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KAIST学生在国际研讨会上获得最佳论文奖

作者: The Korea Times Business·

要点速览

  • KAIST TERA Lab研究生李政贤在美国德克萨斯州达拉斯举行的2026年IEEE电磁兼容、信号与电源完整性国际研讨会上获得最佳学生论文——荣誉提名。
  • 他的获奖论文采用Tucker分解方法,在256端口测试中将电源分配网络数据压缩约695比1,同时保持重构精度。
  • 这项基于张量的方法面向高带宽存储器和chiplet系统等高度集成半导体封装中的供电与信号完整性挑战。
  • 该IEEE研讨会自1959年以来每年举办一次,是一场领先的国际会议,吸引来自产业界、学术界和政府机构的1,500至2,000名工程师和研究人员。
  • 由Kim Joung-ho教授领导的KAIST TERA Lab专注于高速半导体封装、信号和电源完整性以及包括HBM在内的下一代存储架构。
KAIST学生在国际研讨会上获得最佳论文奖

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KAIST学生在国际研讨会上获得最佳论文奖

Published Aug. 13, 2026, 11:42 a.m. KST

Lee Jung-hyun / Courtesy of Korea Advanced Institute of Science & Technology TERA Lab

KAIST(韩国科学技术院)TERA Lab的研究生李政贤,在半导体研究团队周四表示,于2026年电气与电子工程师协会电磁兼容、信号与电源完整性国际研讨会上获得最佳学生论文——荣誉提名。

该研讨会于8月3日至7日在美国德克萨斯州达拉斯举行。李政贤因论文“Physics-Aware Tensor Learning for Data-Efficient Multi-Port Power Distribution Network Analysis”获奖。

该论文提出了一种新的基于张量的方法,用于高效存储和分析先进半导体封装中产生的大量电源分配网络(PDN)数据,例如高带宽存储器(HBM)和chiplet系统。随着AI加速器需求激增,制造商不断推动更大规模的HBM堆栈和更复杂的多芯片设计,而在这些高度集成封装中跨数百个端口实现稳定供电,已成为半导体行业日益严峻的挑战;在这类设计中,信号完整性和电源完整性会直接影响性能和可靠性。

研究团队使用一种称为Tucker分解的数学技术,从数据中提取代表性模式,在一项涉及256端口PDN的测试中实现了约695比1的压缩率,同时保持了目标重构精度。

李政贤表示:“我在研究人工智能和超级计算机如何处理高维数据时,对张量产生了兴趣,并将这一过程中出现的想法应用到这项研究中的信号完整性和电源完整性问题上。”

“今后,我希望在更接近实际的半导体封装结构中验证基于张量表示的准确性和可解释性。”

该研讨会是全球领先的电磁兼容、信号完整性和电源完整性国际会议之一。该会议自1959年以来每年举办一次,汇聚来自产业界、学术界和政府机构的约1,500至2,000名工程师和研究人员。

KAIST TERA Lab是一个专注于高速半导体封装、信号和电源完整性以及包括HBM和高带宽闪存在内的下一代存储架构的研究团队。该团队由Kim Joung-ho教授领导,他因提出HBM的基本概念、设计和架构而闻名。