KAIST 한 연구실서 반도체 국제학회 최우수논문상 4명 동시 배출

전기전자공학부 김정호 교수 테라 랩 소속...AI와 차세대 반도체 접목 연구

반도체 설계 분야 국제 학술대회에서 KAIST 한 연구실 4명이 동시에 최우수논문상을 받는다.

KAIST는 전기및전자공학부 김정호 교수가 지도하는 테라 랩 소속 김성국·최성욱·신태인·김혜연 박사과정 학생 4명이 디자인콘(DesignCon)이 선정한 2022년 최우수 논문상 수상자로 선정됐다고 16일 밝혔다.

반도체 패키지·설계 분야의 권위있는 학술대회로 꼽히는 디자인콘의 최우수논문상 8명 중 절반이 한 연구실에서 나온 것이다. 인텔·마이크론·램버스·텍사스인스트루먼트·AMD·화웨이·IBM·앤시스(ANSYS) 등 글로벌 빅테크 기업과 주요 대학 연구원들과 경쟁해 얻은 성과라고 학교측은 밝혔다.

시상식은 31일 미국 실리콘밸리 산호세 산타클라라 컨벤션센터에서 열리는 '디자인콘 2023 국제학술대회'에서 열린다.

(왼쪽부터) KAIST 전기및전자공학부 김성국, 최성욱, 신태인, 김혜연 박사과정 (사진=KAIST)

김성국 학생은 고성능 인공지능 가속기를 위한 고대역폭 메모리 기반 프로세싱-인-메모리(PIM) 아키텍처를 설계했다. 최성욱 학생은 강화학습 방법론을 활용해 HBM을 위한 하이브리드 이퀄라이저를 설계했다. 신태인 학생은 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 신호 무결성 모델링과 설계 및 분석 방법론을 제안했다.

김혜연 학생은 반도체 설계 문제 중 디커플링 캐패시터 배치 문제를 조합 최적화 문제로 정의하고 오프라인 학습 방법인 모방 학습을 통해 자동 최적화했다. 김혜연 학생은 이번 수상 논문 이외에도 반도체 설계 문제에 지식 증류·데이터 증강·대칭성 학습 등 다양한 인공지능 기법을 적용, 한층 성능이 개선된 결과를 얻은 바 있다.

테라 랩은 인공지능(AI)이 스스로 최적 설계를 구현하는 머신러닝 기술과 3D 이종반도체 패키징 기술을 결합, 슈퍼컴이나 데이터센터 서버에 쓰이는 고대역폭 메모리(HBM) 등 차세대 AI 반도체를 연구한다.

김정호 교수는 "2030년 이후에는 이종 칩을 하나의 패키지로 통합하는 3D 이종 집적화(Heterogeneous Integration) 패키징 기술이 대세로 자리를 잡을 것"이라며 "디지털 대전환(DX) 시대를 맞아 반도체의 역할이 갈수록 중요해지는 만큼 차세대 반도체 개발에 필요한 맞춤형 인재 양성을 위해 더욱 노력하겠다"라고 밝혔다.