김주영Joo-Young Kim
CAST Lab
생성형 AI를 위한 고성능·확장형 컴퓨팅 플랫폼을 목표로 AI 가속기, 컴퓨터 아키텍처, PIM, VLSI/FPGA 설계 및 HW/SW 공동설계를 연구합니다.
- 논문
- 67
- 구성원
- 49
- 졸업생
- 19
논문 주제가 비슷한 연구실
서울대학교 안정호 교수 연구실은 AI 시스템·하드웨어 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 48편(T1 28편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 21명, 석사과정 1명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 39명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
12.0 · 58%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 48편
A Five-Year Journey to Accelerate Homomorphic Encryption with GPUs, Demonstrated by Sub-25ms CNN Inference
W. Choi*, S. Kim*, J. Park, and J. Ahn
Cheddar: A Swift Fully Homomorphic Encryption Library Designed for GPU Architectures
W. Choi*, J. Kim*, and J. Ahn
Clone: A Collaborative Multi-device System for Retrieval-Augmented Generation over CXL
S. Ko*, W. Doh*, E. Na, H. Shim, S. Yun, J. So, Y. Kwon, S-S. Park, S-D. Roh, M. Yoon, T. Song, E. Lee, and J. Ahn
DyLLM: Efficient Diffusion LLM Inference via Saliency-based Token Selection and Partial Attention
Y. Lee, S. Dan, J. Lee, J. Park, and J. Ahn
From Tokens to Layers: Redefining Stall-Free Scheduling for MoE Serving with Layered Prefill
G. Lee, J. Kim, J. Park, Y. Lee, and J. Ahn
GPIR: Enabling Practical Private Information Retrieval with GPUs
H. Ji, H. Yu, J. Kim, W, Choi, G. E. Suh, and J. Ahn
High-Bandwidth Flash for KV Caches: Endurance and Performance Implications
K. Kyung, Y. Moon, J. Cho, and J. Ahn
IVE: An Accelerator for Single-Server Private Information Retrieval Using Versatile Processing Elements
S. Kim, H. Ji, J. Kim, W. Choi, J. Park, and J. Ahn
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
CAST Lab
생성형 AI를 위한 고성능·확장형 컴퓨팅 플랫폼을 목표로 AI 가속기, 컴퓨터 아키텍처, PIM, VLSI/FPGA 설계 및 HW/SW 공동설계를 연구합니다.
VLSI Lab
뉴럴 네트워크 경량화, 딥러닝 가속기 회로 설계
CAPP Lab
AI Accelerators, Computer Architecture
MMS Lab
딥러닝/뉴로모픽 컴퓨팅 알고리즘-하드웨어 통합 설계