초록 ▼

□ 연구개요
1) 최종 연구 목표
○ 정확도와 신뢰성 향상을 위한 뉴런 회로 개발
○ 스파이킹 인공신경망을 위한 스토캐스틱 컴퓨팅 뉴런 설계 및 구현
○ 스토캐스틱 컴퓨팅 기반 스파이킹 인공신경망 칩 개발
○ 고에너지효율의 인공신경망을 위한 가속기 시스템 개발
2) 연구 필요성
○ 고에너지효율의 인공신경망을 위한 시스템
○ 새로운 뉴로모픽 컴퓨팅 아키텍처

□ 연구 목표대비 연구결과
1) 스파이킹 인공신경망을 설계 및 구현
○ 오버플로우 보존 및 언더플로우 허용 기능이

□ 연구개요
1) 최종 연구 목표
○ 정확도와 신뢰성 향상을 위한 뉴런 회로 개발
○ 스파이킹 인공신경망을 위한 스토캐스틱 컴퓨팅 뉴런 설계 및 구현
○ 스토캐스틱 컴퓨팅 기반 스파이킹 인공신경망 칩 개발
○ 고에너지효율의 인공신경망을 위한 가속기 시스템 개발
2) 연구 필요성
○ 고에너지효율의 인공신경망을 위한 시스템
○ 새로운 뉴로모픽 컴퓨팅 아키텍처

□ 연구 목표대비 연구결과
1) 스파이킹 인공신경망을 설계 및 구현
○ 오버플로우 보존 및 언더플로우 허용 기능이 구현된 integrate and fire(I&F) 뉴런 회로를 개발
○ 스토캐스틱 컴퓨팅 뉴런 설계 및 구현
○ 입력뉴런과 출력뉴런, SRAM 시냅스로 구성된 스파이킹 인공신경망 아키텍처를 설계
○ 스토캐스틱 컴퓨팅 기반 스파이킹 인공신경망 칩 제작
2) 고에너지효율의 인공신경망을 위한 가속기 시스템 개발
○ NoC (Network-on-Chip) 기반 PIM hardware 가속기 시스템 개발

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
○ 현재 인공지능의 하드웨어 구현을 위한 기술에서 진일보한 beyond 폰노이만 구조이며 스토캐스틱 컴퓨팅과 스파이킹 인공신경망을 융합하여 구현함으로써 인간의 뇌만큼 높은 에너지 효율을 달성하기 위한 계기가 될 것으로 기대됨.
○ 메모리 경쟁력이 뛰어난 우리나라의 엣지 디바이스에서의 인공지능을 위한 시스템 반도체 경쟁력 확보에 기여할 수 있음.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

Abstract ▼

□ 연구개요
1) Final Research Goals:
○ Development of neuron circuits for improved accuracy and reliability.
○ Design and implementation of stochastic computing neurons for spiking artificial neural networks.
○ Development of a chip for spiking artificial neural networks based on stochastic c

□ 연구개요
1) Final Research Goals:
○ Development of neuron circuits for improved accuracy and reliability.
○ Design and implementation of stochastic computing neurons for spiking artificial neural networks.
○ Development of a chip for spiking artificial neural networks based on stochastic computing.
○ Development of accelerator systems for high-energy-efficiency artificial neural networks.
2) Importance of Research:
○ Systems for high-energy-efficiency artificial neural networks.
○ New neuromorphic computing architectures.

□ 연구 목표대비 연구결과
1) Design and Implementation of Spiking Artificial Neural Networks:
○ Development of integrate-and-fire (I&F) neuron circuits with features for overflow preservation and underflow allowance.
○ Design and implementation of stochastic computing neurons.
○ Architecture design of spiking artificial neural networks composed of input neurons, output neurons, and SRAM synapses.
○ Fabrication of spiking artificial neural network chips based on stochastic computing.
2) Development of Accelerator Systems for High-Energy-Efficiency Artificial Neural Networks:
○ Development of PIM (Processing-in-Memory) hardware accelerator systems based on NoC (Network-on-Chip)

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
○ It is expected that advancements in hardware implementation techniques for artificial intelligence, surpassing the traditional von Neumann architecture, and the fusion of stochastic computing and spiking artificial neural networks will serve as a catalyst for achieving energy efficiency levels comparable to the human brain.
○ This could contribute to securing Korea's semiconductor competitiveness in the edge devices for artificial intelligence, benefiting from the country's superior memory capabilities.

(source: 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 1) 최종 연구 목표 ... 5
• 2) 연구 필요성 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 1) 스파이킹 인공신경망을 위한 뉴런 설계 및 구현 ... 6
• 2) MPW를 통한 칩 제작 ... 8
• 3) NoC (Network-on-Chip) 기반 PIM hardware 가속기 시스템 시뮬레이션 ... 11
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 13
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 13
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 13
• 3) 목표 달성 수준 ... 13
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 14
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 14
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 14
• 6. 자체점검표 ... 15
• 7. 참고문헌 ... 15
• 끝페이지 ... 20