윤희지 박사과정 학생(지도교수 박대진)의 논문이 올해 11월 홍콩에서 개최되는 국제학술대회 ICCD 2026 (BK 최우수 학회)에 채택되어 발표될 예정이다 (논문 제목: Predict the Shape, Synthesize the Constraints: DSE for Weight-Stationary SNN Accelerators).

ICCD(IEEE International Conference on Computer Design)는 컴퓨터 구조와 하드웨어 설계, 전자설계자동화(EDA) 분야의 대표적인 최우수 국제학술대회로, 올해 44회를 맞아 11월 16일부터 18일까지 홍콩에서 열린다. 매년 엄격한 심사를 거쳐 소수의 논문만을 선정한다 (올해 채택률 26%).

본 논문은 스파이킹 신경망(SNN) 가속기의 설계공간탐색(DSE)에서 기존 방식이 오히려 더 느린 설계를 선택하게 되는 문제를 규명하고, 이를 해결하는 프레임워크 'FLEXOR'를 제안했다. 기존 연구가 모든 후보 구조를 합성(synthesis)한 뒤 면적·전력 보고서로 순위를 매겼다면, 본 연구는 가장 빠른 구조가 곧 면적이 가장 큰 구조이기 때문에 이 순위가 뒤집힌다는 점에 주목했다. FLEXOR는 '구조 선택'과 '제약 조건 적응'을 분리해, 합성 없이 사이클 모델로 최적 구조를 예측하고 합성 예산은 타이밍·면적·전력 검증에만 집중한다.

실험 결과, 예측된 구조는 동일한 연산 유닛(PE) 개수에서 기존 가속기들이 관행적으로 써 온 8×8 배열 대비 최대 3.05배 높은 처리량을 달성했고, 탐색 비용은 전수 조사의 216회 합성에서 6회로 줄었다. 피드백 제어기는 ASIC 전력을 66% 절감했으며, FPGA와 28nm ASIC에서 배치·배선 후 검증까지 완료해 기존 SOTA 대비 2.2배의 에너지 효율 우위를 확인했다.

본 연구와 관련된 테크월드 기사 

https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=405921