Computer System Architecture Lab
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Performance Analysis of Embedding Cache Models for Optimizing Data Movement in Recommendation Systems
딥러닝 기반 추천 시스템은 심층신경망(DNN) 레이어와 임베딩 레이어로 이루어져 있다. 임베딩 레이어는 범주형 입력값을 이에 대응하는 임베딩 벡터로 변환하는 연산을 수행하며, 임베딩 레이어의 임베딩 테이블 크기는 점진적으로 증가하여 최근에는 …
Hyunwoo Moon
,
Gunjae Koo
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Performance Analysis of the Modern Genome Alignment Application
차세대 시퀀싱 기술의 개발로 유전체 데이터 크기가 매우 빠르게 증가하고 있다. 이에 따라 염기 서열 정렬이 새로운 빅데이터 워크로드로서 소프트웨어, 하드웨어적 가속 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 이전의 매핑 프로그램보다 최소 2 …
Boyoung Park
,
Gunjae Koo
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Performance Analysis of Graph Convolutional Networks on Accelerator Architectures
Graph neural networks의 연산 과정은 높은 희소성을 갖는 행렬 연산을 포함하고 있다. 그러므로, GNN …
Hunjong Lee
,
Gunjae Koo
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Analyzing Characteristics of Memory Timing Side-Channels in GPU
최근 연구에서 GPU에서 수행하는 AES와 RSA와 같은 암호 알고리즘에서 GPU의 고유한 메모리 접합 구조에 따른 메모리 접근 시간의 차이를 이용하여 공격자가 암호키를 복원할 수 있음이 밝혀졌다. 이는 GPU 캐시 구조 및 메모리 접합 방식 …
Seungho Jung
,
Myung Kuk Yoon
,
Gunjae Koo
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Analyzing Data Cache Performance of Modern GPU Architecture
Graphics processing unit (GPU)는 그래픽 어플리케이션의 처리 뿐만 아니라 최근 machine learning, big data analytics 등의 대규모 병렬처리를 요구하는 어플리케이션의 처리에 널리 사용되고 있다. …
Jonghyun Jeong
,
Yunho Oh
,
Gunjae Koo
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Analyzing the Performance of GCN Inferences with respect to Sparsity of Graph Features
Graph Convolutional Neural Network (GCN)은 그래프 구조를 이용한 인공 신경망 중의 하나로 소셜 네트워크 분석 및 소비자 성향 분석 등 여러 응용 분야에 이용될 수 있다. GCN 커널은 크게 aggregation …
Inje Kim
,
Gunjae Koo
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Revealing Characteristics of GCN Inference Models Using a GPU Profiler
Graph Convolutional Neural Network (GCN)은 그래프 구조를 이용한 인공 신경망 (Graph Neural Network, GNN) 중의 하나로서 소셜 네트워크 분석 및 소비자 성향 분석, 추천 시스템 등의 여러 응 …
Inje Kim
,
Gunjae Koo
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Audio Compression Accelerator Design for Improving the Response Time of AI Speakers
Response time is one of the critical performance factors of artificial intelligence (AI) speakers. The internet network delays and the …
Hunjong Lee
,
Junhwan Yoo
,
Gunjae Koo
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