재정 지원 요구사항을 통해 공개된 자료 - Young Geun Kim자세히 알아보기
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Autofl: Enabling heterogeneity-aware energy efficient federated learning
YG Kim, CJ Wu
MICRO-54: 54th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture …, 2021
재정 지원 요구사항 정책: US National Science Foundation
Autoscale: Energy efficiency optimization for stochastic edge inference using reinforcement learning
YG Kim, CJ Wu
2020 53rd Annual IEEE/ACM international symposium on microarchitecture …, 2020
재정 지원 요구사항 정책: US National Science Foundation
Energy-efficient mapping for a network of dnn models at the edge
M Ghasemi, S Heidari, YG Kim, A Lamb, CJ Wu, S Vrudhula
2021 IEEE International Conference on Smart Computing (SMARTCOMP), 25-30, 2021
재정 지원 요구사항 정책: US National Science Foundation
CAMDNN: Content-aware mapping of a network of deep neural networks on edge MPSoCs
S Heidari, M Ghasemi, YG Kim, CJ Wu, S Vrudhula
IEEE Transactions on Computers 71 (12), 3191-3202, 2022
재정 지원 요구사항 정책: US National Science Foundation
Fedgpo: Heterogeneity-aware global parameter optimization for efficient federated learning
YG Kim, CJ Wu
2022 IEEE International Symposium on Workload Characterization (IISWC), 117-129, 2022
재정 지원 요구사항 정책: US National Science Foundation
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