히 김혜연 학생의 연구는 기존 인공지능을 적용한 연구에서 한 발 더 나가 반도체 설계 문제의 특징을 고려한 학습 방법과 신경 구조를 직접 설계한 연구로 평가받아 2022년 초 열린 인공지능 분야 최대학회인 뉴립스(NeurIPS) 워크숍에서 발표된 적이 있다.
우리 대학 테라 랩은 2022년 4명의 수상자 외에 지난 2021년에도 김민수 박사과정 학생이 최우수 논문상을 수상했다. 불과 2년 사이에 디자인콘이 주관하는 학술대회의 꽃인 최우수 논문상 수상자를 모두 5명을 배출했는데 5편의 수상자 논문 중 3편이 인공지능을 활용한 반도체 설계에 관한 논문이다.
반도체 설계는 고성능·저전력을 목적으로 미세한 3차원 패키지에 다양한 기능을 갖춘 수많은 부품을 최적화해 배치할 뿐만 아니라 검증을 위해서는 복잡한 시뮬레이션이 필요하기 때문에 매우 어려운 분야로 꼽힌다.
김정호 교수가 이끄는 테라 랩에는 올 1월 현재 석사과정 10명, 박사과정 13명 등 모두 23명의 학생이 반도체 전·후공정에 들어가는 다양한 패키지와 인터커넥션 설계를 강화·모방 학습과 같은 인공지능(AI) 머신러닝(ML)을 활용해 최적화하는 연구를 수행 중이다.
김정호 교수는 "테라 랩은 전 세계 산·학·연구기관 중 유일하게 그간의 연구성과를 기반으로 독창적으로 개발한 반도체 설계 자동화 기술인 5I(CI, PI, TI, EMI, AI) 융합 솔루션을 갖추고 있다ˮ면서 "2030년 이후에는 이종 칩(Chip)을 하나의 패키지로 통합하는 `3D 이종 집적화(Heterogeneous Integration) 패키징' 기술이 대세로 자리를 잡을 것ˮ이라고 전망했다. 김 교수는 이어 "디지털 대전환(DX) 시대를 맞아 반도체의 역할이 갈수록 중요해지는 만큼 차세대 반도체 개발에 필요한 맞춤형 인재 양성을 위해 더욱 노력하겠다ˮ고 소감을 밝혔다.
2023.01.16 조회수 9206 -
IDEC 동탄 교육장 개소 및 시스템반도체설계 실무인력양성과정 시작
우리 대학이 국내 반도체 팹리스(설계 전문회사)의 만성적인 인력 부족 현상을 해소하기 위해 외부 교육장을 개소하고 실무 인력 양성에 나선다. KAIST 반도체설계교육센터(소장 박인철, 이하 IDEC)는 4일 'KAIST IDEC 동탄 교육장 개소식 및 시스템반도체설계 실무인력양성과정 제1기 입교식'을 개최했다. KAIST IDEC 동탄 교육장은 지난해 11월 체결한 화성시와 KAIST 간 업무협약을 바탕으로 설치됐다. 롯데백화점 동탄점이 화성시에 기부한 KAIST-화성 사이언스 허브에 입주하며, 산업계가 필요로 하는 시스템반도체 설계 교육센터를 운영하고 관련 교육과정을 개발할 예정이다. 이날 행사에서는 교육장 개소식과 함께 시스템반도체설계 실무인력양성과정 제1기 입교식이 개최됐다. 시스템반도체설계 실무인력양성과정은 산업현장에 투입할 수 있는 실무 인력을 양성하는 중·장기 교육 프로그램이다. 이를 위해, 지난 6월 말부터 수강생을 모집했다. 당초 40명을 선발할 예정이었으나, 총 306명이 지원해 8대 1이 넘는 높은 경쟁률을 기록했다. IDEC은 수강생들의 실질적인 수요를 반영해 계획된 정원을 두 배로 늘린 80명을 최종 선발했다.이날 입교한 학생들은 오는 11월까지 총 16주 동안 반도체 설계 전문교육을 받게 된다. 아날로그 트랙 40명, 디지털 칩 설계 특화 트랙 40명으로 구분되어 각각 기초과정부터 설계 실습이 포함된 심화 과정까지 아우르는 교육과정을 수강하게 된다. 이를 위해, KAIST, POSTECH 등 국내 우수대학 교수와 현직 설계 기업 임원 및 엔지니어 등 총 23명의 반도체 설계 전문 강사진을 초빙했다.또한, 교육과정 중 수강생 대상으로 기업설명회 등을 개최하며, 한국팹리스연합(회장 이서규)과 연계해 교육 수료자들에게 관련 분야 취업 기회도 제공할 예정이다. 차년도에는 기업과 수강생의 수요를 조사하여 FPGA(Field Programmable Gate Array: 용도에 맞게 회로를 다시 새겨넣을 수 있는 비메모리 반도체), 인공지능(AI) 트랙 등의 추가 교육과정도 신설할 계획이다.
