김정호 KAIST 교수 연구실, 세계 반도체 설계분야 논문상 휩쓸었다

권위있는 세계 학술대회 디자인콘에서 총 8명 중 4명 최우수상
AI 활용 반도체 설계·AII 컴퓨팅을 위한 반도체 구조 설계 논문

[서울경제]

김정호 KAIST 교수의 ‘테라 랩’ 소속 (왼쪽부터) 김성국, 최성욱, 신태연, 김혜연 박사과정생

반도체 설계 분야에서 세계적으로 권위를 인정받는 국제학술대회인 디자인콘(DesignCon)에서 최우수 논문상을 김정호 KAIST 전기및전자공학부 교수(KAIST-삼성전자 산학협력센터장) 연구실이 휩쓸어 눈길을 끈다. 더욱이 이 논문은 박사과정 학생들이 미국·중국·일본 등 글로벌 빅테크 소속 연구원들과 겨뤄 따낸 것이라 주목된다.

KAIST(총장 이광형)는 16일 김 교수의 테라 랩 소속 김성국(31)·최성욱(27)·신태인(26)·김혜연(26) 박사과정 학생 4명이 디자인콘이 선정한 2022년 최우수 논문상 수상자(총 8명)로 선정됐다고 밝혔다. 시상식은 31일 미국 실리콘밸리 산호세 산타클라라 컨벤션센터에서 열린다.

이들이 받는 최우수 논문상은 디자인콘 측이 세계 각 대학의 학생뿐 아니라 인텔·마이크론·램버스·텍사스인스트루먼트(TI)·AMD·화웨이·IBM·앤시스(ANSYS) 등 글로벌 빅테크 기업의 연구원과 엔지니어를 대상으로 제품화가 가능한 실용적인 기술에 관한 것을 논문을 심사해 선정한 것이다. KAIST의 4명 수상자 중 2명은 인공지능(AI)를 활용한 반도체 설계, 나머지 2명은 AI 컴퓨팅을 위한 반도체 구조 설계에 관한 논문을 썼다.

이 중 김성국 학생은 고성능 AI 가속기를 위한 고대역폭 메모리 기반 프로세싱-인-메모리(PIM) 아키텍처를 설계했다. 최성욱 학생은 강화학습 방법론을 활용해 HBM 메모리를 위한 하이브리드 이퀄라이저를 설계했다. 신태인 학생은 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 신호 무결성 모델링과 설계 및 분석 방법론을 제안했다.

특히 김혜연 학생은 반도체 설계 문제 중 디커플링 캐패시터 배치 문제를 조합 최적화 문제로 정의하고 오프라인 학습 방법인 모방 학습을 통해 자동 최적화했다. 또한 반도체 설계 문제에 지식 증류·데이터 증강·대칭성 학습 등 다양한 AI 기법을 적용해 산업계의 주목을 끌었다.

KAIST 테라 랩은 전년도에도 김민수 박사과정 학생이 디자인콘이 주관하는 학술대회에서 최우수 논문상을 수상하는 등 2년 간 수상자를 5명 배출했다. 이 랩은 AI 머신러닝(ML) 기술과 3D 이종반도체 패키징 기술을 결합해 슈퍼 컴퓨터·초대형 데이터센터의 고성능 서버 등에 핵심적으로 사용되는 HBM(고대역폭 메모리)을 비롯해 차세대 AI 반도체를 연구한다.

이 랩을 이끄는 김정호 교수는 “반도체 설계는 고성능·저전력을 목적으로 미세한 3차원 패키지에 다양한 기능을 갖춘 수많은 부품을 최적화해 배치해야 한다"며 "검증을 위해서도 복잡한 시뮬레이션이 필요해 매우 어려운 분야”라고 설명했다. 김 교수는 이어 “테라 랩은 세계 산·학·연 중 유일하게 반도체 설계 자동화 기술인 5I(CI, PI, TI, EMI, AI) 융합 솔루션을 갖추고 있다”며 “디지털 대전환(DX) 시대를 맞아 차세대 반도체 개발을 위한 맞춤형 인재 양성에 박차를 가하겠다”고 의지를 보였다.

고광본 선임기자 kbgo@sedaily.com