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인공지능 NPU Board 기술

전수책임자
권영수
참여자
권영수, 권현정, 김병조, 김이경, 김주엽, 김진규, 김찬, 김현미, 김혜지, 박기혁, 석정희, 신경선, 여준기, 이미영, 이주현, 전영득, 전원, 정재훈, 조민형, 조용철, 최민석, 한진호
기술이전수
1
이전연도
2021
협약과제
19HB1800, 인공지능프로세서 전문연구실, 권영수
20HS1900, 인공지능프로세서 전문연구실, 권영수
20HS6600, 딥러닝 초소형 코어 어레이 기반 지능형 모바일 프로세서, 여준기
20HS7100, 인메모리 특화 프로세서 기술, 한진호
21HS3100, 인메모리 특화 프로세서 기술, 한진호
21HS3500, 인공지능프로세서 전문연구실, 권영수
21HS3600, 딥러닝 초소형 코어 어레이 기반 지능형 모바일 프로세서, 여준기
인공지능서버시스템에서 지능정보 처리에 적합한 AB9 칩, 고속 메모리, PCIe 인터페이스로 구성된 인공지능 NPU 보드를 개발하였으며,
"인공지능 NPU Board 기술"은 인공지능 프로세서를 탑재하는 보드 설계 기술이며, 다음과 같이 구성이 되어 있음
● 인공지능 NPU Board Schematic
● 인공지능 NPU Board Artwork
- 최근 딥러닝을 반도체에 집적하여 최소화 하고자 하는 시장 확대에 따라서 음성인식 중심의 서비스를 하는 서버 뿐만 아니라, 모바일 어플리케이션을 실행하는 스마트폰 등에도 딥뉴럴넷 컴퓨팅을 집적하는 추세
- 인텔, NVIDIA, 애플, 구글 등 글로벌 기업들은 자사가 보유한 x86, ARM, Denver(NVIDIA의 코어), Monsoon(Apple의 코어), TPU(Tensor Processing Unit) 등을 이용하여 자체적으로 딥뉴럴넷 컴퓨팅 전용의 프로세서를 개발 중
- 서버를 넘어서 모바일을 포괄하는 인공지능 반도체 컴퓨팅 시장의 급성장에도 불구하고 이에 대응할 수 있는 국내 고성능 프로세서 기술 및 소프트웨어 기술의 부재로 인해 막대한 비용의 라이센싱 비용을 지불하고 해외 기술을 활용하거나, 제작된 칩을 수입하는 상황이 지속되고 있어 기술종속성 심화
- 본 기술은 인공지능 NPU Board 기술로서 인공지능 프로세서 기반 서버 시스템 구축을 위하여 PCIe Interface를 통해 서버시스템에 장착할 수 있는 인공지능 NPU PCIe 보드를 제작할 수 있는 기술임
본 이전 기술은 인공지능 프로세서가 탑재된 인공지능 NPU Board를 설계하기 위하여 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있음
■ 1GHz 이상을 동작하는 인공지능 반도체와의 LPDDR4 메모리 표준 규격에 따르는 고속 인터페이스, PCIe Gen3 표준 규격에 따르는 16 Lane 외부 인터페이스 지원
■ 최대 100W 이상의 전원을 공급이 가능한 PMIC 구성을 위한 high-Speed 및 저간섭 배치
■ 전달물: LPDDR4 표준 및 PCIe Gen3 표준의 고속 인터페이스를 만족하는 Board Schematic 및 Artwork
본 기술의 전달물(Deliverables)은 인공지능 반도체, LPDDR4, PowerIC를 탑재하는 인공지능 NPU의 보드 설계도임
● HW 1종 :
1) 인공지능 NPU 보드 설계도(Schemetics, Artwork)
● 기술문서 3종 :
1) 인공지능 NPU 구조도(1300-2020-00375),
2) 인공지능 NPU 요구사항 정의서(1310-2021-00854)
3) 인공지능 NPU 검증 시험절차 및 결과서(1310-2021-00855)

1. 인공지능 NPU 보드 설계도
1) 인공지능 반도체, LPDDR4, PowerIC 등을 탑재하는 인공지능 NPU Board Schematic
2) PCIE Gen3 16 Lane, 2-Channel LPDDR4 2666MHz 통신을 위한 Package/PCB Guideline을 만족하는 인공지능 NPU Board Artwork
2. 기술 문서
1) 인공지능 NPU 구조도
2) 인공지능 NPU 요구사항 정의서
3) 인공지능 NPU 검증 시험절차 및 결과서
- 본 이전 기술은 인공지능 프로세서 코어 기술을 활용하여 자율주행차(L1.5~L2)의 주 프로세서, 비전컴퓨팅 프로세서를 개발할 수 있는 시스템 설계 기술임
- 본 이전 기술을 기반으로 엣지 서버용 저전력 딥뉴럴넷 컴퓨팅, 초병렬 딥뉴럴넷 컴퓨팅, 자율주행차의 비전컴퓨팅, 소형 로봇의 비전컴퓨팅 등에 포괄적으로 사용할 수 있는 인공지능 NPU 시스템 설계를 할 수 있음