성균관대학교는 김정래 반도체시스템공학과 교수 연구팀이 인공지능(AI) 반도체 및 컴퓨터 구조 분야에서 국제학회 'ISCA(International Symposium on Computer Architecture) 2026'에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 6일 밝혔다.
반세기가 넘는 역사를 지닌 ISCA는 AI 반도체 구조 분야의 '올림픽'으로 불리는 초일류 학회로, 논문이 채택되는 것만으로도 가문과 학교의 영예로 꼽힌다. 이번 수상은 ISCA 역사상 한국 대학이 최초로 최우수 논문상을 수상한 국내 최초의 대기록으로 평가받는다.
올해 ISCA 2026 학회는 지난 달 27일부터 1일까지 미국 노스캐롤라이나주 롤리(Raleigh)에서 전 세계 1000여 명의 전문가들이 참석한 가운데 성황리에 개최됐다.
NVIDIA, 메타, 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 미래 기술을 이끄는 빅테크 기업과 세계 유수의 대학들이 총 845편의 최첨단 논문을 제출했으며, 엄격한 심사를 거쳐 엄선된 161편의 논문 중 성균관대 김정래 교수 연구팀의 연구가 당당히 최우수 논문으로 선정되었다.
수상 논문은 'Cerberus: Cross-Layer ECC Co-Design for Robust and Efficient Memory Protection'다. 이 연구는 AI의 폭발적인 성장으로 전 세계가 확보 전쟁을 벌이고 있는 고성능 핵심 부품인 '고대역폭메모리(HBM)'의 안전성과 효율성을 신뢰성 있게 끌어올린 혁신 기술을 담는다. 중·고등학생도 쉽게 이해할 수 있는 이 기술의 핵심은 컴퓨터가 작동할 때 발생하는 미세한 데이터 오류를 훨씬 빠르고 영리하게 잡아내는 데 있다.
HBM 성능을 물리적 한계까지 이끌어내면서 데이터 저장 및 전송 과정에서 오류들이 증가하고 있다. 이들 오류는 HBM의 수율 감소, AI 인프라의 심각한 신뢰성 및 효율성 저하를 가져오고 있다. 이미 일부 대규모 학습 작업의 경우 40% 이상이 도중에 하드웨어 불량으로 인해 중단되고, 작업 완료율은 절반 가량에 불과한 수준이다.
김정래 교수 연구팀이 제안한 '케르베르스(Cerberus)' 기술은 이 여러 단계를 하나로 묶어 정보를 함께 나누어 쓰도록 설계했다. 그 결과, 차세대 메모리인 HBM4 기준으로 오류 수정에 사용되던 여분의 공간을 33%나 줄이면서도 데이터의 안정성과 작동 속도를 동시에 대폭 향상시키는 놀라운 성과를 거뒀다.
김정래 교수 연구팀은 그동안 메모리 안전성 및 보안 분야에서 세계적인 연구 성과를 연속으로 발표하며 주목받았다. ASPLOS, SC, HPCA 등 컴퓨터 구조 분야의 최상위 국제학회에서 잇따라 최우수 논문상 후보로 이름을 올렸다.
김정래 교수는 “AI 기술을 선점하기 위한 국제적인 기술 패권 경쟁이 갈수록 치열해지는 시점에, 우리 연구팀이 세계 최고 권위의 ISCA 학회에서 한국 최초로 최우수 논문상을 받게 되어 매우 뜻깊다”라며 “이번 연구가 AI 시대의 필수재인 HBM 메모리의 안정성을 높이는 데 크게 기여하고, 나아가 대한민국의 핵심 동력인 메모리 반도체 산업이 세계 시장을 계속해서 선도하는 데 든든한 밑거름이 되기를 기대한다”고 소감을 전했다.
본 연구 결과는 정부 산하 정보통신기획평가원(IITP)의 적극적인 지원을 받아 수행됐다.
권미현 기자 mhkwon@etnews.com
