ITPE * JackerLab

개요FeFET(Ferroelectric Field-Effect Transistor) In-Memory Compute는 전통적인 메모리-프로세서 간 데이터 이동의 병목 현상을 해소하고, 연산을 메모리 내에서 직접 수행함으로써 에너지 효율을 극대화하는 AI 하드웨어 기술입니다. 강유전체 특성을 이용한 FeFET은 고속, 저전력, 비휘발성이라는 특성을 가지며, 차세대 인공지능 추론/학습용 가속기의 핵심 컴포넌트로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의강유전체 특성을 가진 트랜지스터를 이용하여 메모리 내에서 직접 연산을 수행하는 컴퓨팅 방식Ferroelectric + FET 기반목적프로세서와 메모리 간 데이터 이동 없이 연산 처리Von Neumann 병목 해소필요성AI 연산의 폭증, 에너..

개요Spiking Neural Network(SNN)는 인간의 뇌처럼 이산적 전기 신호(Spike)를 기반으로 작동하는 인공신경망입니다. 기존의 인공신경망(ANN)이 연속적인 값을 출력하는 데 반해, SNN은 뉴런이 특정 임계값을 초과할 때만 신호를 발화(spike)하는 방식으로 처리하며, 이로 인해 시간적·공간적 정보 처리와 에너지 효율성이 크게 향상됩니다. SNN은 뉴로모픽 컴퓨팅, 로보틱스, IoT, 뇌-기계 인터페이스 등의 분야에서 주목받고 있는 기술입니다.1. 개념 및 정의SNN은 생물학적 뇌의 작동 원리를 모사하여, 뉴런 간의 정보 전달을 디지털 펄스(Spike Train) 형태로 처리하는 신경망입니다. 입력 자극이 누적되어 일정한 임계치를 초과하면 뉴런이 스파이크를 발화하며, 이 과정에서 시..

개요뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)은 인간의 뇌 신경망(뉴런과 시냅스)을 모방한 하드웨어 및 소프트웨어 기반의 인공지능(AI) 기술입니다. 기존의 범용 컴퓨터 구조(Von Neumann Architecture)와 달리, 뉴로모픽 시스템은 저전력, 실시간 학습, 높은 병렬성을 활용하여 인공지능, 자율주행, 로봇, 엣지 컴퓨팅 등의 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다.1. 뉴로모픽 컴퓨팅이란?뉴로모픽 컴퓨팅은 인간 두뇌의 신경망을 모방하여 AI의 학습 및 추론 성능을 극대화하는 기술로, 기존 디지털 컴퓨터와 차별화된 새로운 패러다임을 제공합니다.1.1 뉴로모픽 컴퓨팅의 핵심 개념뉴런(Neuron)과 시냅스(Synapse) 기반 구조병렬 연산 및 이벤트 기반(event-driven) ..