다양한 인공지능, 머신/딥러닝을 활용하는 빅데이터 시대가 도래함에 따라 이들 연산의 효율과 정확도를 높일 수 있는 초고성능 AI 컴퓨팅에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 하지만 이러한 수요에도 불구하고 데이터 송수신 대역폭 성능향상의 한계로 인해 다양한 병목이 발생하고 있습니다. 이에 따라 선로당 전송 속도는 낮추면서 전송선로의 숫자를 대폭 늘리는 고밀도 병렬 전송 기법이 최근 주목을 받고 있습니다. 이는 초고성능 AI 컴퓨팅과 밀접한 관련이 있는 메모리 온칩 글로벌 데이터버스, HBM 인터페이스, 칩렛 인터페이스 및 멀티칩 모듈 등을 포함한 여러 응용에서 활용이 되고 있습니다. 하지만 최근 급증하고 있는 AI 컴퓨팅 성능 요구에 대응하기 위해서는 고밀도 병렬 데이터 송수신 버스가 소모하는 에너지와 발열이 크게 증가하게 되며, 또한 여러 가지 노이즈 성분으로 인해 데이터 송수신 효율이 저하될 수 있습니다.

본 연구에서는 고밀도 병렬 데이터 송수신 버스에 대한 최적화 설계 연구를 진행하고 이를 통해 에너지, 대역폭, 면적 등을 포함한 다양한 성능의 효율을 개선할 수 있는 새로운 송수신 방법 및 설계 방법론을 도출하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 기존에 널리 사용되는 전통적인 데이터 전송 방식과 시스템 구성의 틀을 깨고 새로운 방식의 데이터 송수신 방식을 제안하고 검증하고자 합니다.

본 연구의 성공적인 수행을 통해 급격히 성장하고 있는 AI 및 초고성능 컴퓨팅 시장에 대응하여 고부가가치를 가지는 차세대 인공지능/시스템/메모리반도체 미래 기술을 확보할 수 있을 것입니다. 또한 관련 기술에 대한 새로운 패러다임의 제시와 이에 대한 우월적 지위를 확보하고 전문 기술을 갖춘 핵심인력을 양성할 수 있을 것으로 기대합니다.