[AI융합/AI반도체] AI 반도체 : Verilog와 Python cocotb로 배우는 NPU
클래스 소개
난이도
보통
카테고리
인공지능 - 인공지능 고급
클래스 진행 기간
26.10.29부터 26.11.25까지
소요 시간
80 시간
📍교육 관련 문의 : 02-580-0717 / aisw-edu@kait.or.kr
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[AI반도체: Verilog와 Python cocotb로 배우는 NPU]
▢ 교육목표 : AI반도체 설계의 기본 원리와 핵심 기술을 이해하고 다양한 AI 반도체 제품에 대해 비교 평가할 수 있는 역량 배양
▢ 교육기간 : 2026. 10. 29.(목) ~ 11. 25.(수)
▢ 교육시간 : 평일 저녁 19:00 ~ 23:00
▢ 교육장소 및 교육형태 : 실시간 온라인 강의(ZOOM)
* 선정 후 별도 안내 예정
▢ 교육대상 : 중급과정 수료자 또는 그에 상응하는 역량을 갖춘 자
▢ 교육신청 : 신청서 작성하기 (←클릭 시 외부 링크연결)
▢ 신청마감 : 2026. 10. 16. (17:00)
▢ 교육혜택
- 사전 자율 학습 콘텐츠 제공
- 전문 멘토링 등 취업 프로그램 지원
▢ 교육문의 : 02-580-0717 / aisw-edu@kait.or.kr
교육 과정
모두 펼치기
- 01AI 반도체 기초와 설계 원리
- 02AI 반도체 아키텍처 분석
- 03AI 반도체 설계 및 시뮬레이션
- 04AI 반도체 최적화 및 응용 설계
CPU 구조 (ALU, Register, Cache)
메모리 계층 구조
새 강의
간단한 연산 성능 비교 (Python)
CPU 처리 흐름 설명 보고서
SIMD / 병렬 처리 개념
CPU vs GPU 비교
행렬 연산 (CPU vs GPU 시뮬레이션)
CPU vs GPU 성능 비교 프롬프트 로그
왜 AI는 GPU로 시작해서 NPU로 가는가
CPU / GPU / NPU 차이를 비교
Matrix Multiply, Dataflow 개념
AI 반도체 아키텍처 유형
Google TPU 개념 수준 분석
Weight stationary / Output stationary
간단한 dataflow 시각화
CPU vs GPU vs NPU vs TPU
이 구조가 왜 빠른가?
구조 보고 장단점 설명
아키텍처 분석 보고서
간단한 AI 반도체 구조
간단한 NPU 구조 설계
MAC 유닛 개념, 메모리 접근 구조
설계 실습
시뮬레이션 환경 구축
Python 기반 성능 모델링
연산량 vs 시간 계산
시뮬레이션 코드 + 로그 분석
병목 찾기 (Memory vs Compute)
만든 구조를 수치로 평가해보기
현실 문제에 적용
최적화 개념
Latency vs Throughput
Cost vs Performance
응용 설계
자율주행 / 챗봇 / 영상처리 상황
특정 AI 문제에 맞는 반도체 구조 설계
문제, 구조 설계, 성능 최적화
성능을 설계하고 설명해보기
마지막 업데이트|2026년 08월 20일
강좌 후기
접수 마감 D-0
평균평점
0.0
난이도
보통
수강인원
0명
진행 기간
26.10.29 - 26.11.25
소요 시간
80 시간
신청 시작
9월 21일 (월) 24:00
접수 마감
10월 16일 (금) 23:59