연구
교수진
대학정보통신대학전자공학과
오영환Younghwan Oh
- 소속 전자공학과
- 연구실산학협력원 432
- 이메일 younghoh@ajou.ac.kr
- 내선번호2368
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
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