• Ph.D., Electrical and Computer Engineering
Georgia Tech, Atlanta, GA, USA

• B.S., Electrical and Electronic Engineering
Yonsei University, Seoul, South Korea

• Associate Professor, School of Electrical and Electronic Engineering
Yonsei University, Seoul, South Korea

• Senior Engineer, Pre‑Silicon Quality & Design Reliability Team
Intel, Santa Clara, CA, USA

• Graduate Intern, Design for Power Team
Qualcomm, San Diego, CA, USA

• Graduate Co‑op, Power and Reliability‑Aware Microarchitecture Team
IBM T.J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY, USA

• Graduate Co‑op, Research and Advanced Development Lab
AMD Research, Bellevue, WA, USA

• Graduate Intern, Computer Science Department
Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, USA

• Computer architecture and systems
• GPU microarchitecture
• Memory systems
• Neural network accelerators
• Power, thermal, and lifetime management

• Teaching Excellence Award
College of Engineering, Yonsei University (2024, 2022, 2020, 2018)

• Distinguished Faculty Award for Teaching Excellence
Yonsei University (2018)

• Best Student Paper Award
IEEE International Reliability Physics Symposium (2016)

• IBM/SRC Graduate Fellowship (2012‑2015)

• H. Kim, T. Lim, and W. Song, "Graphite: Hardware‑Aware GNN Reshaping for Acceleration with GPU Tensor Cores," IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS), Mar. 2025.

• T. Lim, H. Kim, J. Park, B. Kim, and W. Song, "RoTA: Rotational Torus Accelerator for Wear Leveling of Neural Processing Elements," Design, Automation and Test in Europe Conference (DATE), Mar. 2025

• Y. Kim and W. Song, "Genie Cache: Non‑blocking Miss Handling and Replacement in Page‑Table‑based DRAM Cache," IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO), Nov. 2024, pp. 983-996

• H. Choi, C. Park, E. Kim, and W. Song, "Nona: Accurate Power Prediction Model Using Neural Networks," ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), no. 38, June 2024, pp. 1-6.

• C. Park, B. Kim, S. Ryu, and W. Song, "NeuroSpector: Systematic Optimization of Dataflow Scheduling in DNN Accelerators," IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS), vol. 34, no. 8, Aug. 2023, pp. 2279-2294.

• H. Kim and W. Song, "LAS: Locality‑Aware Scheduling for GEMM‑Accelerated Convolutions in GPUs," IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS), vol. 34, no. 5, May 2023, pp. 1479-1494.

• Y. Kim, H. Kim, and W. Song, "NOMAD: Enabling Non‑blocking OS‑Managed DRAM Cache via Tag‑Data Decoupling," IEEE International Symposium on High‑Performance Computer Architecture (HPCA), Feb. 2023, pp. 193-205.

• J. Lee, J. Lee, Y. Oh, W. Song, and W. Ro, "SnakeByte: A TLB Design with Adaptive and Recursive Page Merging in GPUs," IEEE International Symposium on High‑Performance Computer Architecture (HPCA), Feb. 2023, pp. 1195-1207.

• B. Kim, S. Lee, C. Park, H. Kim, and W. Song, "The Nebula Benchmark Suite: Implications of Lightweight Neural Networks," IEEE Transactions on Computers (TC), vol. 70, no. 11, Nov. 2021, pp. 1887‑1900.

• H. Kim, S. Ahn, B. Kim, Y. Oh, W. Ro, and W. Song, "Duplo: Lifting Redundant Memory Accesses of Deep Neural Networks for GPU Tensor Cores," IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO), Oct. 2020, pp. 725‑737.

• W. Song, B. Kim, C. Park, S. Koong, and T. Lim, "Deep Neural Network Accelerator for Optimized Data Processing and Control Method of the Deep Neural Network Accelerator," US12,124,879, Oct. 2024.

• S. O, W. Ro, W. Song, and J. Lee, "Controller, Computing System including the Same, and Method of Creating and Searching Page Table Entry for the Same," US11,860,793, Jan. 2024.

• R. Monfort, P. Bose, A. Buyuktosunoglu, C. Y. Cher, H. Jacobson, W. Song, K. Swaminathan, A. Vega, and L. Wang, "Optimization of Application Workflow in Mobile Embedded Devices," US10,635,490, Apr. 2020.