프로그램

2024

IDEC

Congress

일시 : 2024.07.09(화)
장소 : 대전 KAIST 학술문화관 5F
진행방식 : 현장 개최

초대글

시스템반도체 발전을 이끄는 동력, 사람! 그 가치를 높이기 위해 함께하는 행사입니다. idec

반도체설계교육센터(IDEC)은 시스템반도체 산업 발전을 위한 설계 인력 양성 관련하여 참여대학의 우수 연구 성과 전시 및 정보 교류의 장을 마련하고자 매년 Congress를 개최하고 있습니다.

최신 반도체 기술 동향 및 시장 전망에 대한 국내외 석학 초청 강연과 대학의 칩설계 전시, IDEC 성과보고, 신임 교수 소개 등의 자리를 마련하였습니다.

시스템반도체 산업을 이끌어갈 동력을 만들 수 있는 자리가 되도록 많은 관심과 참여를 부탁드립니다

진행일정

시간	주요 행사 (정근모컨퍼런스홀 5F)	전시 (존해너홀 5F)
08:40~	[등록]
09:10~10:25(75”)	[성과발표] Chip Design Contest 우수 설계팀 - 좌장 : 조성환 교수(KAIST 전기및전자공학부) (※ 발표장 : 양승택오디토리움 2F)	09:10 ~ 14:40 [성과 전시] Chip Design Contest 설계 전시 [관련 전시] 신임교수 소개
10:30~10:35(05”)	[축사] 이용필 국장(산업통상자원부 첨단산업정책관)
10:35~10:50(15”)	[IDEC 성과 보고] 박인철 소장(IDEC, KAIST 전기및전자공학과 교수)
10:50~11:00(10”)	[정년퇴임 교수 및 신임교수 교수 소개]
11:00~11:50(50”)	[초청강연I] Model compression/ optimization enabling new AI paradigm? 권세중 리더(NAVER Cloud, Model Optimization Team)
11:50~13:00(70”)	[점심식사] 패컬티 클럽
13:00~13:20(20”)	[전시관람 및 Coffee Break]
13:20~14:10(50”)	[초청강연II] What makes AI technology continue to evolve? 최홍식 상무(Microsoft, Modeling & Simulation(Asia lead))
14:10~14:40(30”)	[시상식] 우수 참여 교수, 우수 강사, CDC 우수팀 시상

11:00 ~ 11:50(50”) : 초청 강연 I

Model compression/optimization enabling new AI paradigm? (권세중 리더, 네이버클라우드 Model Optimization 팀 )
GPT3, PaLM, HyperCLOVA, Chinchilla 등의 Large Generative Language Model이 보여주는 놀라운 성능은 ChatGPT, GPT-4 등을 통해 대중에게 더 가까이 다가갔으며, AI 서비스의 새로운 시대를 열어가고 있습니다. 동시에, 데이터와 성능만큼 상당한 크기를 가지게 된 HyperScale 모델 추론을 위해 엄청난 서비스 추론 비용과 인프라 비용이 발생 할 것으로 예상되고 있습니다. 본 발표에서는 ChatGPT 등의 GPT-like 모델들이 어떤 Workload 특성을 가지고 있는지 어떤 현실적인 문제가 발생하는지 다루고, 이를 경량화/최적화 하기 위해서 어떤 접근 방법 들이 이루어지고 있는지 소개할 것입니다.
	권세중은 2009년 KAIST 전산학과를 졸업하고, KAIST 전기및전자공학과에서 Modeling and Simulation을 주제로 석사/박사 학위를 받았다. 이후, 삼성리서치에서 3년간 On-device AI를 주제로 모델 압축/최적화 알고리즘을 연구했다. 지금은 네이버 클라우드 HyperScale AI 조직에서 Model Optimization 팀을 리딩하고 있으며, 주로 HyperCLOVA, CLOVA Note 등의 주요 AI 서비스의 경량화/최적화 업무를 진행해오고 있다. CVPR/ICLR/Neurips/EMNLP 등 여러 Top-tier 딥러닝 학회 뿐만 아니라 DAC/MLSys/SC 등의 시스템/하드웨어 학회에도 다양한 논문을 채택시켰으며, 최근에는 삼성전자-네이버 AI반도체 개발 협업 업무를 맡아, 새로운 AI 반도체를 통한 HyperScale AI 서비스 시대를 열고자 노력하고 있다.

