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'테라랩'통합검색 결과 입니다. (4건)

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HBM 대부 김정호 교수, 다음 달 차세대 HBM 로드맵 공개

올해부터 오는 2040년까지 향후 15년간 고대역폭메모리반도체(HBM) 아키텍처와 구조, 성능, 세대별 특성이 어떻게 진화할 것인지를 조망하는 기술 발표회가 열린다. KAIST 전기및전자공학부 김정호 교수 연구실(KAIST테라랩)은 '차세대 HBM 로드맵(2025~2040) 기술 발표회'를 다음 달 11일 오전9시부터 개최한다고 28일 밝혔다. 김정호 교수는 “급변하는 기술 패권 경쟁 속에서 국내 반도체 산업이 나아갈 방향을 제시하고 AI 반도체의 핵심 축으로 떠오른 차세대 HBM 기술 개발을 위한 구체적인 로드맵을 공유하기 위해 마련했다”고 행사 배경에 대해 설명했다. 'HBM의 아버지'로 불리는 김 교수는 지난 20년 넘게 HBM 관련 설계 기술을 주도했다. 2010년부터는 실제 HBM 상용화 설계에도 참여하고 있다. KAIST 테라랩은 HBM 실리콘관통전극(TSV), 인터포저, 신호 무결성 설계(SI), 전력 무결성 설계(PI) 등에서 연구 독창성을 인정받아 왔다. 이달 말 현재 신태인·손기영 등 2명의 박사후연구원(포닥)을 비롯해 박사과정 10명, 석사과정 17명 등 모두 29명의 학생 연구원이 6세대 HBM인 HBM4부터 HBM8까지 향후 15년 동안 쓰일 것으로 예상되는 차세대 HBM 아키텍처와 구조, 성능 등을 연구 중이다. 테라랩은 HBM 설계를 인공지능으로 자동화하는 연구도 함께 진행 중이다. 테라랩은 강화학습과 생성 인공지능을 결합해 HBM의 전기적, 열적 최적화 연구를 세계적 수준으로 끌어 올렸다는 평가다. 이번 기술 발표회에서는 ▲세대별 HBM 구조와 성능, 특성 ▲데이터 대역폭 확장을 위한 TSV와 인터포저 ▲딥 에칭 기술 등과 전기적 신뢰성 확보를 위한 하이브리드 본딩 기술 ▲발열 문제 해결을 위한 냉각용 TSV 기술 등도 함께 소개된다. 김정호 교수는 “차세대 HBM 관련 기술적인 아이디어와 방향을 소개하기 위해 마련한 것”이라며 "발표 내용은 향후 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 주요 반도체 업체와 관련 정보를 공유할 예정이고, 기회가 된다면 실리콘밸리 등 해외에서도 발표회를 가질 것"이라고 덧붙였다. 한편 KAIST 측은 행사 당일 발표회 시작과 함께 줌으로 생중계한다. 유튜브 방송은 이후 테라랩 홈페이지를 통해 공지할 예정이다.

2025.05.28 09:30박희범

봄바람 타고 KAIST에도 '지브리' 유행하나

지브리 유행이 봄바람을 타고, KAIST 캠퍼스에도 불어 닥쳤다. 최근 KAIST 김정호 교수 연구실(테라랩) 김혜연 연구생(박사과정)이 연구실 홈페이지에 생성형 AI 모델인 GPT-4o를 활용해 지브리 애니메이션 스타일의 이미지를 구현하는 등 다양한 영상 콘텐츠를 공개했다. 김혜연 연구생은 오픈AI가 최근 발표한 다중모달 AI 모델 GPT-4o의 이미지 생성 기능을 적극 활용했다. 테라랩 책임자인 김정호 교수의 상반신 사진과 연구실 단체 사진 등을 '지브리풍'으로 변환했다. 김 교수의 상반신 이미지는 도라에몽, 디즈니, 스누피, 짱구 등 서로 다른 네 가지 스타일로 재미있게 변환됐다. 각 스타일의 고유한 분위기와 그림체가 뚜렷하게 반영돼, 동일한 인물을 전혀 다른 캐릭터처럼 보여주는 것이 특징이다. 따뜻한 색감과 섬세한 표현 덕분에 각 스타일의 매력을 생생하게 느낄 수 있다. 김정호 교수는 고대역폭 메모리(HBM) 분야 세계적인 석학이다. 반도체 및 AI 분야에서 활발히 활동 중이다. 김혜연 연구생은 “AI 반도체 연구자로서 생성형 AI 모델을 추론하는 데, 특히 언어를 넘어 이미지를 생성하는 과정에서는 막대한 컴퓨팅 파워가 요구된다는 점에 주목했다”고 말했다. 그는 또 “과연 얼마나 빠르게 이미지를 생성할 수 있을지, 수많은 동시 접속자들을 무리 없이 감당할 수 있을지에 대한 기술적 호기심에서 직접 실험해보고자 만들게 됐다”고 설명했다. GPT-4o는 텍스트, 음성, 이미지 등 다양한 입력을 실시간으로 처리할 수 있는 멀티모달 AI 모델이다. 기존보다 훨씬 빠르고 정밀한 이미지 생성 능력을 갖추고 있다. 특히 캐릭터 중심의 스타일 변환이나 예술적 스타일 이식 분야에서 가능성을 보여준다. 김정호 교수는 “기술과 예술의 선을 넘나드는 융합 사례들이 연구의 깊이와 폭을 더 넓혀갈 것"으로 기대했다.

