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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한양대학교 HanYang University |
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연구책임자 | 오새룬터 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400009451 |
과제고유번호 | 1711181689 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-10-02 |
키워드 | 컨벌루션 뉴럴네트워크.모놀리식 3D.산화물 메모리.다층집적.저전력 행렬곱 연산.convolutional neural network.monolithic 3D.oxide semiconductor memory.multi-tier integration.low-power matrix multiplication. |
□ 연구개요
본 과제의 최종 목표는 Convolutional Neural Network (CNN) 병렬 연산 가속을 위한 모놀리식 3차원 다층집적 하드웨어 플랫폼을 구현하는 것이다. 인공지능 연산의 핵심인 메모리 어레이를 기존 2차원이 아닌 3차원 집적 시냅스 어레이를 이용한 고집적, 저전력, 저지연, 고 연산효율 대량병렬 컴퓨팅 플랫폼 기술을 연구하고자 한다. 1차년도에는 모놀리식 3차원 집적을 위한 고신뢰성 저온증착 1T1C 시냅스 셀 기술을 연구하고, 2차년도에는 시냅스 다층집적 어레이 구현 시 수소 확산 방지 소자 및
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