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정명수 교수 연구팀, Non-Volatile Memories Workshop (NVMW) Memorable Paper Award 수상

[(왼쪽부터)전기및전자공학부 정명수 교수, 권미령 박사과정, 국동현 박사과정]
 
NVMW Memorable Paper Award는 비휘발성 메모리 분야에서 귄위있는 상으로, 최근 2년간 OSDI, SOSP, FAST, ISCA, MICRO, ASPLOS, 그리고 ATC와 같은 탑티어 학회 및 저널에 발표된 논문 중 2편을 선정하여 수여됩니다. 이때, NVMW 위원회 구성원이 모든 탑티어 논문 및 발표의 질뿐만 아니라 비휘발성 메모리 분야에 미치는 영향력까지 고려하여 수상 논문을 선정합니다.
 
NVMW는 Center for Memory and Recording Research(CMRR)와 Non-Volatile Systems Laboratory(NVSL)에서 매년 개최하는 비휘발성 메모리 워크숍이며, 첨단 비휘발성 저장장치 및 시스템을 연구하는 세계 유수 대학 및 기업이 참여합니다. 지난 13 년간, 9명의 NVMW memorable paper award 수상자가 있었습니다.
올해 권미령(제1 저자), 국동현, 그리고 이상원 박사과정생들로 구성된 정명수 교수 연구팀이 “HolisticGNN: Geometric Deep Learning Engines for Computational SSDs”으로 그 우수성을 인정받아 NVMW memorable paper award 수상자로 선정되었고, 이는 KAIST 최초 수상입니다. 
 
이 연구는 대규모 GNN(graph neural network)을 위한 인-스토리지 처리(in-storage processing)에 관해 다룹니다. 이를 위해 프로그래밍 가능한 반도체를 스토리지 근처에 배치한 새로운 계산형 스토리지(CSSD) 구조와 기계학습 프레임워크를 활용하였습니다. 구체적으로는 그래프 변환, 샘플링 등의 GNN 전처리 작업을 비휘발성 메모리 근처에서 직접 수행하고, 재구성 가능한 하드웨어로 그래프 기계학습 추론 과정을 가속합니다. 연구팀은 자체 제작한 프로그래밍 가능 반도체(FPGA) 기반 계산형 스토리지(CSSD) 시스템에 그래프 기계학습 전용 신경망 가속 하드웨어 RTL과 그래프 전용 처리 컨트롤러/소프트웨어 프레임워크를 구현했습니다.
 
해당 연구는 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 진행되었으며 해당 연구에 대한 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org)와 삼성뉴스룸에서에서 확인하실 수 있습니다.
 

[연구성과도, 그림 . HolisticGNN 데모 결과 ]

 

 

[발표사진. NVMW에서 수상발표, 정명수 교수 연구실 권미령 박사과정생]