안정호Jung Ho Ahn
SCALable Computer Architecture Lab
AI Systems
- 논문
- 48
- 구성원
- 22
- 졸업생
- 39
논문 주제가 비슷한 연구실
서울대학교 김재준 교수 연구실은 AI 시스템·하드웨어 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 51편(T1 28편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 30명, 석사과정 1명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 28명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
12.8 · 55%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 51편
3D Integration of Hybrid IGZO/Si and IGZO eDRAMs for High-Density/High-Performance On-Chip Memory
Munhyeon Kim, Sukhyun Choi, Yulhwa Kim, Jae-Joon Kim
Alternating Bit-Line 3D-DRAM Architecture for Reduced Inter-Bit-Line Coupling
Woohyun Lee*, Munhyeon Kim*, Junhyeok Kim, Jae-Joon Kim
CompactAttention: Accelerating Chunked Prefill with Block-Union KV Selection
Jiwon Song, Dongwon Jo, Beomseok Kang, Jae-Joon Kim
FastKV: Decoupling of Context Reduction and KV Cache Compression for Prefill-Decoding Acceleration
Dongwon Jo*, Jiwon Song*, Yulhwa Kim, Jae-Joon Kim
Hardware-Bound Binary Neural Network Using Concealable Magnetic Tunnel Junctiosn
Sung-Ho Park, Kyung Min Lee, Ryun-Han Koo, Joon Hwang, Jae-Joon Kim, Jong-Ho Lee
High-Density 3D-DRAM Architecture with Folded Capacitor for Sub-10 nm Scaling
Munhyeon Kim, Woohyun Lee, Junhyeok Kim, Jae-Joon Kim
LRAgent: Efficient KV Cache Sharing for Multi-LoRA LLM Agents
Hyesung Jeon, Hyeongju Ha, Jae-Joon Kim
MECA-CiM: A Shared-MicroExponent-aware Configurable Analog Compute-in-Memory Macro for Efficient Inference
Wonkyung Han, Dohyun Kim, Jihoon Park, Juheun Lee, Sukhyun Choi, Wonjun Han, Jae-Joon Kim
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
SCALable Computer Architecture Lab
AI Systems
EASY Lab
대규모 언어모델·비전 모델 등 다양한 AI 모델을 위한 에너지 효율적 AI 반도체 칩과 가속기를 설계하며, 뉴로모픽 컴퓨팅, AI 모델 경량화, 칩 기반 응용 시스템을 연구합니다.
CAST Lab
생성형 AI를 위한 고성능·확장형 컴퓨팅 플랫폼을 목표로 AI 가속기, 컴퓨터 아키텍처, PIM, VLSI/FPGA 설계 및 HW/SW 공동설계를 연구합니다.
CMA Lab
인공지능 알고리즘/하드웨어 통합 최적화