2025.04.08 10:52박희범

KAIST, 삼성·구글· 인텔 등과 국제학회 '최우수논문상'

인텔이나 엔비디아, 구글, AMD 등 글로벌 빅테크 기업 연구원과 엔지니어 등이 대거 참여하는 국제 학회서 국내 연구진이 최우수논문상을 수상, 관심을 끌었다. KAIST 테라랩(지도교수 김정호 전기및전자공학부 교수)은 신태인 박사(28)가 미국 실리콘밸리에서 열린 국제학회 '디자인콘(DesignCon) 2025'에서 최우수 논문상을 수상했다고 3일 밝혔다. 신 박사의 이번 수상은 지난 2022년 열린 디자인콘에서의 최우수논문상에 이어 두 번째다. 지난 2022년에는, 전체 8명에게만 주어자는 최우수 논문상을 KAIST 테라랩 소속 연구원 4명( 신태인·김성국·최성욱·김혜연)이 휩쓸어 관심을 끌었다. '디자인콘'은 반도체 및 패키지 설계 분야에서 권위를 인정받는 국제학회다. 올해 대회에서는 KAIST 외에 삼성, 구글, 인텔, AMD, 키사이트, 케이던스, 샘텍 등에서 8명이 이 상을 수상했다. 신태인 박사는 지난 해 말 접수, 채택된 전체 100여 편의 논문 중 해당 분야 기술혁신에 기여한 점을 인정받았다. 신 박사는 이 학회에서 고대역폭 메모리(HBM) 패키지의 전력 무결성 설계를 위해 시간 정보가 포함된 전력 잡음 지터(jitter)에 영향을 주는 설계 요소를 AI로 설계, 최적화하는 방법론을 제시했다. 신태인 박사는 “HBM 기반 패키지 시스템 설계가 갈수록 고도화 되고 있다"며 "이번 방법론이 반도체 신호 및 전력 무결성 설계의 토대를 마련하는 계기가 될 것"으로 기대했다. 한편, 김정호 교수 연구실에는 3월 기준 석사과정 17명, 박사과정 10명 등 모두 27명이 소속돼 있다. 이들은 반도체 전·후공정에 들어가는 다양한 패키지와 인터커넥션 설계를 강화·모방 학습과 같은 인공지능(AI) 머신러닝(ML)을 활용해 최적화하고 있다. 또 대규모 인공지능(AI) 구현을 위한 HBM 기반 컴퓨팅 아키텍트와 관련한 연구도 함께 진행 중이다.

