< (좌측부터) 김이섭 교수, 박준영 석사졸업생, 강명구 박사졸업생, 김양곤 석사졸업생, 신재강 박사졸업생, 한윤기 박사과정 학생 >
수상한 연구는 우리 대학 전기및전자공학부 졸업생 박준영 씨의 석사과정 졸업 논문에 기반한 것으로서, Large Language Model 모델 추론의 문제점이 되는 KV 캐싱의 메모리 전송을 줄이는 알고리즘 근사 기법과 하드웨어 아키텍처를 제안하였으며, 학회 best paper award 선정 위원회로부터 그 우수성을 인정받아 발표논문 337편 중 (제출논문 1,545편) 선정된 4편의 후보 논문중에서 최종 best paper award 수상논문으로 선정되었다.
자세한 내용은 다음과 같다.
– 학 회 명 : 2024 61st IEEE/ACM Design Automation Conference (DAC)
– 개최기간 : 2024년 6월 23일 ~ 27일
– 수 상 명 : Best Paper Award
– 저 자 : 박준영, 강명구, 한윤기, 김양곤, 신재강, 김이섭(지도교수)
– 논 문 명 : Token-Picker : Accelerating Attention in Text Generation with Minimized Memory Transfer via Probability Estimation
최근 SNS와 다양한 컴퓨터 플랫폼에 각종 음식 관련 콘텐츠가 제공되며 인기를 얻고 있다. 하지만 누군가에게는 '먹는 행위'가 자연스러움에 반해, 식이장애를 앓는 사람들은 건강하지 않은 식습관의 매혹에 매일 지속해서 고군분투한다. KAIST 연구팀이 식이장애를 앓는 사람들을 위해 모바일과 개인 컴퓨터에서 유해한 디지털 음식 콘텐츠 및 먹방 ASMR 등을 차단하는 시스템(FoodCensor)을 개발해서 화제다. 우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 지난 5월 11일부터 5월 16일에 미국 하와이에서 열린 세계컴퓨터연합회(ACM) 주최로 진행된 컴퓨터 인간 상호작용 학술대회(International Conference on Human-Computer Interaction, 이하 CHI)에서 식이장애 환자들의 무분별한 디지털 음식 콘텐츠 소비로 인한 악영향을 방지하기 위한 실시간 개입 시스템 논문으로 최우수 논문(Honorable Mention)상을 받았다고 20일 밝혔
2024-05-20우리 대학 연구진이 컴퓨터 구조 분야 국제 최우수 학술대회에서 최우수논문상을 국내 최초로 수상했다. 이는 제출된 논문 410편 중에서 상위 1편에만 주어진 영예다. 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 국제 최우수 컴퓨터 아키텍처 학술대회 중의 하나인 ‘IEEE 국제 고성능 컴퓨터 구조 학회(IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture, HPCA)’에서 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 21일 밝혔다. 전기및전자공학부 현봉준 박사과정(제1 저자), 김태훈 박사과정, 이동재 박사과정으로 구성된 유민수 교수 연구팀은 프랑스 기업 UPMEM 社의 상용화된 프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, PIM) 기술을 기반으로 한 ‘유피뮬레이터(uPIMulator)’라는 시뮬레이션 프레임워크를 제안하여 최우수논문상을 수상
2024-03-21우리 대학 김재철AI대학원 권태형 박사과정, 고지훈 석박사통합과정 (지도교수 신기정)이 지난 12월 중국 상해에서 열린 제23회 IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM)에서 최우수 논문상(Best Student Paper Runner-up)을 수상했다. IEEE ICDM은 매년 개최되는 데이터 마이닝 분야 최고 권위의 국제 학회 중 하나다. 올해는 총 200편의 논문이 발표됐고 그 중 권태형, 고지훈 학생이 참여한 논문을 포함한 4편의 논문이 최우수 논문으로 선정됐다. 논문 제목은 ‘텐서코덱: 데이터에 대한 가정이 필요 없는 간결한 텐서의 손실 압축 기법’(TensorCodec: Compact Lossy Compression of Tensors without Strong Data Assumptions)이다. 이 연구에서는 텐서, 즉 고차원 행렬 데이터를 위한 압축 기술을 제시하였다. 텐서
2024-01-02오픈AI가 출시한 챗GPT는 전 세계적으로 화두이며 이 기술이 가져올 변화에 모두 주목하고 있다. 이 기술은 거대 언어 모델을 기반으로 하고 있다. 거대 언어 모델은 기존 인공지능과는 달리 전례 없는 큰 규모의 인공지능 모델이다. 이를 운영하기 위해서는 수많은 고성능 GPU가 필요해, 천문학적인 컴퓨팅 비용이 든다는 문제점이 있다. 우리 대학 전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀이 챗GPT에 핵심으로 사용되는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속하는 AI 반도체를 개발했다고 4일 밝혔다. 연구팀이 개발한 AI 반도체 ‘LPU(Latency Processing Unit)’는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속한다. 메모리 대역폭 사용을 극대화하고 추론에 필요한 모든 연산을 고속으로 수행 가능한 연산 엔진을 갖춘 AI 반도체이며, 자체 네트워킹을 내장하여 다수개 가속기로 확장이 용이하다. 이 LPU 기반의 가속 어플라이언스 서버는 업계
2023-08-04우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구실(Urban Robotics lab)의 "Urban Robotics Lab @ KAIST”와, "URL @ KAIST” 두 팀이 5월 29일부터 6월 2일 동안 영국 런던에서 개최된 로봇 분야 최대 규모 학술대회(참가자 7천여 명)인 2023 국제 로봇 및 자동화 학술대회(IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA) 내에서 개최된 힐티 슬램 챌린지(HILTI SLAM Challenge)에서 각각 전체 1위와 비전(vision) 분야 학계 1위의 성과를 거뒀다고 9일 밝혔다. ※ 팀 구성 - Urban Robotics Lab @ KAIST (라이다 부문): 임형태 박사, 김대범, 신건희 석사과정, 이대한 인턴, 명현 교수 (KAIST), URL @ KAIST (비전 부문): 임현준 박사과정, 명현 교수 (KAIST) 힐티 슬램 챌린지 20
2023-06-09