KAIST學生在國際研討會上獲最佳論文榮譽
重點速覽
- •KAIST TERA Lab 研究生 Lee Jung-hyun 在德州達拉斯舉行的 2026 年 IEEE 電磁相容、訊號與電源完整性國際研討會上，獲得 Best Student Paper — Honorable Mention。
- •他的得獎論文使用 Tucker decomposition 對 power distribution network 資料進行約 695 比 1 的壓縮，並在 256-port 測試中維持重建準確度。
- •這項基於張量的方法，針對包括 HBM 與 chiplet 系統在內的先進半導體封裝中的供電與訊號完整性挑戰。
- •該 IEEE 研討會自 1959 年起每年舉辦，是一項領先的國際會議，吸引來自產業、學術界與政府機構的 1,500 至 2,000 名工程師與研究人員。
- •KAIST TERA Lab 由 Kim Joung-ho 教授領導，研究重點包括高速半導體封裝、訊號與電源完整性，以及以 HBM 為代表的次世代記憶體架構。
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KAIST學生在國際研討會上獲最佳論文榮譽
Published Aug. 13, 2026, 11:42 a.m. KST
Lee Jung-hyun / Courtesy of Korea Advanced Institute of Science & Technology TERA Lab
KAIST（韓國科學技術院）TERA Lab 的研究生 Lee Jung-hyun，於週四由半導體研究團隊表示，在 2026 年 IEEE International Symposium on Electromagnetic Compatibility, Signal & Power Integrity 中獲得 Best Student Paper — Honorable Mention。
該研討會於 8 月 3 日至 7 日在美國德州達拉斯舉行。Lee 因其論文 “Physics-Aware Tensor Learning for Data-Efficient Multi-Port Power Distribution Network Analysis” 獲獎。
該論文提出一種新的基於張量的方法，用於有效儲存與分析在高頻寬記憶體（HBM）和 chiplet 系統等先進半導體封裝中產生的大量 power distribution network（PDN）資料。隨著 AI 加速器需求激增，製造商持續推動更大規模的 HBM 堆疊與更複雜的 multi-die 設計，而在這些高度整合的封裝中，如何確保數百個連接埠之間穩定供電，已成為半導體產業日益重要的挑戰，因為訊號與電源完整性會直接影響效能與可靠性。
研究團隊使用一種稱為 Tucker decomposition 的數學技術，從資料中提取代表性模式，在一項涉及 256-port PDN 的測試中，於維持目標重建準確度的同時，達到約 695 比 1 的壓縮率。
Lee 表示：「我是在研究人工智慧與超級電腦如何處理高維資料時，開始對 tensors 產生興趣，並在這項研究中將當時產生的一個想法應用到訊號完整性與電源完整性問題上。」
他並表示：「未來，我希望在更接近實際的半導體封裝結構中，驗證基於 tensor 的表示方式之準確性與可解釋性。」
該研討會是全球領先的電磁相容、訊號完整性與電源完整性國際會議之一，自 1959 年起每年舉辦，匯集來自產業、學術界與政府機構約 1,500 至 2,000 名工程師與研究人員。
KAIST TERA Lab 是一個研究團隊，聚焦高速半導體封裝、訊號與電源完整性，以及包括 HBM 與 high-bandwidth flash 在內的次世代記憶體架構。該團隊由 Kim Joung-ho 教授領導，他以提出 HBM 的基本概念、設計與架構而聞名。
