이상민 부사장
FuriosaAI
고성능 딥러닝 추론 가속기를 위한 반도체 및 하드웨어 시스템 설계
[Abstract]
데이터 센터에서 사용되는 고성능 추론 가속기는 우수한 성능과 에너지 효율을 지원하는 최신 인공지능 알고리즘을 지원하는 것이 매우 중요하다. 또한 작은 배치 사이즈도 효율적으로 처리할 수 있어야 하고, 데이터 전송에 필요한 에너지를 최소화해야 한다. 그리고 높은 전력 소모와 그에 따르는 발열등의 어려움도 고려해야 한다. 이번 발표에서는 당사가 개발한 14nm 및 내년 샘플 출시 예정인 5nm 추론 가속기의 SoC와 시스템 수준에서 이러한 어려움들을 극복하는 설계를 소개한다
이상민 부사장, FuriosaAI
[Education]
- 2010 Ph.D.in Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA
- 1999서울대학교 전기공학부 공학석사
- 1997서울대학교 전기공학부 공학사
[Career]
- 2020-2023 VP of Hardware Product Engineering, FuriosaAI, Inc.
- 2017-2020 수석연구원, 삼성전자 네트워크사업부, 수원
- 2010-2017 Senior Staff Engineer, Qualcomm, San Diego, CA, USA
- 2001-2005 Senior Electrical Engineer, Science & Engineering Services, Inc., Columbia MD, USA
[Research Interest]
- 인공지능 가속기
- Neuromorphic computing
- Die-to-die interface