제목 RF Beamforming 용 저전력 PIM 반도체_중소벤처기업부로드맵[비대면 디지털 분야]
분류 성장동력산업 판매자 한상윤 조회수 44
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데이터날짜 : 2022-02-11 
출처 : 중소벤처기업부 
페이지 수 : 23 

[ 목 차 ]

 

1. 개요
2. 산업 분석
3. 기술 개발 동향
4. 주요 플레이어 특허동향
5. 전략제품 기술 개발 전략

 


 

1. 개요 가. 정의 퍀 원거리 무선충전 또는 통신에서 송신부와 수신부 사이의 에 활용 5G Beamforming 목적으로 또는 을 활용해서 덧셈 곱셈 연산을 수행하여 SARAM DRAM , Neural Network 을 구현하는 반도체를 말하며 원거리 무선충전 또는 Processor in Memory (PIM) , 5G 통신에서 송신부와 수신부 사이의 위치와 거리에 따른 자유도를 확보하기 위해서 사용됨 ▪ RF 통신이나 방식의 무선충전에서는 송신기와 수신기 사이의 거리 및 위치가 변화하며 수신기에 5G 도달하는 신호 및 전력 크기를 키우기 위해서 기반의 기술이 널리 사용되고 MIMO Beamforming 있음 ▪인공지능 기술은 뇌의 시냅스와 뉴런의 기능을 모방한 하드웨어로 소자 회로 아키텍처 및 PIM , , 알고리즘이 하나로 합쳐진 형태임 ▪ 또는 을 활용해서 덧셈 곱셈 연산을 수행하여 을 구현하는 SRAM DRAM , Neural Network ry (PIM) 반도체 기반의 저전력 뉴로모픽 프로세서에 대한 개발이 필수적임Processor in Memo 기반의 [ Massive MIMO Beamforming ] 퍀 송신기와 수신기 사이의 을 하고 를 보상하기 위해서 Channel Estimation Pass Loss Adaptive 기술이 필요하며 인공지능 기술을 적용하여 학습을 통하여 빠른 Beamforming , PIM 스캐닝이 가능함 1. 고효율 단열재 - 2 - [ Adaptive Beamforming ] 퍀 수신부의 위치와 수신 전력 기반으로 송신부의 빔 조향 각도를 하게 제어하기 Adaptive 위해서는 기반의 을 적용할 수 있음Analog PIM CNN (Convolution Neural Network) 적용한 [ Analog PIM Convolution Neural Network ] 퍀 인간 뇌의 뉴런과 시냅스 간의 네트워크와 유사한 구조를 아날로그 형식으로 Neuromorphic 구현하여 병렬로 데이터를 처리하는 동시에 전류 소모를 최소화할 필요가 있음. Analog 기술은 기반의 PIM(Processor-In-Memory) CMOS SRAM(Static Random access ing Gate를 이용한 신경 세포 모방 기술을 통해 적은 전력만으로 많은 양의 memory), Float 데이터 처리가 가능하며 에 적용 가능한 연구가 필요함IoT Edge Device .



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