안정호Jung Ho Ahn
SCALable Computer Architecture Lab
AI Systems
- 논문
- 48
- 구성원
- 22
- 졸업생
- 39
CAST Lab
생성형 AI를 위한 고성능·확장형 컴퓨팅 플랫폼을 목표로 AI 가속기, 컴퓨터 아키텍처, PIM, VLSI/FPGA 설계 및 HW/SW 공동설계를 연구합니다.
논문 주제가 비슷한 연구실
KAIST 김주영 교수 연구실은 AI 시스템·하드웨어 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 67편(T1 43편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 30명, 석사과정 19명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 19명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
16.8 · 64%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 67편
3DLS: A 3D Logic-Stacked Architecture for Disaggregated LLM Serving
Jaehun Lee, In-Jun Jung, Joo-Young Kim
A 0.06pJ/b Current-Conveyor-based Current-Domain Transceiver with DC-Balanced Multi-Transmission-Line PAM Symbol Encoding
Seunghee Han, Seokman Kim, Sanghyun Han, Younghwan Kim, Joo-Young Kim
A 11.0 TOPS/W Diffusion Accelerator with Temporal Data Reuse for Real-Time Text-to-Motion Generation
Sungwoong Yune, Jieon Yoon, Hangyeol Lee, Adiwena Putra, Jaehoon Heo, Joo-Young Kim
Sukbin Lim, Jung-Hoon Kim, Seungjae Moon, Junseo Cha, Dongjin Seo, Jongho Kim, Hunjong Lee, Jinwon Lee, Joo-Young Kim
APT: Accelerating Diffusion Transformers via Attention Probability-Guided Pruning and Quantization
Sungyeob Yoo, Seeyeon Kim, Joonyong Park, Seunghee Han, Joo-Young Kim
Cassandra: Enabling Reasoning LLMs at Edge via Self-Speculative Decoding
Soongyu Choi, Yuntae Kim, Muyoung Son, Joo-Young Kim
Muyoung Son, Yi Chen, Seungjae Yoo, Soongyu Choi, Joo-Young Kim
Distance Is Not Enough: Forget-Retain Alignment Gap Predicts LLM Relearning Robustness
Yi Chen, Hanna Hsieh, Shuhong Liu, Chuanbo Hua, Zihan Ma, Kun Wang, Joo-Young Kim
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
SCALable Computer Architecture Lab
AI Systems
VLSI Lab
뉴럴 네트워크 경량화, 딥러닝 가속기 회로 설계
VIA Research Group
AI 시스템 아키텍처, GPU 컴퓨팅, ML 가속기 설계 등 연구
HPCP Lab
고성능 컴퓨팅 플랫폼, GPU 아키텍처, Processing-in-Memory, AI 가속기, 시스템 소프트웨어 연구