2026.7. 정민우 학생의 Exponent-Direct Addressing(XDA) 연구와 석종민 학생의 FlowTT 기반 Tensor-Train Embedding 가속 연구가 ACM/IEEE ICCAD에 채택되어 11월 미국 산호세에서 발표될 예정입니다.
정민우 XDA: Representation-Aware Exponent-Direct Addressing for Efficient Shared Nonlinear Units석종민 FlowTT: Exploiting Computation Flow Reuse in Irregular Tensor-Train Embedding} 석종민 축하합니다!!!!
2026.7 최민이, 최준서, 김의현 학생이 연구실에 합류했습니다.
SYDLAB 뉴 페이스들! 원하는 성과 이루어내길 바랍니다.