성균관대학교는 반도체시스템공학과 김정래 교수 연구팀이 AI 반도체·컴퓨터 구조 분야 국제학회 'ISCA 2026'에서 최우수 논문상을 받았다고 6일 밝혔다.

ISCA는 컴퓨터 구조와 AI 반도체 분야의 대표 국제학회다. 올해 학회는 지난달 27일부터 이달 1일까지 미국 노스캐롤라이나주 롤리에서 열렸으며, 전 세계 대학과 기업이 제출한 845편의 논문 중 161편이 채택됐다.

성균관대는 "한국 대학 연구팀이 ISCA 최우수 논문상을 받은 것은 이번이 처음"이라며 "후보 지명을 포함해도 국내 연구진의 첫 사례"라고 강조했다.

수상 논문은 'Cerberus: Cross-Layer ECC Co-Design for Robust and Efficient Memory Protection'이다. 연구팀은 AI 연산에 쓰이는 고대역폭메모리(HBM)의 데이터 오류를 더 효율적으로 검출·수정하는 '케르베르스(Cerberus)' 기술을 제안했다.

HBM은 AI 모델 학습과 추론 과정에서 대량의 데이터를 빠르게 처리하기 위해 쓰이는 핵심 메모리다. 다만 성능을 높일수록 데이터 저장·전송 과정에서 발생하는 미세 오류가 늘어날 수 있어, 안정성과 효율을 함께 확보하는 것이 과제로 꼽힌다.

기존 오류 정정 방식은 메모리 내부와 데이터 전송 경로, 시스템 등 단계별로 따로 작동해 처리 시간이 길고 여분 공간도 많이 필요했다. 케르베르스는 여러 단계의 오류 정정 정보를 통합해 공유하도록 설계한 것이 특징이다.

연구팀은 이 기술을 적용하면 차세대 HBM4 기준 오류 수정에 필요한 여분 공간을 33% 줄이면서 데이터 안정성과 작동 속도를 높일 수 있다고 설명했다.

김 교수는 "AI 기술을 선점하기 위한 국제 기술 경쟁이 치열해지는 상황에서 한국 최초로 ISCA 최우수 논문상을 받게 돼 뜻깊다"며 "이번 연구가 HBM의 안정성을 높이고 국내 메모리 반도체 산업의 경쟁력 강화에도 기여하기를 기대한다"고 밝혔다.

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