Our base platform to compute is migrating fast from the PC/mobile + server model to the CLOUD/EDGE/IoT platform, as the amount of data keeps exploding. This new platform partitions data and its computations across cloud, edge, and sensor layers, based on the amounts of resources available and resources needed. With the new platform and partitioning, network efficiency will be the key factor to integrate these layers and will determine overall performance of the platform.
The goal of this research is to build a efficient distributed hardware system for the upcoming CLOUD/EDGE/IoT era. This includes distributed NPUs to process massive amount of AI data, and data loss handling for real-time AI.
(Korean) 데이터의 양이 폭증하면서, 컴퓨팅의 기본 플랫폼이 PC/mobile + 서버 모델에서 클라우드/엣지/IoT 플랫폼으로 빠르게 전환되고 있다. 새 플랫폼은 필요한 리소스와 사용가능한 리소스에 따라서, 클라우드, 엣지, 센서 계층으로 데이터와 연산을 분산하여 처리한다. 그리고 네트워크가 분할된 계층들을 서로 연결하고, 전체 플랫폼의 완결성과 성능을 결정하는 핵심요소가 될 것이다.
이 연구의 목표는 클라우드/엣지/IoT 플랫폼에서 효율적인 분산 하드웨어 시스템을 설계하는 것이다. 세부 연구주제로는 대용량 AI 데이터를 처리하기 위한 분산 NPU 시스템과 실시간 AI 처리를 위한 데이터손실 처리 등이 있다.