Welcome to Machine Learning Systems Lab
In Machine Learning Systems Lab, we investigate programmability, scalability, manageability, and performance of machine learning systems. We optimize the performance of existing machine learning systems such as Tensorflow, PyTorch, Megatron, and , as well as big data systems such as Hadoop. We investigate various trade-offs (such as performance and accuracy) in existing systems. We also work on security aspect of machine learning models and systems. See Research Page for the list of the research topics.
Research Topics include (연구 주제):
Large-Scale Machine Learning System 대규모 분산 머신러닝 시스템
LLM Training/Inference Optimization LLM 학습/추론 최적화
Deep Learning Model Security/Testing 딥러닝 모델 결함/편향성 탐지 및 개선
Deep Learning Model Quantization 딥러닝 모델 경량화/최적화
Graph Processing Systems 그래프 분석 시스템
자세한 내용은 Research Page 참고
News:
NEW: 초거대 언어모델 (LLM)의 실행을 최적화 하는 논문이 컴퓨터 시스템 분야 최우수 학회인 ASPLOS에 Accept 되었습니다. 논문 제목은 'ExeGPT: Constraint-Aware Resource Scheduling for LLM Inference' 입니다. FasterTransformer 대비 최대 10배 이상의 Throughput 향상을 보였습니다. 축하합니다!
NEW: 서지원 교수가 한/중/일 연구재단 주관 Northeast Asia Research Symposium (데이터 엔지니어링 기술 분야)에 한국을 대표하는 연구자중 한명으로 초청받아 그래프 분석 시스템 연구 내용을 발표하였습니다.
우리 연구실에서 스탠포드 대학과 협업한 연구 내용이 자연어 처리 분야 최우수 학회인 ACL(Findings)에 Accept 되었습니다. 논문 제목은 'X-RiSAWOZ: High-Quality End-to-End Multilingual Dialogue Datasets and Few-shot Agents' 입니다. 저자로 참여한 김성균 학생 축하합니다!
최강 학생이 AAAI 학회에서 CNN 테스팅 논문을 발표하였습니다. 논문 제목은 'Testing the Channels of Convolutional Neural Networks' 이며, 아래는 포스터 발표사진 입니다. 축하합니다!
NEW: 우리 연구실에서 한양대학교 학부생을 대상으로 CS 연구장학생 인턴을 모집합니다 (관련 내용은 링크를 참고). 위 주제들에 관심이 있으면 서지원 교수에게 Email로 연락을 주세요.
파라미터 수렴을 고려한 심층신경망 학습 (DAC '20, GTC '20 발표 내용)