김재준Jae-Joon Kim
VLSI Lab
뉴럴 네트워크 경량화, 딥러닝 가속기 회로 설계
- 논문
- 51
- 구성원
- 31
- 졸업생
- 28
CMA Lab
인공지능 알고리즘/하드웨어 통합 최적화
논문 주제가 비슷한 연구실
서울대학교 유승주 교수 연구실은 AI 시스템·하드웨어 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 18편(T1 14편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 17명, 석사과정 2명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 31명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
4.5 · 78%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 18편
EntropyCache: Decoded Token Entropy Guided KV Caching for Diffusion Language Models
M. Cheong, D. Son, W. Lim, S. Yoo
LAQuant: A Simple Overhead-free Large Reasoning Model Quantization by Layer-wise Lookahead Loss
E. Choi*, S. Song*, S. Yoo
Locality-Aware Redundancy Pruning for LLM Depth Compression
V.-D. Yun*, Y. Kim*, W. Lim*, Y. Heo, M. Kim, S. Lee
MV-RoMa: From Pairwise Matching into Multi-View Track Reconstruction
J. Lee, S. Kang, S. Yoo
PN-Mix: Pair-Norm Guided Mixed-Precision Key Cache Quantization for Efficient Long-Output LLM Inference
G. Song, S. Yoo
Dense-SfM: Structure from Motion with Dense Consistent Matching
J. Lee, S. Yoo
FuriosaAI RNGD: A Tensor Contraction Processor for Sustainable AI Computing
Y. Choi, J. Park, S. Lee, J. Yeon, M. Kim, C. Park, B. Bae, H. Jeong, H. Kim, J. Paik, N. P. Lopes, S. Yoo
NSNQuant: A Double Normalization Approach for Calibration-Free Low-Bit Vector Quantization of KV Cache
D. Son, E. Choi, S. Yoo
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
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ARC Lab
컴퓨터 아키텍처, 병렬 컴퓨팅, 소프트웨어 최적화, HW-SW 코디자인
Computational Optimization Lab
대규모 머신러닝을 위한 계산 최적화 연구
EffL Lab
효율적인 머신러닝 이론, 알고리즘, 시스템 개발을 통한 접근성 높은 AI 연구