목차
KAIST, 뉴로모픽 컴퓨팅 기반의 초저전력 거대 언어 모델 인공지능반도체 핵심기술 '상보형-트랜스포머' 개발 1
[붙임] 6
연구 이야기 6
용어설명 9
그림설명 10
유회준 교수[교신저자] 이력사항 20
김상엽 박사[제1저자] 이력사항 21
붙임그림목차
(그림 1) AI 반도체 발전 방향 10
(그림 2) 스파이킹 뉴럴 네트워크와 심층 신경망 사이의 상보적 특성 11
(그림 3) 상보형(Complementary)-심층신경망(DNN) 12
(그림 4) 상보형(Complementary)-트랜스포머 칩(Chip) 13
(그림 5) 심층인공/스파이킹 신경망 동종 코어 14
(그림 6) 출력 스파이크 추측 방식 15
(그림 7) 3단계 파라미터 압축법 16
(그림 8) 상보형-트랜스포머 데모 17
(그림 9) 상보형-트랜스포머 속도 비교 18
(그림 10) 데모 동영상 유튜브 캡처 화면 18
(그림 11) ISSCC(국제고체회로설계학회) 발표사진(발표자: 김상엽 박사) 19