시스템 소프트웨어 (리눅스 커널 분석 및 개발)

• 데이터센터 및 클라우드 환경에서 동작하는 응용 서비스들이 점점 더 많은 양의 메모리를 필요로 합니다. 이를 위해서 메모리 확장이 용이한 장치들 (예: CXL memory expander)이 서버 시스템에 도입되고 있습니다. 저희 연구실에서는 응용프로그램들이 이러한 대용량 메모리를 효과적 또 효율적으로 활용할 수 있도록 하는 시스템 소프트웨어 기술을 연구합니다. 조금 더 자세히는 리눅스 커널의 메모리 관리 부분에 해당하는 코드를 분석하고 새로운 기법을 추가해보고 동작하는 시스템에서 실험적으로 평가해보는 방식으로 진행됩니다. 해당 기술을 바탕으로 연구 논문 작성 및 오픈 소스 공개를 하기도 합니다.

LLM을  추론 작업을 위한 소프트웨어 및 아키텍처

• LLM 추론의 성능 및 효율을 개선하기 위한 소프트웨어 개발로서 vLLM, TensorRT-LLM 등과 같은 추론 전용 프레임워크에서 GPU 및 시스템 리소스 관리 최적화 등의 연구를 진행합니다. 특히, GPT를 중심으로 하는 transfomer 모델 구조를 이해하고 attention 등의 주요 기술과 이들을 서포트 하기 위한 스케줄링 및 메모리 관리 기술들을 집중적으로 연구합니다. 

• 소프트웨어 측면 뿐만 아니라 GPU를 대신하기 위한 PIM (Processing-In-Memory) 및 PNM (Processing Near Memory)  아키텍처 기술들을 시뮬레이션을 통해서 살펴보고 나아가 오픈소스로 공개된 FPGA 까지 공부합니다.

위에서 소개한 2가지 연구주제 외에도 컴퓨터 시스템 측면에서 다양하게 연구를 진행할 수 있으며 자유롭게 연구 토픽을 제시하거나 같이 공부하기도 합니다. 

지원 방법: 이메일 (jsahn@korea.ac.kr) or 구글 폼 (https://forms.gle/vpdxMApjsBk8fE8Q8) 작성하면 면담 진행 메일 발송 예정

• 면담은 대면/비대면 모두 가능

지원 시기: 상시 모집  (대학원 진학을 고려하는 학생은 가급적 학부인턴 경험을 쌓는것을 추천)

진행 방식: 매주 지도교수와 1:1 미팅 1~2회 진행 

위의 연구 주제외에도 컴퓨터 시스템을 기반으로 하는 깊은 공부 진행 (자세한 내용은 연구 페이지 참고)