ICCAD 2025 and Europe Lab Visits

Tue, 23 Dec 2025 00:00:00 +0000

IRIS 연구실의 전강은 박사후연구원 인솔 하에 이존이, 강도영 학생은 2025년 10월 26일부터 2025년 11월 1일까지 ICCAD 2025 학회 참여와 더불어 유럽 주요 연구 기관인 Politecnico di Torino와 ETH Zurich를 방문해 연구 교류를 진행했습니다.

먼저 독일 뮌헨에서 열린 ICCAD (International Conference on Computer-Aided Design) 2025 학회에서 전강은 박사의 논문 (제목: Row-Column Hybrid Grouping for Fault-Resilient Multi-Bit Weight Representation on IMC Arrays) 발표와 함께 이존이 학생의 Student Research Competition (주제: Optimizing Weight Mapping for Energy-Efficient In-Memory CNN Inference)에서 포스터/오랄 발표를 진행했습니다.

이후 이탈리아 토리노 공대(Politecnico di Torino) Daniele Paliari, Alessio Burrello 교수 연구실에 방문하여 양 연구실의 연구 협력 방안을 공유하고, Neural Architecture Search, 모델 추론 최적화 등의 분야에서 협력 가능성을 논의하였습니다.

또한 스위스 취리히 연방 공대(ETH Zurich) Ana Klimovic 교수 연구실에 방문하여 Operating System (OS)단에서 양자화 적용 등 효율적인 LLM Serving과 관련하여 협력 가능성을 논의하였습니다. 마지막으로 IBM Analog IMC Group에 Julian Buchel 연구원과 만나 파운데이션 모델의 Analog IMC 가속화 분야의 최신 연구 동향에 대한 견해를 주고 받으며 뜻깊은 시간을 보냈습니다.

Under the supervision of Dr. Kang Eun Jeon (Postdoctoral Researcher), Johnny Rhe and Do Yeong Kang from the IRIS Lab participated in ICCAD 2025 and visited major European research institutions—Politecnico di Torino and ETH Zurich—for research exchange from October 26 to November 1, 2025.

At ICCAD 2025 in Munich, Germany, Dr. Kang Eun Jeon presented his paper titled “Row-Column Hybrid Grouping for Fault-Resilient Multi-Bit Weight Representation on IMC Arrays,” and Johnny Rhe delivered both a poster and an oral presentation in the Student Research Competition on “Optimizing Weight Mapping for Energy-Efficient In-Memory CNN Inference.”

After the conference, we visited Prof. Daniele Paliari and Prof. Alessio Burrello’s lab at Politecnico di Torino to share potential collaboration plans and discuss joint research opportunities in areas such as Neural Architecture Search and inference optimization.

We also visited Prof. Ana Klimovic’s lab at ETH Zurich to explore collaboration on efficient LLM serving, including OS-level quantization techniques. Finally, we met with researcher Julian Buchel at IBM’s Analog IMC Group to exchange insights on the latest trends in analog IMC acceleration for foundation models.

Duke University Collaboration (Visiting Researcher: Juhong Park)

Thu, 02 Oct 2025 00:00:00 +0000

IRIS 연구실 석박통합과정 박주홍 연구원은 현재 미국 Duke University의 CEI Group (Prof. Yiran Chen)에서 Visiting Scholar로 연구를 수행하고 있습니다.

박주홍 연구원의 연구는 이종 인메모리 컴퓨팅 환경에서 거대 언어 모델(LLM)을 효율적으로 실행하기 위한 하드웨어–소프트웨어 최적화에 초점을 두고 있습니다. 특히 DRAM-PIM(Processing-in-Memory)과 CIM(Compute-in-Memory)과 같은 신흥 메모리 중심 아키텍처를 대상으로, 압축 기법의 적용, 이종 환경에서의 워크로드 스케줄링, 컴파일러 기법을 포함한 Near-Data Processing(NDP) 기반 공동 최적화 전략을 탐구하고 있습니다.

이를 통해 연산·메모리·전력 제약이 큰 환경에서도 실용적으로 적용 가능한 자원 효율적 LLM 서빙 경로를 제시하고 있으며, 앞으로도 CEI Group과의 협력을 통해 LLM 시스템 최적화와 메모리 지향 아키텍처의 융합을 지속적으로 확장해 나갈 예정입니다.

Juhong Park, a Combined M.S./Ph.D. student in our lab, is currently serving as a Visiting Scholar at Duke University’s CEI Group (Prof. Yiran Chen).

Her research focuses on hardware–software co-optimization for efficient large language model (LLM) execution in heterogeneous in-memory computing environments. In particular, she explores joint optimization strategies in Near-Data Processing (NDP) systems, targeting emerging memory-centric architectures such as DRAM-PIM (Processing-in-Memory) and CIM (Compute-in-Memory). Her work includes the efficient application of compression techniques, workload scheduling across heterogeneous systems, and compiler-level optimization methods.

Through this research, she aims to propose resource-efficient LLM serving pathways that remain practical under compute, memory, and power constraints. We look forward to her continued efforts to advance the convergence of LLM system optimization and memory-centric architectures in collaboration with the CEI Group.

in-memory-computing | SKKU IRIS Lab

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Duke University Collaboration (Visiting Researcher: Juhong Park)