2025.03.03 13:30박희범

KAIST, 이번엔 HBM 용량 두배 늘려 국제학회 'EDAPS'서 전체 최우수 논문상

"석사과정 2년차이지만, 삼성전자 미주법인(DSA)에서 4개월 간 인턴 생활할 기회를 가진 것이 이번 국제학술대회에서 논문 최고상을 받을 수 있었던 결정적인 요인이었습니다." 현장 경험을 중시하는 김정호 교수 지도로 아·태 반도체 패키징 기술 관련 국제학회인 '이뎁스(EDAPS)'에서 최우수 논문상을 수상한 김태수 석사과정 연구생이 지난 27일 가진 인터뷰에서 언급한 소감이다. KAIST 전기및전자공학부 김정호 교수 연구실(테라랩)에 따르면 김태수 석사과정 연구생은 이달 말 인도 벵갈루루에서 열린 '이뎁스'에서 논문 '트윈 타워 고대역폭메모리(HBM)'로 전체 최우수 논문상을 수상했다. '이뎁스(EDAPS)'는 지난 2022년부터 국제전기전자공학자협회(IEEE)가 매년 주최하는 아시아·태평양 지역에서 가장 영향력 있는 국제 학회다. 주로 전기 공학 분야 학계 연구자와 산업계 엔지니어가 참석한다. 칩(Chip) 설계, 시스템인 패키지·시스템 온 패키지(Sip/Sop), 전자파 간섭·전자 적합성(EMI/EMC), 설계 자동화 프로그램(EDA) 툴(Tool) 및 3D-IC 및 실리콘 관통 전극(TSV) 설계 등 반도체 패키징 전반 연구 결과를 공개한다. 김 연구생은 "인턴생활하며 하드웨어뿐만 아니라, 소프트웨어의 중요성도 함께 깨우쳤다. 칩을 구현하기 위해서는 SW가 절대적으로 중요하고, 필요하다는 것을 배우는 계기가 됐다"고 말했다. "이번 연구가 HW중심이라면, 다음 박사학위에 들어가서는 HBM의 용량과 속도를 획기적으로 개선하는 HW와 SW의 협업설계(CO-DISIGN)를 꼭 해보고 싶습니다." 인공지능일반(AGI) 실현을 위해 'SiP' 기반의 칩렛(Chiplet) 구조와 깊이 있는 하드웨어-소프트웨어 협업 설계로 차세대 인공지능 플랫폼의 토대를 만들겠다는 것이다. 김 연구생은 다학제간 융합 연구의 중요성에 대해서도 언급했다. "AI반도체 전력 이슈 등 한계를 극복하기 위해서는 전자공학적 접근 외에 재료공학, 열역학, 기계공학 등 다양한 문제 해결이 불가피합니다. 전공을 넘나드는 융합연구가 절대적으로 필요하다는 것을 깨달았습니다." 김 연구생이 '이뎁스'에서 발표한 '트윈타워 HBM'은 GPU 하나에 두 개의 DRAM 스택을 단일 베이스 다이((Base Die)에 쌓아 설계했다. 신호 무결성 검증을 위해 채널 설계 최적화와 3D 전자기(EM) 시뮬레이션을 병행했다. 메모리 용량과 대역폭 한계를 수평적으로 확장하는 '평이한' 아이디어지만, 실제 효율은 27.9% 개선됐다. 면적 증가 대비 메모리 용량과 효율 등 성능 향상을 훨씬 크게 설계할 수 있다는 점이 독창적이라는 평가를 받았다. 연구 논문을 살펴보면 HBM을 GPU 주변에 두 줄로 쌓았기 때문에 GPU-HBM 모듈 면적이 가로 49.7㎜에서 77.1㎜로 1.5배 가량 늘었다. 반면 모듈 당 메모리 총 용량은 288GB에서 576GB로 2배 늘었다. 면적 당 메모리 용량은 ㎠당 16.8GB에서 21.6GB로 늘었다. 김태수 연구생은 최수우 상울 수상하게 계기를 만들어준 지도교수에 대한 감사 인사도 잊지 않았다. "이번 연구 주제와 내용을 정리하는데 'HBM의 아버지'로 불리는 김정호 교수님 지도와 인턴 기회, 연구실 선후배의 적극적인 피드백, 앤시스 시뮬레이션 툴 등 주변의 많은 도움이 있어 가능했습니다. 모두에 커피이라도 사야죠." 한편 김정호 교수 연구실(테라랩)에는 현재 석사과정 12명, 박사과정 14명 등 모두 26명이 반도체 전·후공정 패키지와 인터커넥션 설계를 인공지능(AI) 머신러닝(ML) 등을 활용해 최적화하는 연구를 수행 중이다. 지난 2023년에는 반도체 설계 분야 국제학술대회 디자인콘에서 출품학생 4명이 동시에 최우수 논문상을 수상하는 성과로 관심을 끌었다.

2024.12.29 10:00박희범

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