KAIST(신소재공학과 박병국 교수 연구팀)가 차세대 비휘발성(Non-volatile) 메모리인 스핀궤도토크 자성메모리(SOT-MRAM)의 스위칭 분극을 임의로 제어하는 소재 기술을 개발했다. 스핀궤도토크 자성메모리는 면방향 전류에서 발생하는 스핀전류를 이용해 자화 방향을 제어하는 동작 방식으로, 기존의 스핀전달토크 자성메모리(STT-MRAM) 보다 동작 속도가 10배 이상 빠른 장점이 있다. 연구팀은 이 결과를 이용해 하나의 소자에서 다양한 논리연산이 가능함을 보임으로, 기억과 연산 기능을 동시에 수행하는 스마트 소자의 개발 가능성을 높였다. 특히 이 기술은 차세대 지능형 반도체로 개발되는 PIM(Processing In Memory)에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. PIM 기술은 메모리 공간에서 로직 기능을 수행해 프로세서에서 처리하는 데이터 양을 획기적으로 줄임으로써, 기존 컴퓨팅 기술인 폰노이만 구조의 한계를 극복하는 기술로 여겨지고 있다. KAIST 신소재공학과 강민구 박사과정과 최종국 박사과정이 공동 제1 저자로 참여하고 신소재공학과 육종민 교수, 물리학과 이경진, 김갑진 교수, 충남대학교 정종율 교수, 고려대학교 박종선 교수와 공동으로 수행한
[헬로티] AI 기반의 다양한 기술과 솔루션을 통해 다가올 지능정보사회 선도 다짐 티맥스소프트가 AI 반도체용 시스템 소프트웨어 개발에 나선다. 티맥스소프트는 최근 과기정통부에서 추진하는 ‘PIM 활용을 위한 소프트웨어 플랫폼 개발’ 국책 과제에 선정됐다. PIM(Processing-in-Memory)은 메모리와 연산을 위한 프로세서와 기능을 하나의 칩 안에 구성한 차세대 컴퓨팅 반도체다. 티맥스는 개발자가 PIM을 원활하게 사용하도록 지원하는 소프트웨어 플랫폼을 개발한다. 이번 국책 과제는 PIM 구조를 활용하기 위한 프로그래밍 프레임워크 설계, PIM 활용을 위한 시스템 소프트웨어 개발, 초병렬 연산기를 효율적으로 활용하는 프로그래밍 기법 개발 등이 주요 연구개발 요소다. 티맥스소프트는 지난 24년간 글로벌 기업과 겨루며 시장을 주도하면서 차별화된 미들웨어 제품과 기술을 제공해왔다. 지금까지 프레임워크 솔루션 ‘프로프레임’, 통합 인터페이스 솔루션 ‘애니링크’ 등을 통해 금융 및 통신 등 다양한 업계의 대형 차세대 프로젝트를 성공적으로 수행했다. 지난 해에는 웹애플리케이션서버(WAS), 프레
[헬로티] 막대한 수요가 예상되는 인공지능 기반 추천시스템 가속기 세계시장 선점 기대 KAIST 연구진이 세계 최초로 `프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, 이하 PIM)' 기술을 기반으로 한 인공지능 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다. KAIST(총장 신성철)는 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 PIM 기술 기반의 메모리-중심 인공지능 가속기 반도체 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다. 유민수 교수 연구팀은 최근 메모리 반도체에 인공지능 연산 기능이 추가된 프로세싱-인-메모리(PIM) 기술 기반의 지능형 반도체 시스템을 개발하는 데 성공했다. 추천 인공지능의 경우 많은 수의 임베딩을 학습하는 과정이 주된 병목을 야기한다. 본 연구에서는 임베딩의 학습과정에서 수행되는 모든 연산을 단일 연산으로 변환 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 그림. 기존 딥러닝 학습 가속기 시스템에 PIM기술을 적용한 가속기 시스템의 모식도 해당 알고리즘은 기존 방식에 비해 메모리 대역폭 사용량을 크게 줄임과 동시에 수행되는 연산을 단일화하여 효율적인 하드웨어 가속기 구현을 가능하게 한다. 해당 알고리즘을 기반으로