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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
박건희 (고려대학교) 정성우 (고려대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
16 - 20 (5page)

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Recently, with the development of AI, memory-intensive operations increase on a computer system and cause memory bottleneck. To address this challenge, a DRAM-based processing-in-memory (PIM) has been proposed. However, in contrast to conventional DRAM, the PIM exhibits higher power consumption compared to the additional computational logic area, leading to thermal problems. To prevent these thermal problems, we should consider mitigation methods by predicting and analyzing the temperature of the PIM from the early design stage. In this work, for the first time, we measure the operating temperature of a commodity PIM, then analyze its thermal behavior. In addition, we construct a system-level thermal model of a commodity DRAM-based PIM, known as the GDDR6-based accelerator-in-memory (GDDR6-AiM). Furthermore, we calibrate the model parameter by comparing and analyzing the measured on-chip temperature. Our evaluation results show that the calibrated thermal model reduces the error between the predicted steadystate temperature and the measured steady-state temperature from 11.1℃ to 1.8℃.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. Discussion
Ⅳ. 결론
참고문헌

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