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인공 지능 및 빅 데이터 처리를 위한 메모리-가속기 구조 개발
Development of Processing-in-Memory Systems for Machine Learning and Big-Data Applications 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 연세대학교
Yonsei University
연구책임자 송진호
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-03
과제시작연도 2019
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100001490
과제고유번호 1711090808
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2021-06-12
키워드 메모리-가속기 구조.통합 병렬 시뮬레이터.응용 소프트웨어.메모리 대역폭.컴퓨터 구조 모델링.딥 러닝.에너지 효율.PIM 모델링.그래프 연산.

초록 ▼

연구개요
이 연구는 인공지능 및 빅데이터 처리를 위한 메모리-가속기 구조에서 연산 및 메모리 접근 패턴을 기반으로 processing-in-memory 또는 near-memory processing 구조에서 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 기법을 개발함. 본 연구는 3년에 걸쳐 진행되었으며, 1차년도에는 인공지능 및 빅데이터의 워크로드의 특징을 분석하고, 2차년도에는 메모리-가속기 구조의 모델링 및 시뮬레이터 개발을 진행하였으며, 3차년도에는 개발된 시뮬레이터를 기반으로 인공지능 및 빅데이터 워크로드의 성능을 개선할 수 있

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 1.1 연구개요 및 목표 ... 4
  • 1.2 연구 배경 및 문제점 ... 4
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 6
  • 2.1 인공지능 및 빅데이터 워크로드 특징 분석 (1차년도) ... 6
  • 2.2 메모리-가속기 구조의 모델링 및 시뮬레이터 개발 (2차년도) ... 8
  • 2.3 인공지능 및 빅데이터 워크로드의 성능을 개선할 수 있는 방법 연구 (3차년도) ... 10
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 12
  • 4. 참고문헌 ... 13
  • 5. 연구성과 ... 14
  • 대표적 연구실적 ... 14
  • 끝페이지 ... 17

표/그림 (15)

참고문헌 (25)

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