< 사진 1. SK하이닉스 교육 단체사진 >
< 사진 2. 삼성전자 교육 단체사진 >
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.
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 9월 15일부터 9월 17일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ‘2024 IEEE 국제 워크로드 특성화 심포지엄(IEEE International Symposium on Workload Characterization, 이하 IISWC 2024)’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)과 최우수 연구 기록물 상(Distinguished Artifact Award)’을 동시에 수상했다고 26일 밝혔다. 박 교수 연구팀은 ‘초거대 언어모델 추론 서비스 제공을 위한 HW/SW 공동 시뮬레이션 인프라(LLMServingSim: A HW/SW Co-Simulation Infrastructure for LLM Inference Serving at Scale)’ 논문으로 두 상을 동시에 수상했다. IISWC는 컴퓨터 시스템 워크로드 특성화 분야에서 권위를 자랑하는 국제 학회이며, 개
2024-10-11기업 내외의 상황에 따라 끊임없이 새롭게 결정해야 하는 기업 의사결정 문제는 지난 수십 년간 기업들이 전문적인 데이터 분석팀과 고가의 상용 데이터베이스 솔루션들을 통해 해결해 왔는데, 우리 연구진이 최초로 거대언어모델을 이용하여 풀어내어 화제다. 우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 의사결정 문제, 기업 데이터베이스, 비즈니스 규칙 집합 세 가지가 주어졌을 때 거대언어모델을 이용해 의사결정에 필요한 정보를 데이터베이스로부터 찾고, 비즈니스 규칙에 부합하는 최적의 의사결정을 도출할 수 있는 기술(일명 계획 RAG, PlanRAG)을 개발했다고 19일 밝혔다. 거대언어모델은 매우 방대한 데이터를 학습했기 때문에 학습에 사용된 바 없는 데이터를 바탕으로 답변할 때나 오래전 데이터를 바탕으로 답변하는 등 문제점들이 지적되었다. 이런 문제들을 해결하기 위해 거대언어모델이 학습된 내용만으로 답변하는 것 대신, 데이터베이스를 검색해 답변을 생성하는 검색 증강 생성(Retrieval
2024-06-19우리 대학 연구진이 컴퓨터 구조 분야 국제 최우수 학술대회에서 최우수논문상을 국내 최초로 수상했다. 이는 제출된 논문 410편 중에서 상위 1편에만 주어진 영예다. 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 국제 최우수 컴퓨터 아키텍처 학술대회 중의 하나인 ‘IEEE 국제 고성능 컴퓨터 구조 학회(IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture, HPCA)’에서 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 21일 밝혔다. 전기및전자공학부 현봉준 박사과정(제1 저자), 김태훈 박사과정, 이동재 박사과정으로 구성된 유민수 교수 연구팀은 프랑스 기업 UPMEM 社의 상용화된 프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, PIM) 기술을 기반으로 한 ‘유피뮬레이터(uPIMulator)’라는 시뮬레이션 프레임워크를 제안하여 최우수논문상을 수상
2024-03-21오픈AI가 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
2023-08-04국제고체회로학회(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, 바이오메
2023-03-02