정보통신대학

관심분야

• 임베디드 및 인공지능 시스템

학력

• 2022.02 성균관대학교 박사
• 2013.02 성균관대학교 학사

경력

- 2022. 04 ~ 2024. 01   삼성종합기술원 Staff Researcher
                                            Universal Deep Learning Compiler (UDLC) Team, Computing Software T/U
- 2016. 04 ~ 2022. 02   서울대학교 컴퓨터공학과 방문연구원
                                            Architecture and Code Optimization (ARC) Lab

연구분야

1) Edge-to-Cloud Cooperative AI Serving System
   - Speculative Decoding 등의 예측적 실행 기법을 활용한 Cloud-Edge 동시 실행 최적화
   - AR/VR, Robot 등에서 활용되는 DNN 응용을 위한 멀티 태스킹 스케줄러 설계 및 성능 모델링
   - Federated Learning 등 다수의 디바이스가 참여하는 On-device Inference/Training 최적화 연구로 확장
      𝗞𝗲𝘆𝘄𝗼𝗿𝗱𝘀: Embedded GPU, Multi-tasking, Resource Scheduling, Parallel/Speculative Execution

2) Light-weight Performance Modeling for DNN Compilers
   - GPU 등의 가속기 성능 프로파일링 및 코드 분석 기법을 활용하여 실험적/이론적 성능 분석
   - 임베디드 환경에서 고정확성, 저전력으로 구동될 수 있는 런타임 성능 모델링 기법 개발
   - 가벼운 성능 모델을 이용한 IoT향 인공지능 시스템에서의 실행/메모리 스케줄 최적화
      𝗞𝗲𝘆𝘄𝗼𝗿𝗱𝘀: Analytical Modeling, Profiling, DNN Performance Estimation, DNN Compiler

3) Hardware & Software Co-optimized Accelerator Architecture
   - 동적 구조의 DNN 모델(예, Language Model, Mixture-of-Experts 등)의 효율적 실행 기법 개발
   - PyTorch 2.0 등 Just-in-Time DNN Compiler 동작 방식의 분석을 통한 하드웨어 가속 아이디어 고안
   - FPGA 등을 통한 RISC-V 프로세서 확장 구조 설계 및 프로토타입 제작
      𝗞𝗲𝘆𝘄𝗼𝗿𝗱𝘀: FPGA, JIT Compiler, Dynamic DNNs, Large Language Model

기타

- 수상 내역
   - 2022 Sukhan Lee Information-Intelligence Research Award (이석한 정보지능 연구 대상)
   - 2021 IEEE MICRO Top Picks
   - ASPLOS Hightlight Session 2017

대표논문