전동석Dongsuk Jeon
MMS Lab
딥러닝/뉴로모픽 컴퓨팅 알고리즘-하드웨어 통합 설계
- 논문
- 34
- 구성원
- 21
- 졸업생
- 21
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.
논문 주제가 비슷한 연구실
연세대학교 김상엽 교수 연구실은 AI 시스템·하드웨어 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 52편(T1 27편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 7명, 석사과정 1명이 소속되어 있습니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
13.0 · 52%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 52편
DPA-MoE: A Runtime Precision Control Framework for MoE Inference
J. Kim, H. Lee, S. Shin, H. Kim, D. Lee, Sangyeob Kim
MonarchGRU: A Low-Footprint Recurrent Neural Network for Audio Keyword Spotting System
S. Bhowmick, Sangyeob Kim, Q. Chen, C. Gao, K. Kim
NeuLPU: A 3.6 mW Spiking LLM Processing Unit for On-device Long-context Inference
S. Lee, S. Ha, S. Kim, W. Jo, Sangyeob Kim, Hoi-jun yoo
A 4.69mW LLM Processor with Binary/Ternary Weights for Billion-Parameter Llama Model
Sangyeob Kim, J. Lee, B. Kim, Hoi-Jun Yoo
A 65.1 TOPS/W Digital CIM Processor for Ultra-Low-Bit Transformers with Multiplexer-Based Adder and Scaling Factor-Based Reordering
N.Lee, Sangyeob Kim, S.Hong, J.Choi, Hoi-Jun Yoo
BROCA: A 52.4-559.2mW Mobile Social Agent System-on-Chip with Adaptive-Bit-Truncate Unit and Acoustic-Cluster Bit-Grouping
W. Jo, S. Hong, J. Choi, B. Kwon, H. Sang, D. Im, Sangyeob Kim, S. Kim, Hoi-Jun Yoo
BROCA: A Low-power and Low-latency Conversational Agent RISC-V System-on-Chip for Voice-interactive Mobile Devices
W. Jo, S. Hong, J. Choi, B. Kwon, H. Sang, D. Im, Sangyeob Kim, S. Kim, C. Jeong, Y. Moon, Hoi-Jun Yo
C-Transformer: A Homogeneous DNN-Transformer/Spiking-Transformer Processor for Large-Language-Models
Sangyeob Kim, S.Kim, W.Jo, S.Kim, S.Hong, N.Lee, J.Lee, Hoi-Jun Yoo
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
MMS Lab
딥러닝/뉴로모픽 컴퓨팅 알고리즘-하드웨어 통합 설계
VLSI Lab
뉴럴 네트워크 경량화, 딥러닝 가속기 회로 설계
SCALable Computer Architecture Lab
AI Systems
CAST Lab
생성형 AI를 위한 고성능·확장형 컴퓨팅 플랫폼을 목표로 AI 가속기, 컴퓨터 아키텍처, PIM, VLSI/FPGA 설계 및 HW/SW 공동설계를 연구합니다.