Model compression/optimization enabling new AI paradigm? (권세중 리더, 네이버클라우드 Model Optimization 팀 )

GPT3, PaLM, HyperCLOVA, Chinchilla 등의 Large Generative Language Model이 보여주는 놀라운 성능은 ChatGPT, GPT-4 등을 통해 대중에게 더 가까이 다가갔으며, AI 서비스의 새로운 시대를 열어가고 있습니다. 동시에, 데이터와 성능만큼 상당한 크기를 가지게 된 HyperScale 모델 추론을 위해 엄청난 서비스 추론 비용과 인프라 비용이 발생 할 것으로 예상되고 있습니다. 본 발표에서는 ChatGPT 등의 GPT-like 모델들이 어떤 Workload 특성을 가지고 있는지 어떤 현실적인 문제가 발생하는지 다루고, 이를 경량화/최적화 하기 위해서 어떤 접근 방법 들이 이루어지고 있는지 소개할 것입니다.

권세중은 2009년 KAIST 전산학과를 졸업하고, KAIST 전기및전자공학과에서 Modeling and Simulation을 주제로 석사/박사 학위를 받았다. 이후, 삼성리서치에서 3년간 On-device AI를 주제로 모델 압축/최적화 알고리즘을 연구했다. 지금은 네이버 클라우드 HyperScale AI 조직에서 Model Optimization 팀을 리딩하고 있으며, 주로 HyperCLOVA, CLOVA Note 등의 주요 AI 서비스의 경량화/최적화 업무를 진행해오고 있다. CVPR/ICLR/Neurips/EMNLP 등 여러 Top-tier 딥러닝 학회 뿐만 아니라 DAC/MLSys/SC 등의 시스템/하드웨어 학회에도 다양한 논문을 채택시켰으며, 최근에는 삼성전자-네이버 AI반도체 개발 협업 업무를 맡아, 새로운 AI 반도체를 통한 HyperScale AI 서비스 시대를 열고자 노력하고 있다.

13:20 ~ 14:10(50”) : 초청 강연 II

What makes AI technology continues to evolve?
AI and ML technologies are rapidly advancing, and new things are being announced continuously. In this session, he will talk about the underlying environments and evolution required to realize such rapidly developing technology. Also explain various infrastructure considerations and developments required for continuously growing large-scale learning and inference, as well as the changing environment in the semiconductor industry and the evolution of Microsoft AI technologies.
	Hongsik Choi is a Principal Program Manager at Microsoft (HQ) and has been with Microsoft since 2019. Prior to that, he worked at Penta Systems and Amazon Web Services for more than 17 years after obtaining his M.S. in computer science. He has extensive experience in various infrastructure areas and is currently leading the semiconductor and electronics industry in Asia on the Azure Engineering team. His team plans and creates Azure services for the semiconductor and electronics industry.

What makes AI technology continues to evolve?

AI and ML technologies are rapidly advancing, and new things are being announced continuously. In this session, he will talk about the underlying environments and evolution required to realize such rapidly developing technology. Also explain various infrastructure considerations and developments required for continuously growing large-scale learning and inference, as well as the changing environment in the semiconductor industry and the evolution of Microsoft AI technologies.

Hongsik Choi is a Principal Program Manager at Microsoft (HQ) and has been with Microsoft since 2019. Prior to that, he worked at Penta Systems and Amazon Web Services for more than 17 years after obtaining his M.S. in computer science. He has extensive experience in various infrastructure areas and is currently leading the semiconductor and electronics industry in Asia on the Azure Engineering team. His team plans and creates Azure services for the semiconductor and electronics industry.