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컴퓨터 아키텍쳐

Computer Architecture

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 아키텍쳐

Processor Architecture

  • 에너지-효율적인 프로세서 구조 : 프로그램의 병렬성을 최대한 활용하여 프로세서의 에너지-효율성을 높일 수 있는 프로세서 설계 기술을 연구합니다.
  • 프로세서 보안 및 신뢰성 : 프로세서의 보안과 신뢰성을 강화하기 위한 프로세서 설계와 구현을 다룹니다.

관련교수

FACULTIES

메모리/스토리지 아키텍쳐

Memory/Storage Architecture

  • 고성능 메모리/스토리지 시스템 구조 : 대규모 데이터를 저지연-고대역폭으로 저장하고 관리할 수 있는 스케일러블하고 확장 가능한 메모리/스토리지 하드웨어 구조를 연구합니다.
  • 차세대 메모리/스토리지 솔루션 연구 및 그 활용 : 기존 메모리/스토리지 솔루션 대비 성능, 에너지-효율성 측면에서 고도화된 차세대 솔루션(예: 스토리지-클래스 메모리)에 관한 연구 및 시스템 최적화를 다룹니다.

관련교수

FACULTIES

시스템 소프트웨어 및 컴파일러

System Software and Compiler

  • 컴파일러 : 하드웨어 프로세서의 실행에 필요한 프로그램 명령어를 효율적으로 생성하고 최적화하는 기술을 개발합니다.
  • 시스템 소프트웨어 : 하드웨어 프로세서 위에서 응용 프로그램을 실행하기 위한 플랫폼을 제공하면서 동시에 컴퓨터 하드웨어를 제어하기 위해 설계된 소프트웨어 시스템을 연구합니다.

관련교수

FACULTIES

AI를 위한 전용 가속기 구조

Domain-Specific Architectures for AI

  • AI 가속기 구조 : AI 작업을 가속화하는 전용 하드웨어 칩에 관한 설계 방법을 연구합니다.
  • AI 메모리 구조 : AI 가속기를 위한 전용 메모리 구조(예: High-Bandwidth Memory) 및 그 활용을 연구합니다.

관련교수

FACULTIES

AI를 위한 시스템

Systems for AI

  • AI 가속기 통합 : AI 연산을 가속화하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 통합 시스템을 개발합니다.
  • 효율적인 데이터 처리 : 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있는 시스템 아키텍처를 설계합니다.

관련교수

FACULTIES

컴퓨터 아키텍쳐의 최근 관련 활동

KAIST EE의 컴퓨터 아키텍쳐에 관련된 자세한 연구 성과는 아래를 참조하세요.