이날 행사에는 이승섭 KAIST 부총장, 박인철 KAIST IDEC 소장, 임종철 화성시 부시장, 이서규 한국팹리스연합 회장, 이윤식 반도체공학회 회장, 백광현 대한전자공학회 부회장, 라정인 산업통상자원부 사무관 및 교육생 80명이 참석했다.
임종철 화성시 부시장은 축사를 통해 "화성시와 KAIST 그리고 롯데백화점이 손을 잡은 이 공간에서 우리나라 반도체 산업을 이끌 핵심 인재를 배출할 수 있도록 각 기관의 적극적인 지원을 부탁드린다"라고 전했다.박인철 KAIST IDEC 소장은 "산업체 현장에 즉시 투입할 수 있는 실무 인력을 양성하는 이번 프로그램이 국내 반도체 중소·중견 팹리스 업계의 인력 부족 현상을 해소하는 데 보탬이 되길 기대한다"라고 포부를 밝혔다.
2022.08.04 조회수 11263 -
KAIST-화성사이언스HUB 유치 조성 MOU
화성시(시장 서철모)는 오늘(11일) 오전 우리 대학, 지역국회의원, 롯데백화점 동탄점과 반도체산업 발전을 위한 「KAIST-화성 사이언스 HUB 조성」 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다.
롯데백화점 동탄점이 화성시와 협의로 10년간 무상 제공하기로 한 공공기여 공간의 활용방안과 관련하여 지역 국회의원이자 국회 과학기술정보방송통신위원장인 이원욱 의원의 제안으로 화성시와 KAIST가 협력하여 반도체 산업발전과 과학기술 교육을 위한 공간으로 활용하기로 결정하였다.
내년 3월 OPEN을 목표로 추진할 예정으로 허브 내에 반도체설계교육센터(IDEC)를 유치하여 반도체 신규인력양성을 통해 인근 반도체 클러스터에 우수 인재 지원 및 기존 반도체 인력의 재교육을 담당할 계획이다.
또한, 공유오피스 조성하여 관내 청년 창업 지원 및 기업 컨설팅을 실시할 예정이며, 일부 공간에 KAIST 연구성과 전시관 개관 및 KAIST 스타교수진의 대중강연을 일반 시민과 중·고등학생을 대상으로 정기적으로 개최하여 과학기술에 대한 이해를 높이고 흥미를 유발할 예정이다. 화성시는 이번 협력을 통해 「KAIST-화성 사이언스 HUB」는 반도체 인력양성과 창업 육성은 물론, 과학 대중화를 주도할 ‘K-과학 허브’의 역할을 본격 수행할 전망이다.
11일 오전 롯데백화점 동탄점에서 개최된 「KAIST-화성 사이언스 HUB」 업무 협약식에는 서철모 화성시장, KAIST 이광형 총장, 이원욱 지역 국회의원, 롯데백화점 동탄점 정후식 점장, 과기정통부 고서곤 연구개발정책실장 등 총 10여명이 참석했다.
서철모 화성시장은 “화성시는 삼성전자를 비롯하여 1,500여개 반도체 기업이 소재하는 K-반도체 전략의 중심도시이다. 하버드, MIT와 견주어도 부족하지 않은 카이스트 과학 역량을 통해 화성시 반도체산업 발전을 위해 반드시 필요한 과학기술 인재양성 대장정을 카이스트와 함께 시작하게 되어 기대가 크며, 모든 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.
