1. 기술의 개념 폭발적으로 증가하는 데이터 연산 처리에 있어 폰노이만 구조는 메모리 접근에 많은 에너 지를 소비하며, 또한 메모리 병목현상으로 성능의 한계를 가짐 PIM 컴퓨팅 기술을 활용하여 연산을 메모리에서 진행하기 위한 기술이 제시되고 있음 NVM 기반 PIM 컴퓨팅 기술을 통해 메모리를 다양한 연산에 적용하여 메모리 병목 현상을 해결하고 저전력과 더불어 뛰어난 연산 처리 속도 확보가 필요이를 위해, 논리 연산을 NVM 기반 PIM 반도체에 구현하기 위한 논리합성 SW와 이를 동작시키는 시스템 연구 및 개발을 목표로 하며, 개발 내용은 다음과 같음 - NVM 메모리에 적합한 PIM 컴퓨팅 연산 기술- 논리 연산을 NVM 메모리에 배치/합성 알고리즘 및 SW 개발 - NVM 기반 PIM 컴퓨팅을 위한 PIM Controller 및 주변회로 설계 기술 - NVM 기반 PIM 반도체 컴퓨팅 성능 평가 및 검증을 위한 시뮬레이션 기술 2. 기술 특징 주요 기능 - NVM-PIM을 이용한 인공지능 및 일반적인 컴퓨팅 연산 기능 - Memory Access Profiling을 통한 메모리 접근빈도 최소화 기능 - 메모리 배치, 인코딩 기술을 통한 신뢰성 있는 NVM-PIM 연산 기능 - 논리합성과 PIM 컨트롤러 최적화를 통한 면적, 지연시간 최소화 기능 - NVM 메모리 컨트롤러에 데이터 충돌을 최소화하는 기능과 데이터 압축/압축해제 기 능을 추가한 PIM 컨트롤러 아키텍처 - NVM-PIM 오류 특성을 고려한 신뢰성 확보 및 연산 시스템 솔루션 통합 기능 주요 성능치 - 메모리 Fault Rate 대비 인공지능 정확도: 메모리 Fault Rate 3% 상황에서 CIFAR 데이터셋을 이용한 이미지 분류 정확도 하락을 3% 이하로 달성 - 메모리 접근 빈도: Profiling 기반 알고리즘 적용 시 기존 대비 메모리 접근 빈도를 80% 이하로 달성 - NVM 오류 발생 시뮬레이터의 정합성: NVM 오류 발생 시뮬레이터와 실제 NVM의 오류 발생 간의 정합율을 90% 이상으로 달성 - PIM 컴퓨팅 연산 전력: PIM 연산 시 발생하는 전력소모량을 CPU 대비 3% 이하로 달성