K-MOOC

강좌명

효율적인 인공지능 연산을 위한 지능형 반도체 기술

학습목표

본 강좌는 인공지능 연산에 최적화된 하드웨어 시스템 구현을 위한 지능형 반도체 기술에 대한 학습을 목표로 한다. 인공지능이라는 새로운 응용 분야에서 수십년에 걸쳐 발전해온 기존 반도체 기술의 한계를 극복하고자 새롭게 발전되고 있는 뉴로모픽 시냅스 소자와 관련된 이론, 공정, 응용에 대해 학습한다. 또한, 하드웨어 단에서 저전력으로 인공지능 연산을 구현하고자 하는 현재의 기술 발전 동향을 이해하고, 향후 발전 방향에 대해 알아보는 것을 목표로 한다.

교재 및 참고자료

⦁PDF 제공

주차별 수업계획

주차

주차명

(주제)

주차별 학습 목표

차시

차시명

강좌운영방법

학습내용

수업방법

평가방법

학습자료

1

Prologue: 반도체에 문 두드리기

반도체에 대한 기본적인 개념과 반도체 산업이 갖는 특징에 대해 설명할 수 있다.

1-1

반도체란 무엇인가요?

강좌영상

(14분×1개)

과제(1)

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1-2

Integrated Circuit (IC) 제작 방법 소개

강좌영상

(16분×1개)

과제(1)

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1-3

반도체 산업에서의 선순환 사이클

강좌영상

(7분×1개)

과제(1)

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1-4

반도체 공정 vs. 반도체 설계

강좌영상

(15분×1개)

과제(1)

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1-5

반도체 회사 종류

강좌영상

(12분×1개)

과제(1)

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1-6

대한민국 반도체 국가대표

강좌영상

(10분×1개)

과제(1)

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2

반도체 소자 기초: 트랜지스터, 메모리

반도체의 기본 동작 및 주요 소자에 대해 설명할 수 있다.

2-1

Ohm's law & mobility

강좌영상

(32분×1개)

과제(1)

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2-2

Energy band diagram

강좌영상

(21분×1개)

과제(1)

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2-3

Field-effect Transistor

강좌영상

(14분×1개)

과제(1)

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2-4

Flash memory

강좌영상

(8분×1개)

과제(1)

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2-5

Inverter and SRAM

강좌영상

(11분×1개)

과제(1)

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2-6

DRAM

강좌영상

(13분×1개)

과제(1)

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3

인공지능 기술의 발전과 하드웨어

인공지능 기술의 기본 개념과 인공지능 반도체에 대해 설명할 수 있다.

3-1

인공지능이란?

강좌영상

(7분×1개)

과제(1)

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3-2

인공지능 기술의 탄생

강좌영상

(5분×1개)

과제(1)

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3-3

다양한 머신러닝 기법들

강좌영상

(14분×1개)

과제(1)

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3-4

딥러닝의 등장

강좌영상

(11분×1개)

과제(1)

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3-5

딥러닝의 활용

강좌영상

(22분×1개)

과제(1)

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3-6

폰 노이만 구조의 한계와 인공지능 가속기

강좌영상

(7분×1개)

과제(1)

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4

CMOS 기술을 활용한 AI 가속기

효율적인 인공지능 연산을 위해 현재 이용되는 주요 기술에 대해 설명할 수 있다.

4-1

AI 가속기란?

강좌영상

(10분×1개)

과제(1)

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4-2

GPU를 이용한 인공지능 연산

강좌영상

(6분×1개)

과제(1)

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4-3

빠른 데이터 처리를 위한 High Bandwidth Memory (HBM)

강좌영상

(11분×1개)

과제(1)

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4-4

Field Programmable Gate Array (FPGA)

강좌영상

(14분×1개)

과제(1)

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4-5

Neural Processing Unit (NPU)

강좌영상

(4분×1개)

과제(1)

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5

상용 메모리를 활용한 인공지능 반도체

기존의 상용 메모리를 활용한 인공지능 구현 기술에 대해 설명할 수 있다.

5-1

인공지능 반도체란?

강좌영상

(42분×1개)

과제(1)

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5-2

SRAM을 이용한 인공지능 연산

강좌영상

(18분×1개)

과제(1)

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5-3

멀티 레벨 SRAM

강좌영상

(8분×1개)

과제(1)

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5-4

Flash memory를 이용한 인공지능 연산

강좌영상

(15분×1개)

과제(1)

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5-5

Multi-level Flash memory

강좌영상

(16분×1개)

과제(1)

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5-6

Flash memory의 신뢰성

강좌영상

(11분×1개)

과제(1)

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6

2-terminal ferroelectric 인공지능 반도체

2-terminal 강유전 소자를 이용한 인공지능 연산에 대해 설명할 수 있다.

6-1

강유전체란?

