NBTI 노화 및 공정 변이 환경에서의 신뢰할 수 있는 산술 곱셈기 구축

요약

본 연구는 AI 가속기의 핵심 요소인 산술 곱셈기에서 발생하는 NBTI(Negative Bias Temperature Instability) 노화 문제를 해결하기 위한 새로운 기술을 제안합니다. 곱셈의 부호 불변성 특성을 활용하여 2의 보수 변환을 선택적으로 적용함으로써 트랜지스터의 스트레스를 재분배하고 하드웨어 수명을 연장합니다. 실험 결과, 면적과 지연 오버헤드를 최소화하면서도 systolic arrays 환경에서 효과적인 노화 완화 성능을 입증하였습니다.

핵심 포인트

• NBTI 효과가 AI 워크로드 기반의 산술 곱셈기 노화를 가속화함을 지적
• 곱셈의 부호 불변성(sign-invariance)을 활용한 새로운 노화 완화 기법 제안
• 2의 보수(2s complement) 변환을 통한 트랜지스터 스트레스 재분배 방식 도입
• Cadence 도구 기반 실험을 통해 면적 및 지연 오버헤드 최소화 확인
• systolic arrays와 같은 고처리량 AI 가속기에서의 실용성 입증