[1] 문제: Domain-Specific Architecture(DSA)의 개념과 필요성이 등장하게 된 배경을 설명하라. 일반-purpose architecture와 비교하여 DSA의 설계 철학이 어떻게 다른지 논하라.

[2] 문제: Von Neumann architecture의 구조적 한계를 설명하고, 해당 한계가 DNN inference workload에 어떤 문제를 유발하는지 서술하라.

[3] 문제: Systolic array의 구조적 특징과 동작 방식을 설명하라. 이 구조가 DNN 연산에 적합한 이유를 기술하라.

[4] 문제: Energy breakdown 관점에서 CPU, GPU, TPU의 데이터 이동 비용을 비교하고, TPU가 energy-efficient한 이유를 논하라.

[5] 문제: Roofline model을 설명하고, DNN 가속기 설계에서 이 모델이 성능 평가에 어떻게 활용되는지 설명하라.

[1] 문제: DNN 가속기에서 Output Stationary (OS), Weight Stationary (WS), Input Stationary (IS)의 차이를 설명하라. 각각의 데이터 이동 최적화 방식과 장단점을 비교하라.

[2] 문제: Eyeriss 아키텍처에서 Row Stationary(RS) dataflow가 기존의 OS/WS/IS 방식에 비해 에너지 효율 측면에서 갖는 이점을 기술하라.

[3] 문제: GEMM을 기반으로 DNN의 FC 및 CONV 레이어가 어떻게 구현되는지 설명하고, 이에 따른 메모리 접근 패턴과 최적화 기법을 논하라.

[4] 문제: DNN 가속기의 주요 성능 지표(metrics) 5가지를 정의하고, 각 지표가 디자인 결정에 어떤 영향을 미치는지 설명하라.

[5] 문제: 정수 기반 Quantization이 DNN 가속기의 성능과 정확도에 미치는 영향을 설명하라. Bit-Serial 방식과 비트 폭 확장의 trade-off도 논하라.

[1] 문제: Network pruning 기법의 원리와 목적을 설명하라. Weight pruning과 activation pruning의 차이점도 함께 기술하라.

[2] 문제: GNN에서 'aggregation'과 'combination'의 역할을 비교하고, GCN, GraphSAGE, GAT이 각 구성 요소를 어떻게 구현하는지 예를 들어 설명하라.

[3] 문제: Near Data Processing(NDP)의 개념과 동기를 설명하고, 이를 활용한 Summarizer 구조의 주요 구성 요소 및 장점을 기술하라.

[4] 문제: GenStore가 genome sequence analysis의 성능을 개선하는 원리를 설명하고, GenStore-EM과 GenStore-NM의 차이를 비교하라.

[5] 문제: Processing-in-Memory(PIM)의 정의와 기대 효과를 설명하라. Analog PIM 방식의 장단점도 함께 논하라.