KAIST, 반도체 분야 최우수 논문상 '4명 동시 배출'

국제학술대회 '디자인콘(DesignCon)'…전체 8명 수상 중 4명 '매우 이례적'
김정호 교수 연구실 테라랩 소속 박사과정…2년 간 5명 최우수 논문상 수상

왼쪽부터 KAIST 전기및전자공학부 김성국, 최성욱, 신태인, 김혜연 박사과정. KAIST 제공

KAIST 한 연구실에서 세계적으로 권위를 인정받는 반도체 설계 분야 국제학술대회 디자인콘(DesignCon)에서 최우수 논문상 수상자 4명을 배출해 화제다.

전체 수상자 8명 중 절반인 4명을 배출한 것도 성과지만, 인텔과 마이크론, 화웨이 등 반도체 관련 글로벌 빅테크 기업과 경쟁해 학생 4명이 동시에 수상하는 것은 매우 이례적인 것으로 평가된다. 

주인공은 KAIST 전기및전자공학부 김정호 교수 연구실 테라 랩 소속 박사과정 학생들이다. 

김정호 교수실 테라 랩은 전 세계 기업과 대학 연구실 가운데 최초이자 유일하게 인공지능(AI) 스스로 최적의 설계를 구현하는 강화학습(RL)을 포함한 머신러닝(ML) 기술과 3D 이종반도체 패키징 기술을 결합해 슈퍼 컴퓨터·초대형 데이터센터의 고성능 서버 등에 핵심적으로 사용하는 HBM(고대역폭 메모리) 등 차세대 AI 반도체를 연구하는 랩이다. 

이번 최우수 논문상 수상자는 김성국(31) 최성욱(27) 신태인(26) 김혜연(26) 박사과정 학생 4명으로 시상식은 오는 31일 미국 실리콘밸리 산호세 산타클라라 컨벤션센터에서 열리는 '디자인콘 2023 국제학술대회'에서 진행된다. 

수상작 중 두 편은 인공지능을 이용한 반도체 설계, 나머지 두 편은 인공지능 컴퓨팅을 위한 반도체 구조 설계에 대한 논문이다. 

김성국 학생은 고성능 인공지능 가속기를 위한 고대역폭 메모리 기반 프로세싱-인-메모리(PIM) 아키텍처를 설계했고 최성욱 학생은 강화학습 방법론을 활용해 고대역폭(HBM) 메모리를 위한 하이브리드 이퀄라이저를 설계해 주목받았다. 

신태인 학생은 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 신호 무결성 모델링과 설계 및 분석 방법론을 제안했고 김혜연 학생은 반도체 설계 문제 중 디커플링 캐패시터 배치 문제를 조합 최적화 문제로 정의하고 오프라인 학습 방법인 모방 학습을 통해 자동 최적화했다. 

특히 김혜연 학생의 연구는 기존 인공지능을 적용한 연구에서 한 발 더 나아가 반도체 설계 문제의 특징을 고려한 학습 방법과 신경 구조를 직접 설계한 연구로 평가받아 지난해 열린 인공지능 분야 최대 학회인 뉴립스(NeurIPS) 워크숍에서 발표된 바 있다. 

이와 함께 KAIST 테라 랩은 지난해에도 김민수 박사과정 학생이 최우수 논문상을 수상하는 등 2년 동안 5명의 수상자를 배출했다. 

김정호 교수는 "테라 랩은 전 세계 산·학·연구기관 중 독창적으로 개발한 반도체 설계 자동화 기술인 5I(CI, PI, TI, EMI, AI) 융합 솔루션을 갖춘 유일한 곳"이라며 "2030년 이 후에는 이종 칩을 하나의 패키지로 통합하는 '3D이종 집적화 패키징' 기술이 대세로 잡을 것으로 전망되는 만큼 차세대 반도체 개발에 필요한 맞춤형 인재 양성을 위해 더욱 노력하겠다"고 밝혔다.

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대전CBS 신석우 기자 dolbi@cbs.co.kr

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