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교수님 소개
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연구실 소개
서강대학교 고성능 AI 시스템 연구실은 모바일 GPU 및 NPU를 활용한 온디바이스 딥러닝, 클러스터 기반 이종 분산 딥러닝, 딥러닝 및 빅데이터 처리를 위한 GPU 프레임워크, 이종 병렬 플랫폼 설계 방법론, ML/DL 애플리케이션의 알고리즘/아키텍처 공동 설계 등의 연구 주제에 중점을 둡니다. 구체적인 연구 관심 분야로는 VLA 모델 추론 최적화, 온디바이스 LLM 추론 및 미세 조정, 분산 이종 딥러닝, 온디바이스 ViT 및 CNN, CNN 가속기를 위한 NAS, 딥러닝 및 빅데이터를 위한 GPU 프레임워크 등이 있습니다.
연구실 키워드
하이 임팩트 태그
IEEE Access
연구 키워드
알럼나이가 간 회사
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연도별 논문 인용수
인용 수
누적 수
저널 & 학회 논문 출판 수
인용 50회 미만
인용 50회 이상
연구실 논문 목록
oFFN: Outlier and Neuron-aware Structured FFN for Fast yet Accurate LLM Inference
2026 Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems (ASPLOS)
Citation0
Grasp: Group-based Prediction of Activation Sparsity for Fast LLM Inference
2025 Design Automation Conference (DAC)
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SparseInfer: Training-free Prediction of Activation Sparsity for Fast LLM Inference
2025 venue에 대한 데이터가 없습니다
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연구실 보유 특허
최근 3년간 연구실적 높은 연구실
