카이스트 대학원생 4명 반도체 설계 국제학술대회 디자인콘2022 최우수 논문상

한국과학기술원(카이스트, 총장 이광형)의 테라랩 연구실은 차세대 AI반도체를 연구한다. 테라랩 소속의 박사과정생 4명이 2022년 반도체 설계분야 국제학술대회 디자인콘에서 최우수 논문상에 선정되었다.

카이스트 테라 랩(TERA Lab)은 전기및 전자공학부 김정호교수의 연구실이다. 테라랩은 차세대 AI반도체 관련 분야를 연구한다. AI기계학습 기반 최적의 설계구현, 3D 이종반도체 패킹징 기술을 결합했다.

현재 석사과정 10명, 박사과정 13명 등 학생 23명이다. 소속학생들은 반도체 전후공정에 들어가는 다양한 패키지와 인터커넥션 설계를 기계학습으로 최적화하는 연구를 하고 있다.

테라랩은 전 세계 산학연구기관 중 유일하게 그간의 연구성과를 기반으로 독창적으로 개발한 반도체설계 자동화 기술인 5I(CI, PI, TI, EMI, AI) 융합솔루션을 갖췄다. 앞으로 설계과정 전체를 AI로 자동화하고자 한다.

김정호 교수는 2030년 이후에는 이종 칩을 하나의 패키지로 통합하는 ‘3D 이종 집적화 패키징’ 기술이 대세로 자리잡을 것이라고 전망하며 디지털 대전환(DX) 시대를 맞아 반도체의 역할이 갈수록 커지고 있어서 맞춤형 인재양성에 더욱 노력하겠다고 말했다.

테라랩 박사과정에 소속한 김성국, 최성욱, 신태인, 김혜연 4명이 디자인콘(DesignCon)이 선정한 2022년 최우수 논문상 수상자로 선정됐다.

디자인콘의 전체 수상자가 총 8명인데 절반에 해당하는 쾌거이다. 시상식은 디자인콘 2023이 열리는 미국 실리콘벨리 새너제이 산타클라라 컨벤션센터에서 1월 31일 진행한다.

최우수 논문상 수상자 김성국은 프로세싱-인-메모리(PIM)아키텍처를 설계했다. 이는 인공지능 가속기를 위한 고대역폭 메모리를 기반으로 한 것이다.

최성욱은 강화학습 방법론을 활용해 고대역폭 메모리를 위한 하이브리드 이퀄라이저를 설계했다. 신태인은 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 신호 무결성 모델링과 설계 및 분석방법론을 설계했다.

김혜연은 반도체 설계 문제 중 노이즈 제거와 관련해서 ‘디커플링 캐패시터(Decoupling Cpacitor)’ 배치 문제를 조합 최적화 문제로 정의하고 오프라인 학습방법인 모방학습을 통해 자동 최적화했다.

테라랩은 2021년에도 김민수 박사과정생이 디자인콘의 최우수 논문상을 받았다. 테라랩의 총 5편의 디자인콘 수상자 논문 중에 3편이 인공지능을 활용한 반도체 설계에 관한 것이다.

디자인콘은 인텔, 마이크론, AMD, IBM, 화웨이 등 글로벌 빅테크 기업의 연구원과 엔지니어, 세계 유명 대학및 대학원생이 제출한 논문을 심사한다. 이중 최우수 논문을 8편 선정한다.

디자인콘 최우수 논문상은 실무와 밀접한 관련이 있고 곧바로 제품에 적용이 가능한 실용적인 기술에 관한 내용을 다룬다. 미국, 중국, 일본의 글로벌 빅테크 기업소속 엔지니어 및 연구원들과 유수의 대학생과 대학원생이 두각을 나타내며 경쟁한다.

(출처 동아사이언스, 전자신문)