High-Speed Serial Links
In communication systems, transceivers are in charge of transmitting and receiving signals. As data signal is transmitted through medium, such as wireline, optical fibers, and air (wireless), it suffers from distortion caused by various reasons, resulting erroneous data at receiver. For high-speed communication, the impairment is severer and compensation is critical for acceptable signal integrity. For accurate transfer of data, various algorithms and techniques for compensating distortion need to be integrated in transceiver ICs.
High-Speed Wireline Interface (HBM, Chiplet, PIM)
Generative AI의 등장과 함께 AI가 세상에 혁신을 가져왔다. Generative AI와 기존 AI 기술의 가장 큰 차이 중 하나는, 기존 AI 기술은 Computing 집약적인 반면 Generative AI는 거대 AI 모델의 크기 때문에 메모리 대역폭 병목현상이 대두된다는 점이다. 즉, 시스템 반도체 내에서의 연산보다 DRAM 등 메모리에 Generative AI 모델을 읽고 쓰는 동작이 더 어려운 도전 과제가 된다. 따라서, HBM(고대역폭 메모리), Chiplet(효율적인 칩 간 인터페이스), PIM(메모리 내에서 연산을 수행하여 데이터 이동량을 감소) 등을 위한 인터페이스 관련 기술들이 장차 Generative AI 및 산업 전반의 발전을 이끌 주된 동력이 될 예정이다. 이러한 기술들의 공통 분모는 바로 고속 인터페이스 기술로, 앞으로 AI 기술 발전에 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다.
과제 내용
Optical Communication Interface
HBM, Chiplet, PIM 등이 하나의 모듈 혹은 하나의 시스템 내 메모리 반도체와 시스템 반도체 간의 인터페이스와 관련된 이슈를 다루는 반면, 광 트랜시버(optical transceiver) 기술은 여러 개의 모듈 혹은 여러개의 시스템 간 통신에 필수적이다. Generative AI의 등장으로 AI 기술이 급성장하면서 많은 기업들이 자체 데이터 센터를 구축하고 확장하여 AI 모델 학습과 AI 서비스 개발에 대규모 투자를 하고 있다. 이에 따라 데이터 센터 내 컴퓨터의 성능과 처리 데이터 양이 기하급수적으로 증가하는 실정이다. 이에 필요한 광 트랜시버의 수요도 함께 증가하고 있으며, 더 빠르고 효율적인 광통신 방법 및 트랜시버 회로 기술 개발에 대한 수요도 크게 늘고 있다.
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