[연구자명]

1. 채성모, 김성진, 신성훈, 송재용(지도교수)
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[연구제목]

1. Physics-based Power Density Mapping from IR Thermography Using Laplacian Analysis for Neural Processing Unit Chips
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3. [연구내용 요약]
4. 본 연구는 neural processing unit(NPU) 칩의 적외선 열화상으로부터 고해상도 전력밀도 분포를 정량적으로 복원하기 위한 physics-based power mapping 프레임워크를 제안하였다. 측정 온도장에 discrete cosine transform(DCT) 기반 공간 필터링을 적용하여 노이즈를 억제한 후, 온도장의 Laplacian을 이용해 국부적인 전력밀도 분포를 복원하였다. 필터링 조건을 사용자가 임의로 결정하는 기존 방식의 한계를 해결하기 위해, NPU에서는 측정 전력과 복원된 core power의 일치도를 기준으로 최적 normalized cut-off frequency(NCF)를 선정하였다. 최적 NCF는 0.03으로 도출되었으며, 3차원 COMSOL 열해석과의 비교에서 모든 동작 조건에 대해 평균절대오차(MAE) 2 °C 이하의 높은 공간적 정확도를 확인하였다. 또한 저주파 power map을 기반으로 700 MHz 동작 조건의 전력분포를 예측하였으며, heat spreader 표면 온도와의 비교에서 MAE 0.77 °C를 나타냈다. 추가적으로 micrometer-scale serpentine micro-heater에 적용하여 NCF 0.11을 도출함으로써 제안 방법의 cross-scale applicability를 검증하였다.
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[성과와 관련된 이미지 및 설명]

그림1 설명. Heat spreader를 제거한 NPU의 표면 온도를 IR thermography로 측정하고, DCT filtering 및 Laplacian analysis를 통해 동작 주파수별 power density map을 복원함. 주파수가 증가할수록 NPU core 영역의 국부 발열과 hotspot이 뚜렷해지는 것을 확인하였으며, 3-D thermal simulation을 통해 복원 결과의 정확도를 검증함.

그림2 설명. Serpentine micro-heater의 재료별 emissivity 차이를 pixel-level로 보정하여 실제 온도 분포를 획득하고, 다양한 입력 전력 조건에서 미세 배선의 power density map을 복원함. CV 기반 최적화로 NCF 0.11을 선정하였으며, 반복 배선 영역의 Joule heating 분포가 재현됨을 확인함.

[연구결과의 진행상태 및 향후 계획]

NPU와 micro-heater를 이용한 실험, 전력밀도 복원 및 3차원 열해석 검증을 완료하였으며, 향후에는 본 연구에서 복원한 실제 power map을 반도체 냉각 구조의 설계 입력으로 활용하여 power-map-aware topology optimization을 수행할 계획이다.

[논문실적]

Applied Thermal Engineering, Vol. 303, 132473 (2026) 출판