부산대학교 도서관

기계 학습(Machine Learning) 분야의 심층 신경망(Deep Neural Network) 기반 인공지능 기술의 급속한 발전은 전자, 통신 등의 여러 분야에 영향을 주며 전 세계적인 이슈이다. 특히 이러한 인공지능 기술의 발전이 반도체 분야의 발전 속도를 크게 상회하면서, 메모리 벽(Memory Wall)과 데이터 전달(Data Transfer)로 인한 에너지 소모가 인공지능 반도체의 주요 병목 현상(Bottleneck)으로 작용하며 여러 문제를 낳고 있다. 본 원고는 인공지능 심층 신경망의 간략한 개요 및 상술한 병목 현상을 설명하고, 이를 해결하기 위하여 최근 반도체 학계의 이목을 집중받고 있는 Processing-In-Memory 기술을 설명하고자 한다. 또한 Processing-In-Memory 기술의 연구 동향 및 산업 동향을 살펴보고, 나아가서 이 기술의 한계와 상용화를 위해 나아가야 할 방향을 고찰하고자 한다.