이 연구실은 GPU 기반의 딥러닝 및 대규모 언어 모델 (LLM) 가속화를 위해 메모리 확장기 (CXL), 이종 메모리 스택, 근메모리 처리 (PIM/NPU) 기술을 통합하는 아키텍처를 개발하고 있습니다. 또한 이러한 하드웨어 플랫폼을 효율적으로 활용하기 위한 시뮬레이션 프레임워크, 프로그래밍 모델, 그리고 인터커넥트 네트워크 최적화 등 소프트웨어 및 시스템 수준의 기술도 함께 연구하고 있습니다.
학과 페이지에 적힌 연구 분야
연구실 Parallel System Architecture Lab 전공분야 Computer Architecture, AI Accelerator HW/SW, GPU Systems, Memory System
15
논문
9
주도 (교신·마지막저자)
7
분야 상위 10% 논문
4.13
FWCI 중앙값
244
총 인용
2021–2026
수집 범위
FWCI(Field-Weighted Citation Impact)는 같은 분야·연도·논문 유형의 세계 평균을 1.0으로 놓고 비교한 값입니다. 분야 보정이 되어 있어 학회 논문과 저널 논문, 전산학과 재료공학을 같은 잣대로 볼 수 있습니다. 논문 15편 중 14편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형
학회 논문 8저널 논문 6프리프린트 1
연도별 논문
주도 (교신·마지막저자)참여
2026년 · 주도 2편 · 참여 1편
연구 계통도
모든 분야가 2025년 이후로도 이어지고 있습니다.
가로축은 연도, 점 크기는 그 해 논문 수입니다. 실선은 지금도 이어지는 줄기, 점선과 빈 동그라미는 2025년 전에 끊긴 줄기입니다. 논문 2편 이하인 분야 2개(2편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.
전국 대학 · 전 분야