Welcome to Deep Learning & Big Data Systems Lab


In Deep Learning & Big Data Systems Lab, we investigate programmability, scalability,  manageability, and performance of deep learning & big data systems. We study improving existing deep learning systems such as Tensorflow or PyTorch, 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 deep learning models and systems. See Research Page for the (partial) list of research projects.


Research Topics include (연구 주제):
  • Large-Scale Deep Learning System     대용량 딥 러닝 시스템
  • Deep Learning System Security           딥러닝 시스템 보안
  • Trade-Offs in Deep Learning Model    딥러닝 모델 트레이드 오프 (성능/정확도)
  • NLP Model Optimization (BERT, GPT)   자연어 처리 모델 학습/추론 최적화
  • Big Data Systems                                빅 데이터 시스템
  • 자세한 내용은 Research Page 참고

News:
  • NEW: 우리 연구실에 5명의 대학원생 (석사 및 석박통합 과정) 이 입학하였습니다. 축하합니다!
  • NEW: 안건주 석사 학생의 논문 (ReLU가 합 성된 행렬 곱 연산의 부분 생략을 통한 딥 러닝 모델 추론 시간 개선) 이 2020 한국 소프트웨어종합학술대회 에서 우수 발표논문으로 선정되었습니다. 축하합니다! 
  • NEW: 우리 연구실에서 한양대학교 학부생을 대상으로 CS 연구장학생 인턴을 모집합니다 (관련 내용은 링크를 참고). 위 주제들에 관심이 있으면 서지원 교수에게 Email로 연락을 주세요.
  • NEW: 우리 연구실에서 최상위 학회에 (IPDPS 2021) 딥러닝의 분산 학습 방법을 비교 분석하는 논문을 발표하였습니다. 축하합니다!
  • 우리 연구실에서 컴퓨터공학 분야의 최상위 학회인 EuroSys 와 DAC에 논문을 발표하였습니다. 축하합니다! (Our lab has two papers accepted to top-tier conferences; one to EuroSys 2020 and another to DAC 2020. Congrats to the authors!)
  • Prof. Seo is invited to serve as a program committee member for SIGIR, a premier conference in information retrieval.

NVIDIA GTC 2020 초청 발표 (파라미터 수렴을 고려한 신경망 학습)




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