우리 대학 이광형 총장은 “미래 인재 양성을 위해 각 기관의 뜻을 한데 모은 점이 매우 의미가 있다”라며, “화성시와 KAIST, 롯데가 과학기술을 기반으로 한 동반 성장의 발판을 마련하고 성과를 확대해 나갈 것”이라고 말했다.
이원욱 국회의원은 “4차산업혁명시대 경쟁력은 과학기술 인재에서 나온다. 반도체인력양성을 위해 제안한 내용이 화성시와 카이스트의 노력으로 결실을 맺게 되어 매우 기쁘게 생각한다. 과학기술정보방송통신위원장으로서 국회 차원에서의 지원방안을 강구해 나갈 것이다.”라고 말했다.
한편, 이번 업무협약 기간은 2022년 1월 1일부터 2031년 12월 31일까지이며, 내년 3월 「KAIST-화성 사이언스 HUB」 OPEN 이후, 반도체 인력 양성, 대중 강연 및 과학전시 등을 통해 대중의 관심을 키워나갈 예정이다.
2021.11.15 조회수 9253 -
장래혁 교수, 반도체설계자동화학술대회(DAC) 프로그램위원장 선임
장 래 혁 교수
우리 대학 전기 및 전자공학부 장래혁 교수가 아시아 인물로는 최초로 반도체설계자동화학술대회(DAC : Design Automation Conference)의 프로그램위원장(Technical Program Chair)에 선임됐다.
장 교수는 내년 열리는 53회 반도체설계자동화학술대회에서 관련분야 최고 전문가 150여 명의 프로그램위원을 직접 선발하고 대회에 제출될 천여 편의 논문 선정 심사를 주관한다.
반도체설계자동화학술대회는 1964년에 설립돼 수십 억 개의 트랜지스터로 구성된 반도체설계의 자동화에 관한 모든 연구를 다루는 핵심 학술대회이다.
전 세계의 관련 분야 학자 7천여 명과 150개가 넘는 기업이 대회에 참가하며, 대회에 제출된 논문 중 상위 20퍼센트 가량만 선정하는 등 관련 분야 최고 권위 학회로 자리 잡았다.
최근에는 반도체 뿐 아니라 시스템, 하드웨어 보안, 자동차, 사물인터넷 등 설계최적화 및 자동화를 소개하는 학술대회로 발전했다.
장 교수는 저전력 시스템 설계 분야의 대표적인 연구자이다. 세계컴퓨터학회(ACM)의 대표로서 올해 반도체설계자동화학술대회의 집행위원을 맡아 논문 프로그램 개선에 기여한 공로를 인정받아 2016년도 프로그램위원장을 맡게 됐다.
장 교수는 “이번 대회는 반도체 영역을 뛰어넘어 임베디드 시스템, 사물 인터넷, 보안 등 최적 설계를 위해 도약하는 시점이다”며 “미래 설계 자동화 연구의 방향을 제시하는 논문 프로그램을 만들도록 노력하겠다”고 말했다.
제 53회 DAC는 내년 6월 미국 텍사스 오스틴 컨벤션센터에서 개최된다.
2015.06.24 조회수 10531 -
KAIST, ISSCC 2015 최다논문 채택돼
우리 학교가 내년 2월 22일부터 26일까지 미국 샌프란시스코에서 개최되는 ‘국제 고체 회로 학술회의(ISSCC, International Solid-State Circuit Conference)’에서 세계 모든 기관 중 가장 많은 13편의 논문을 발표하게 됐다.
KAIST는 대학으로는 극히 이례적으로 올해(기관 2위, 대학 1위)를 제외하고 지난 2011년부터 5년간 1위를 유지하고 있다.
삼성전자는 9편으로 2위에 올랐으며 3위는 8편이 채택된 Intel(인텔)과 IMEC(유럽 나노 및 반도체 기술연구소)이 공동으로 차지했다. 이번 ISSCC에는 전 세계로부터 총 610편의 논문이 제출됐는데 심사를 거쳐 206편만 채택됐다.
강성모 총장은 “KAIST의 이 같은 경쟁력은 반도체 중심 교육 및 설계 중심 교육에 있다”며 “1970년대부터 선도적으로 반도체 연구를 시작했으며 1995년 반도체설계교육센터(IDEC)를 설립해 칩 제작 및 실습 환경을 구축, 반도체 분야의 글로벌 위상을 높이는데 크게 기여하고 있다”고 의의를 밝혔다.
