＃제목: Nonvolatile-memory based compute-in-memory technology for energy efficient DNN accelerator
＃연사: 심원보 교수 (서울과학기술대학교)
＃초록: 최신 딥러닝 알고리즘은 높은 정확도를 얻기 위해 뉴럴 네트워크의 크기를 키우고 연산의 수를 증가시키는 트렌드를 보인다. 따라서 기존 폰 노이만 구조에서 연산 수행 시 주 메모리와 프로세서 간 데이터 이동에 따른 엄청난 에너지 소모가 불가피하다. 이를 해결하기 위해 제안된 Compute-in–memory (CIM) 기술은 뉴럴 네트워크 연산의 대부분을 차지하는 multiply-and-accumulation (MAC) 컴퓨팅을 메모리 어레이 내에서 아날로그 방식으로 구현하여 off-chip 데이터 이동을 최소화함으로써 연산의 에너지 효율을 대폭 높일 수 있다. 본 강연에서는 CIM 기술의 필요성과 원리에 대해 소개하고, 여러 가지 비휘발성 메모리 (Nonvolatile-memory) 기반의 CIM 기술에 대해 소개한다. CIM 하드웨어의 정확도에 영향을 주는 메모리 소자 및 어레이 레벨 연구 내용부터, 시스템 전체의 에너지 효율을 높이기 위한 아키텍쳐 및 알고리즘 구현을 위한 동작 방법을 다룬다. 또한 이를 평가할 수 있는 시스템 레벨 시뮬레이터 개발 방향에 대해 소개한다.
＃약력:
2007 서울대학교 전기공학부 학사
2013 서울대학교 전기컴퓨터공학부 박사
2013-2019 삼성전자 메모리사업부 Flash설계팀 책임연구원
2019-2021 Georgia Institute of Technology 박사후연구원
2021- 서울과학기술대학교 조교수
＃Zoom 회의 참가 : https://us02web.zoom.us/j/7616590262?pwd=K0hQNWVVbzZidTYrdGNpMlJkSVk0UT09
- 회의 ID: 761 659 0262
- 암호: TIDL
＃주관: 최우영 교수 연구실