AI 및 머신러닝 SoC – 메모리와 인터커넥트 IP 관점
이번 시간에 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기반 SoC의 개발 과제를 논의합니다. 효율성을 충족하기 위해 AI 및 ML 애플리케이션을 위한 새로운 아키텍처가 필요합니다. 이는 특별한 처리, 높은 대역폭과 낮은 에너지에 의한 메모리 처리, 신뢰할 수 있는 고성능 연결을 포괄합니다. AI와 ML SoC의 성공적인 개발을 위해 메모리 및 인터커넥트 IP의 효율적인 커스터마이징을 제시합니다.
다음 사항을 살펴봅니다.
- AI/ML SoC의 과제
- AI/ML SoC에 필요한 메모리 및 인터커넥트 IP의 핵심 요구사항
- 실바코의 메모리 및 인터커넥트 SIPware 솔루션
발표
Ahmad S.Majumder는 실바코의 IP 사업부에서 애플리케이션 엔지니어로 재직하고 있습니다. 고속 메모리 및 인터페이스 IP와 다양한 유형의 아날로그 IP개발에 전념해온 업계의 베테랑으로서, 아날로그 및 인터페이스 IP 부문에서 개발 및 고객 지원을 담당하고 있습니다. 그는 Intel, Broadcom, C-CubeMicrosystems 등의 다양한 SoC기업에서 24년간 최첨단 DDR, 초고속 Serdes, 인터페이스, ESD, 품질 및 신뢰성에 대해 연구하였습니다.
Majumder는 뉴욕 시립 대학교에서 VLSI 반도체 설계 석사를, 방글라데시 공과 대학에서 전기 전자 공학 학사를 취득하였습니다.
일시: 2018년 12월 7일
장소: 온라인
시각: 3:00am-3:30am (한국 시각)
언어: 영어
참석 대상
인공지능과 머신러닝 SoC의 설계 및 최적화에 관심있는 학계, 엔지니어, 경영진.