강좌영상

(19분×1개)

과제(1)

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6-2

강유전체 소재

강좌영상

(17분×1개)

과제(1)

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6-3

Ferroelectric Tunnel Junction (FTJ)

강좌영상

(24분×1개)

과제(1)

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6-4

Multi-level FTJ

강좌영상

(9분×1개)

과제(1)

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6-5

FTJ 인공지능 반도체

강좌영상

(18분×1개)

과제(1)

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중간고사

7

3-terminal ferroelctric 인공지능 반도체

3-terminal 강유전 소자를 이용한 인공지능 연산에 대해 설명할 수 있다.

7-1

Ferroelectric FET

강좌영상

(19분×1개)

과제(1)

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7-2

FeFET의 공정 호환성

강좌영상

(3분×1개)

과제(1)

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7-3

Multi-level FeFET

강좌영상

(8분×1개)

과제(1)

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7-4

FeFET 인공지능 반도체

강좌영상

(24분×1개)

과제(1)

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7-5

FeFET의 신뢰성

강좌영상

(43분×1개)

과제(1)

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8

Memristive 인공지능 반도체-RRAM

RRAM 소자의 기본 개념과 인공지능 연산 응용에 대해 이해하고 설명할 수 있다.

8-1

RRAM이란?

강좌영상

(24분×1개)

과제(1)

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8-2

CBRAM & Oxide RRAM

강좌영상

(21분×1개)

과제(1)

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8-3

Multi-level RRAM

강좌영상

(6분×1개)

과제(1)

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8-4

RRAM Array 동작

강좌영상

(16분×1개)

과제(1)

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8-5

RRAM의 신뢰성

강좌영상

(11분×1개)

과제(1)

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9

Memristive 인공지능 반도체: PCM

PCM 소자를 이용한 인공지능 반도체 구현해볼 수 있다.

9-1

PCM이란?

강좌영상

(25분×1개)

과제(1)

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9-2

PCM의 동작원리

강좌영상

(15분×1개)

과제(1)

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9-3

PCM의 구조

강좌영상

(9분×1개)

과제(1)

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9-4

PCM 물질의 특성

강좌영상

(11분×1개)

과제(1)

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9-5

PCM의 Array 동작

강좌영상

(15분×1개)

과제(1)

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9-6

PCM Properties

강좌영상

(10분×1개)

과제(1)

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10

Memristive 인공지능 반도체-MRAM

MRAM의 기본 원리 와 이를 활용한 인공지능 연산에 대해 설명할 수 있다.

10-1

자성과 자성체

강좌영상

(18분×1개)

과제(1)

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10-2

MRAM이란?

강좌영상

(16분×1개)

과제(1)

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10-3

MRAM 프로그래밍 방법

강좌영상

(19분×1개)

과제(1)

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10-4

Multi-level MRAM

강좌영상

(8분×1개)

과제(1)

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10-5

MRAM 인공지능 반도체

강좌영상

(14분×1개)

과제(1)

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11

Capacitor-based 인공지능 반도체

전하 충/방전을 이용한 인공지능 연산 및 대표적인 2T 메모리에 대해 설명할 수 있다.

11-1

전하 충/방전 방식 메모리

강좌영상

(28분×1개)

과제(1)

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11-2

2-Transistor Cell

강좌영상

(11분×1개)

과제(1)

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11-3

2T Cell을 이용한 인공지능 연산

강좌영상

(17분×1개)

과제(1)

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11-4

IGZO Transistor

강좌영상

(8분×1개)

과제(1)

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11-5

IGZO 2T Cell

강좌영상

(7분×1개)

과제(1)

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12

소규모 데이터 학습을 위한 반도체 소자

소규모 데이터에 최적화된 Few-Shot Learning와 본 연산을 위한 CAM 반도체 기술에 대해 설명할 수 있다.

12-1

Few-Shot Learning

강좌영상

(14분×1개)

과제(1)

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12-2

Content Addressable Memory (CAM)

강좌영상

(14분×1개)

과제(1)

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12-3

CAM을 활용한  Few-Shot Learning

강좌영상

(8분×1개)

과제(1)

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12-4

CMOS 기반  CAM 반도체 소자

강좌영상

(11분×1개)

과제(1)

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12-5

Emerging memory 기반  CAM 반도체 소자

강좌영상

(19분×1개)

과제(1)

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13

Spiking Neural Network (SNN) 인공지능 반도체

뉴런 세포의 동작을 모방하는 SNN 동작 및 반도체 소자를 활용한 구현해볼 수 있다.

13-1

생물학적 뉴런의 동작

강좌영상

(15분×1개)

과제(1)

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13-2

Spiking Neural Network

강좌영상

(16분×1개)

과제(1)

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13-3

SNN 학습 기법

강좌영상

(13분×1개)

과제(1)

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13-4

CMOS 기반 Spiking neuron

강좌영상

(11분×1개)

과제(1)

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13-5

Emerging memory 기반 Spiking neurons

강좌영상

(15분×1개)

과제(1)

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기말고사