본 논문은 에너지 제약이 있는 에지 환경에서 AI 애플리케이션을 효율적으로 처리하기 위한 Processing-in-Memory (PIM) 아키텍처를 제안한다. 기존 PIM 설계의 한계인 지속적인 전력 소모와 큰 신경망 가중치의 SRAM 및 DRAM 저장 요구사항을 해결하기 위해, MRAM 및 ReRAM과 같은 비휘발성 메모리를 통합한 이종-하이브리드 PIM (HH-PIM) 아키텍처를 제시한다. HH-PIM은 고성능 MRAM-SRAM PIM 모듈과 저전력 MRAM-SRAM PIM 모듈로 구성되며, 계산 요구량에 따라 데이터를 동적으로 할당하는 데이터 배치 최적화 알고리즘을 함께 제안한다. FPGA 프로토타이핑 및 전력 시뮬레이션 결과, HH-PIM은 기존 PIM 대비 최대 60.43%의 평균 에너지 절감 효과를 달성하면서 애플리케이션 지연 시간 요구 사항을 충족함을 보여준다. 이는 에지 장치에서 적응적이고 에너지 효율적인 AI 처리에 HH-PIM의 적합성을 확인하는 결과이다.
