성효진Hyojin Sung
CODE Lab
Data-driven system design and optimization, compiler and runtime support for AI accelerators
- 논문
- 13
- 구성원
- 13
- 졸업생
- 9
BDAI
빅데이터 시스템, AI를 위한 시스템, 시스템을 위한 AI, AI 모델/아키텍처 혁신, 하드웨어-소프트웨어 공동설계
논문 주제가 비슷한 연구실
연세대학교 박광현 교수 연구실은 AI 시스템·하드웨어 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 9편(T1 8편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 11명, 석사과정 0명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 2명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
2.3 · 89%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 9편
Ganghyun Kim, Hyeonjun An, Hyunjoon Kim, Rathijit Sen, Kangkyu Park, Jinho Baek, Kwangsik Shin, Youngpyo Joo, and Kwanghyun Park
DFLOP: A Data-driven Framework for Multimodal LLM Training Pipeline Optimization
Hyeonjun An, Sihyun Kim, Chaerim Lim, Hyunjoon Kim, Rathijit Sen, Sangmin Jung, Hyeonsoo Lee, Dongwook Kim, Takki Yu, Jinkyu Jeong, Youngsok Kim, and Kwanghyun Park
Exqutor: Extended Query Optimizer for Vector-augmented Analytical Queries
Hyunjoon Kim, Chaerim Lim, Hyeonjun An, Rathijit Sen, Kwanghyun Park
FaScalSQL: A Fast and Scalable GPU-Accelerated SQL Query Engine for Out-of-Memory Tables
Chaemin Lim, Suhyun Lee, Jinwoo Choi, Kwanghyun Park, Jinho Lee, Joonsung Kim, Youngsok Kim
Woojung Han, Yeonkyung Lee, Chanyoung Kim, Kwanghyun Park, Seong Jae Hwang
Suhyun Lee, Chaemin Lim, Jinwoo Choi, Heelim Choi, Chan Lee, Yongjun Park, Kwanghyun Park, Hanjun Kim, Youngsok Kim
Optimizing Data Pipelines for Machine Learning in Feature Stores
Rui Liu, Kwanghyun Park, Fotis Psallidas, Xiaoyong Zhu, Jinghui Mo, Rathijit Sen, Matteo Interlandi, Konstantinos Karanasos, Yuanyuan Tian, Jesús Camacho-Rodríguez
Pushing ML Predictions into DBMSs
Matteo Paganelli, Paolo Sottovia, Kwanghyun Park, Matteo Interlandi, Francesco Guerra
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
CODE Lab
Data-driven system design and optimization, compiler and runtime support for AI accelerators
SCALable Computer Architecture Lab
AI Systems
CAPP Lab
AI Accelerators, Computer Architecture
HPCP Lab
고성능 컴퓨팅 플랫폼, GPU 아키텍처, Processing-in-Memory, AI 가속기, 시스템 소프트웨어 연구