East Coast Lab Visits and Talks: Resource-Efficient AI via SW-HW Co-design

우리 연구실은 2025년 8월 미국 동부의 주요 기관인 Duke University, Cornell Tech, University of Illinois Chicago, University of North Carolina를 방문해 초청 강연과 연구 교류를 진행했습니다.

강연 주제는 ‘SW–HW 공동 설계를 통한 자원 효율적 인공지능 구현(Enabling Resource-Efficient AI via SW–HW Co-design)’이며, 혼합·다중 정밀도 양자화를 비롯한 압축 기법이 인-메모리 컴퓨팅 등 신흥 하드웨어 패러다임과 어떻게 공동 최적화될 수 있는지를 다뤘습니다. 이를 통해 연산·메모리·전력 제약이 있는 환경에서도 실용적으로 배치 가능한 AI 경로를 제안했습니다.

강연 전체 영상은 Duke Athena Seminar Series에서 확인하실 수 있습니다. 전체 녹화본: https://www.youtube.com/watch?v=_Krud-njeog

이번 방문을 따뜻하게 맞아 주신 Yiran Chen 교수님, 서재선 교수님, Amit Trivedi 교수님, Roni Sengupta 교수님께 깊이 감사드립니다. 또한 전 일정을 매끄럽게 조율해 주신 전강은 박사님과 준비·운영을 도와준 우리 연구실의 이존이, 이주찬, 연상흠 학생들에게 고마움을 전합니다.

In August 2025, our lab visited major institutions on the U.S. East Coast—Duke University, Cornell Tech, the University of Illinois Chicago, and the University of North Carolina—to deliver invited talks and conduct research exchanges.

The talks were on “Enabling Resource-Efficient AI via SW–HW Co-design,” addressing how compression techniques—including mixed- and multi-precision quantization—can be co-optimized with emerging hardware paradigms such as in-memory computing. Through this, we proposed AI deployment pathways that are practically feasible even under compute, memory, and power constraints.

The full talk video is available from the Duke Athena Seminar Series. Full recording: https://www.youtube.com/watch?v=_Krud-njeog

We thank Prof. Yiran Chen, Prof. Jae-sun Seo, Prof. Amit Trivedi, and Prof. Roni Sengupta for their warm hospitality; Dr. Kang Eun JEON for seamlessly coordinating every detail; and our students Johnny Rhe, Joo Chan Lee, and Sang Heum Yeon for their tremendous support.