Computer Architecture

컴퓨터 아키텍쳐

연구 목표 및 비전

KAIST 전기 및 전자공학부의 컴퓨터 구조 연구는 차세대 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 및 그 인터페이스를 정의하고 또 직접 설계하는 것을 목표로 합니다. 본 연구 분야는 컴퓨터 시스템의 구성, 프로그래밍의 용이성, 그리고 시스템 성능을 최적화하는데 중점을 두고 있으며, 이러한 컴퓨터 구조의 발전은 완전히 새로운 형태의 응용 프로그램의 실행을 가능케 하는 차세대 컴퓨터 시스템의 설계로 이어지게 됩니다. 예를 들어, IT 분야의 많은 분야에 변혁을 일으키고 있는 인공지능 기술은 Graphics Processing Unit (GPU)나 Neural Processing Unit (NPU)과 같은 AI 반도체 기술에 의해 실용적으로 활용이 가능해졌으며, 이러한 성과는 모두 컴퓨터 구조 분야에서의 혁신적인 연구 결과에 의해 가능해졌습니다.

주요 연구 분야

프로세서 설계

Processor Design

에너지-효율적인 프로세서 구조 : 고성능 및 저전력 프로세서를 설계하여 복잡한 계산을 효율적으로 수행합니다. 연구는 멀티코어 및 병렬 처리 기술에 중점을 두고, 첨단 컴파일러 및 하드웨어 아키텍처를 개발하여 계산 속도와 에너지 효율성을 극대화합니다.
프로세서 보안 및 신뢰성 : 프로세서의 보안과 신뢰성을 강화하기 위한 프로세서 설계와 구현을 다룹니다.

관련교수

FACULTIES

메모리 및 스토리지 시스템

Memory and Storage Systems

차세대 메모리/스토리지 솔루션 연구 : 메모리 계층 구조 설계를 통해 데이터 접근 속도를 향상시키고, 고대역폭 메모리(HBM) 및 비휘발성 메모리(NVM)와 같은 차세대 메모리 기술을 연구합니다. 또한, 저장장치 시스템의 효율적인 관리와 최적화도 주요 연구 주제입니다

관련교수

FACULTIES

신경망 가속기

Neural Network Accelerators

AI 가속기 구조 : 인공지능(AI) 및 머신러닝 작업을 가속화하기 위한 하드웨어 가속기를 개발합니다. GPU, FPGA, ASIC 등 다양한 하드웨어를 활용하여 신경망 처리 속도를 개선하고, 전력 소모를 최소화하는 시스템을 설계합니다.

관련교수

FACULTIES

인터커넥션 네트워크

Interconnection Networks

차세대 인터커넥션 네트워크 : 고성능 컴퓨팅 시스템에서의 데이터 전송을 위한 효율적인 인터커넥션 네트워크를 설계합니다. 네트워크의 대역폭, 지연 시간, 확장성을 고려하여 최적의 통신 구조를 연구하고, 대규모 분산 시스템의 성능을 향상시킵니다.

관련교수

FACULTIES

양자 및 뉴로모픽 컴퓨팅

Quantum and Neuromorphic Computing

양자 컴퓨팅 아키텍쳐 : 양자 컴퓨팅 기술을 연구하여 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠른 계산 능력을 제공하는 새로운 컴퓨팅 패러다임을 개발합니다.
뉴로모픽 컴퓨팅 아키텍쳐 : 인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 컴퓨팅을 통해 신경망을 효율적으로 처리하는 시스템을 연구합니다.

관련교수

FACULTIES

컴퓨터 아키텍쳐의 최근 관련 활동

KAIST EE의 컴퓨터 아키텍쳐에 관련된 자세한 연구 성과는 아래를 참조하세요.

연구

연구분야

컴퓨터 아키텍쳐

Computer Architecture

학부 소개

연구

EE-X

AI in EE

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교육

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소식

대외협력

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