Research Interests

• High Performace Computing, Compiler Optimization, CUDA Unified Memory, System Programming, Linux Kernel Modules

Currently Working on

• Compiler techniques and Runtime for ease-of-programming
• Providing Single-device image for Clusters
• CUDA Unified Memory for Large-scale Deep Learning

Education

• Mar. 2014 - Current : Ph.D. student in Department of Computer Science and Engineering, Seoul National University
• Mar. 2010 - Feb. 2014 : B.S. in Department of Electrical and Computer Engineering, University of Seoul

Publications

Papers

1. [HPDC] Jaehoon Jung, Daeyoung Park, Gangwon Jo, Jungho Park, and Jaejin Lee. SnuRHAC: A Runtime for Heterogeneous Accelerator Clusters with CUDA Unified Memory. HPDC '21: Proceedings of the 30th International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing, pp. 107—120, Online, June 2021. DOI: 10.1145/3431379.3460647
2. [PPoPP] Jaehoon Jung, Daeyoung Park, Youngdong Do, Jungho Park, and Jaejin Lee. Overlapping Host-to-Device Copy and Computation using Hidden Unified Memory. PPoPP '20: Proceedings of the 25th Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming, pp. 321—335, San Diego, California, USA, February 2020. DOI: 10.1145/3332466.3374531
3. [LCPC] Gangwon Jo, Jaehoon Jung, Jiyoung Park, and Jaejin Lee. Memory-Access-Pattern Analysis Techniques for OpenCL Kernels. LCPC '17: Proceedings of the 30th International Workshop on Languages and Compilers for Parallel Computing, pp. 109—126, College Station, Texas, USA, October 2017. DOI: 10.1007/978-3-030-35225-7_9
4. [PPoPP-Poster] Gangwon Jo, Jaehoon Jung, Jiyoung Park, and Jaejin Lee. MAPA: An Automatic Memory Access Pattern Analyzer for GPU Applications. PPoPP '17: Proceedings of the 22nd ACM SIGPLAN Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming, pp. 443—444, Austin, Texas, US, February 2017. DOI: 10.1145/3018743.3019034
5. [PLDI] Junghyun Kim, Gangwon Jo, Jaehoon Jung, Jungwon Kim, and Jaejin Lee. A Distributed OpenCL Framework using Redundant Computation and Data Replication. PLDI '16: Proceedings of the 37th Annual ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation, pp. 553—569, Santa Barbara, California, USA, June 2016. DOI: 10.1145/2908080.2908094
6. [SC] Junghyun Kim, Thanh Tuan Dao, Jaehoon Jung, Jinyoung Joo, and Jaejin Lee. Bridging OpenCL and CUDA: A Comparative Analysis and Translation. SC '15: Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, No. 82, Austin, Texas, USA, November 2015. DOI: 10.1145/2807591.2807621

Domestic Papers

1. 정재훈, 조강원, 이재진. CUDA 애플리케이션 바이너리의 GPU 코드를 수정하여 실행하는 기법. 한국정보과학회 2019년 한국소프트웨어종합학술대회 논문집, 1001-1003, 2019년 12월. RISS: 106573136
2. 박정호, 조강원, 정우근, 김형모, 정재훈, 다오탄뚜안, 박지영, 김정욱, 김희훈, 도영동, 오평석, 이재진. 통합 이종 프로그래밍 환경. 정보과학회지, 35(10), 18-31, 2017년 10월. RISS: 103625426
3. 박지영, 정재훈, 이재진. FPGA 용 OpenCL 고수준 합성 툴의 성능 이식성. 한국정보과학회 2017년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, 85-87, 2017년 6월. RISS: 103297843
4. 정재훈, 박정호, 이재진. 쿠다 어플리케이션 바이너리 분석을 통한 지피유 코드 추출 기법. 한국정보과학회 2017년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, 46-48, 2017년 6월. RISS: 103297830
5. 정우근, 김정욱, 다오탄뚜안, 박정호, 박지영, 신재호, 정재훈, 조강원, 김희훈, 남형욱, 이재진. 딥 러닝을 위한 HW 시스템 및 SW 라이브러리. 정보과학회지, 34(9), 10-20, 2016년 9월. RISS: 102075344
6. 조강원, 김정현, 다오탄뚜안, 정우근, 박정호, 이용준, 김홍준, 정재훈, 신재호, 이재진. 슈퍼컴퓨터를 이용한 빅 데이터 분석 중심의 HPC 기술 전망. 정보과학회지, 34(2), 31-42, 2016년 2월. RISS: 101755688
7. 정재훈, 조강원, 김정현, 정우근, 이재진. LRC: 고성능 컴퓨팅을 위한 경량 통신 라이브러리. 한국정보과학회 2015 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, 33-35, 2015년 6월. RISS: 100640266
8. 정재훈, 이재진. OpenCL 개발을 위한 이클립스 기반의 통합개발환경. 한국정보과학회 2014 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, 27-29, 2014년 6월. RISS: 100062727
9. 김정현, 박정호, 조강원, 다오탄뚜안, 주진영, 정재훈, 김정원, 서상민, 이준, 나정호, 이재진. SnuCL : 이종 매니코어 클러스터를 위한 OpenCL 프로그래밍 환경. 정보과학회지, 32(5), 66-76, 2014년 5월. RISS: 100034842