ITPE * JackerLab

개요HBM4(High Bandwidth Memory 4)는 차세대 고대역폭 메모리로, 초고속 연산 성능이 요구되는 AI, HPC, 그래픽 환경을 위해 설계되었습니다. 여기에 Logic-on-Memory Stacking 기술을 접목하면, 로직 다이(Processor, Controller)를 메모리 스택 위에 수직 적층함으로써 데이터 병목을 줄이고, 면적 효율성과 전력 효율을 동시에 극대화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 HBM4JEDEC 기반의 4세대 고대역폭 메모리 표준Logic-on-Memory로직 회로를 메모리 위에 직접 적층하는 구조주요 목적대역폭 확대, 응답 지연 최소화, 패키지 집적도 향상이 조합은 AI/ML 추론과 훈련, 고속 시뮬레이션, 엣지 서버 등에서 핵심적인 구조로 떠오르..

개요BOW(Bandwidth-On-Wire)는 ODSA(Open Compute Project’s Open Domain-Specific Architecture) 이니셔티브에서 제안된 칩렛 간 고속, 저전력 연결을 위한 개방형 인터페이스 표준입니다. 기존 인터포저 기반 통합 방식보다 더 단순하고 경제적인 다이-투-다이(die-to-die) 연결 방식으로, 칩렛 기반 SoC(System-on-Chip)의 대중화와 이기종 집적(Heterogeneous Integration)을 가속화하고 있습니다.1. 개념 및 정의BOW는 패키지 내부에서 **칩렛 간 고속 직렬 통신을 구현하기 위한 물리 계층 인터페이스(PHY)**입니다. 칩렛 간 연결을 위한 마이크로 범위 직렬 인터페이스로, 표준화된 신호 사양과 핀 아키텍처를..

개요Silicon Photonics(실리콘 포토닉스)는 실리콘(Si) 기반 CMOS 제조 공정을 활용하여 광학 부품(레이저, 광도파로, 광검출기 등)을 집적하는 기술입니다. 이 기술은 광자 기반 초고속 데이터 전송과 저전력 연산을 가능하게 하며, 데이터센터, AI 슈퍼컴퓨터, 고속 네트워킹, 광 컴퓨팅, 센서 시스템 등 다양한 분야에서 혁신적 인프라 전환을 주도하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실리콘 웨이퍼 위에 광학 소자를 통합하여 광 기반 데이터 전송 및 연산을 실현하는 집적회로 기술목적초고속 통신, 저전력 소모, 고밀도 집적, 비용 효율성 확보필요성기존 전기적 통신/컴퓨팅 한계(속도, 발열, 전력소모) 극복 필요성 대두Silicon Photonics는 전기-광 신호 변환 및 광 경로..

개요Photonic Neural Networks(PNNs)는 전자 대신 광자(Photon)를 활용하여 인공신경망(Neural Networks)을 구현하는 차세대 AI 컴퓨팅 기술입니다. 광학 연산의 초고속성, 초저전력성, 고병렬성을 활용하여, 기존 전자 기반 딥러닝 가속기의 성능 한계를 극복하고, 대규모 AI 모델 처리에 최적화된 새로운 연산 플랫폼을 제공합니다.1. 개념 및 정의항목설명정의광학 소자를 이용해 뉴런 간 가중치 연산, 합성(sum) 연산을 수행하는 물리적 인공신경망 구조목적AI 추론(Inference) 속도 극대화, 에너지 소비 최소화필요성초거대 AI 모델 시대에 대응하기 위한 차세대 고성능 AI 하드웨어 필요PNN은 특히 "Inference-Dominant Workload"(대량 추론) ..

개요Photonic Computing(광 컴퓨팅)은 전자가 아닌 빛(Photon)을 정보 전달 및 처리 수단으로 사용하는 차세대 컴퓨팅 기술입니다. 전통적인 전자식 트랜지스터 기반 아키텍처가 물리적, 열적 한계에 다다르면서, 초고속 처리, 초저전력 소모, 고대역폭 데이터 전송을 동시에 실현할 수 있는 Photonic Computing이 미래 컴퓨팅 기술의 대안으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의광자(빛)를 매개체로 하여 데이터 전송, 연산, 저장을 수행하는 컴퓨팅 방식목적전자 기반 한계 극복(속도, 발열, 전력 소비 문제 해결)필요성AI, 빅데이터, 엣지 컴퓨팅 시대에 요구되는 초고속, 고효율 컴퓨팅 플랫폼 구축 필요Photonic Computing은 Neuromorphic Com..

개요HPC(High-Performance Computing, 고성능 컴퓨팅)는 대규모 병렬 처리 시스템을 통해 복잡하고 방대한 계산을 신속히 수행하는 컴퓨팅 기술입니다. 과학 시뮬레이션, 기후 모델링, 인공지능, 생명공학 등 데이터 집약적 분야에 필수적이며, 그 정점에 있는 것이 바로 **엑사스케일 컴퓨팅(Exascale Computing)**입니다. 엑사스케일은 초당 10^18번의 연산(ExaFLOPS)을 처리할 수 있는 컴퓨팅 성능으로, 기존 페타스케일(10^15 FLOPS)을 넘어서는 차세대 슈퍼컴퓨터의 기준입니다.1. 개념 및 정의 용어 정의 HPC고성능 서버, 슈퍼컴퓨터, 클러스터를 활용해 대규모 병렬 처리를 수행하는 컴퓨팅 기술Exascale Computing초당 1엑사플롭스(10^18 FL..