KAIST 인공지능반도체대학원 진입을 위한 연구계획서 참고자료

KAIST 인공지능반도체대학원 진입을 위한 연구계획서 참고자료

1. 연구 분야 및 관심 주제

저는 컴퓨터 아키텍처와 머신러닝 알고리즘의 융합 연구에 깊은 관심을 가지고 있습니다. 특히, 에너지 효율적인 인공지능 반도체 설계 및 최적화에 매료되어 있습니다. 학부 시절, 저는 고성능 컴퓨팅 시스템 설계 수업을 통해 다양한 프로세서 아키텍처와 병렬 처리 기법에 대한 깊이 있는 이해를 쌓았습니다. 특히, GPU 아키텍처의 병렬 처리 능력과 효율성에 큰 감명을 받았고, 이를 바탕으로 딥러닝 모델의 연산 속도를 향상시키는 프로젝트를 수행하며 실제적인 경험을 쌓았습니다. 그 과정에서 저는 단순히 성능 향상에만 집중하는 것이 아니라, 에너지 소비량을 동시에 고려해야 함을 절실히 깨달았습니다. 이는 단순히 이론적인 지식을 넘어 실제 구현 과정에서 직면한 어려움과 한계를 통해 얻은 귀중한 교훈입니다. 대학원 과정에서는 이러한 경험을 토대로 인공지능 반도체 설계에 있어 에너지 효율을 극대화하는 연구에 집중하고자 합니다. 구체적으로는, 새로운 뉴럴 네트워크 아키텍처를 설계하고, 이를 효율적으로 구현할 수 있는 하드웨어 아키텍처를 개…