아시아 대학 최초로 ISSCC 학회장에 선임된 유회준 교수는 “우리나라가 메모리와 비메모리 분야의 종합적 반도체 강대국으로 거듭나기 위해서는 학계와 산업체간에 공통의 목표를 갖고 적극 협력해야 할 것”이라며 “학계는 산업이 더 큰 경쟁력을 가질 수 있도록 보다 도전적인 기술로써 앞으로 나아가야 할 방향과 새로운 패러다임을 지속적으로 제시해야 할 것”이라고 말했다.
ISSCC는 매년 2월 개최되는 세계 최고 권위의 반도체분야 학회로 전 세계의 반도체 관련기업, 연구소 및 대학에서 제출된 논문 중 약 200여편의 논문만 엄선해 발표되는 학회다.
‘반도체 올림픽’이라고도 불리는 이 학회는 전 세계 3천명 이상의 반도체 기술자들이 모여 4일간 기술을 뽐낸다. 인텔이 최초로 CPU제품을 발표하거나 삼성에서 최초로 메모리 기술을 발표하는 곳으로도 유명하다.
▣ ISSCC 2015 기관별 채택 논문 편수 현황
▣ ISSCC 2015 학교별 채택 논문 편수 현황
2014.11.27 조회수 12671 -
왕세원 학생, 반도체설계대전 국무총리상 수상
-AM OLED 패널을 위한 고효율 Single Inductor Boost/Buck Inverting Flyback Converter 개발
우리학교 전기및전자공학과 회로설계 및 시스템응용랩(지도교수: 조규형) 박사과정에 재학 중인 왕세원 학생이 최근 특허청이 주관한 ‘제11회 대한민국 반도체 설계대전’ 아날로그 부문에서 1위를 차지해 지난달 16일 서울 한국발명진흥회 국제회의실에서 열린 시상식에서 국무총리상을 수상했다.
왕세원 학생은 이번 설계대전에서 DC/DC 컨버터의 일종인 ‘하이브리드 에너지 전달 매개체와 Multi-Level Gate Driver를 이용한 AM-OLED 패널 전원용 고효율 Single Inductor Boost/Buck inverting Flyback(SIBBIF) 컨버터’를 출품해 상용화된 Single-Inductor Bipolar-Output(SIBO) 컨버터에 비해 최대 출력을 증가시키고 효율을 개선했다.
AM-OLED 패널의 전원은 일반적으로 양전압과 음전압을 사용하는 데 기존의 상용화된 DC/DC 컨버터의 경우에는 인덕터를 두 개를 사용해 Boost 컨버터와 Inverting Flyback 컨버터로 양전압과 음전압을 각각 만들게 된다.
이러한 경우에는 수동소자 중에서 가격이 가장 비싼 인덕터를 두 개 사용함으로써 비싸고, 또 PCB의 실장면적을 증가시키는 단점이 있다. 그래서 Texas Instrument사에서는 인덕터 하나를 사용해 양전압과 음전압을 모두 생성하는 SIBO 컨버터를 개발했는 데 구조상 효율이 낮을 수 밖에 없는 한계가 있었다.
이번 연구성과에서는 인덕터 하나를 사용해 양전압과 음전압을 모두 생성함으로써 IC의 비용을 절감시키는 효과가 있을 뿐만 아니라 에너지 전달 매개체로써 인덕터와 캐패시터를 동시에 사용해 인덕터의 첨두 전류를 줄이고, Multi-Level Gate Driver를 사용하여 TI사 컨버터의 낮은 효율(최대 효율 75%)보다 10%이상 개선 된 87.1%의 최대 효율을 얻는 성과를 이뤘다.
한편, 왕세원 학생은 지난 10월 삼성전기가 주최한 제6회 삼성전기 1nside edge 논문대상에서 AM-OLED 패널 전원용 DC/DC 컨버터의 주제로 은상을 수상한 바 있다.
[그림.1] AM-OLED 패널 전원용 고효율 SIBBIF 컨버터
2011.01.07 조회수 19540