머신러닝 시스템 연구실은 머신러닝과 고성능 컴퓨팅(HPC)의 교차점에서 연구합니다. 분산 메모리 시스템과 공유 메모리 멀티프로세서 플랫폼 환경에서 대규모 딥러닝 모델 학습을 가속화하기 위한 병렬 처리 기법을 개발합니다. 최신 GPU를 대상으로 데이터 로컬리티가 강화된 행렬·텐서 연산 알고리즘(GEMM, SpMM, SpGEMM, Convolution, Tensor Contraction 등)을 설계하고, 딥러닝 모델 경량화 기법을 함께 연구합니다.