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UC Merced
导师简介
李老师之前在工业界工作过。跟工业界联系广泛 (NVIDIA 和 Intel 等还有各大 national labs such as Livermore National Lab 和 Berkeley National Lab)。他的 PhD 学生都有夏季实习机会。事实上他的所有的 PhD 学生第一年就都去实习了,今年组里的 PhD 学生实习单位包括HP Labs, Facebook research and Tencent。李老师的研究文章经常发表在 top conferences (SC, HPDC, MICRO, ASPLOS, PPoPP, FAST 等)。他的学生基本在第一年或者第二年就有 CCFA 类的文章。
另外,李老师能从学生角度着想,给予学生很多悉心的指导。他遵循因材施教的原则,根据学生的毕业志向,从第一年开始就量身打造学生的具体培训计划,并尽最大努力给学生提供成长的环境和需要的资源。李老师把栽培学生当作工作的最重要目标,真心希望每个学生在组里成材。欢迎各位感兴趣的同学联系李老师组里的学生,了解李老师培养学生的态度。
李老师不仅大力欢迎硕士研究生同学申请,并大力欢迎优秀本科生同学申请!李老师非常看重本科生的可塑性和活力,愿意花时间培养他们。另外入学时间灵活,如有签证问题,可以暂时远程。
个人主页:
https://faculty.ucmerced.edu/dong-li/
招生信息
加州大学 Merced 分校 EECS 的 Dong Li 老师招收 CS 博士生 (2022 Spring/Fall)。李老师的研究方向是分布式并行系统(distributed and parallel systems)的设计和优化。具体来说他现在的研究课题有两个:
1. 非易失性内存 (non-volatile memory) 在企业级和大规模并行系统的应用,这个课题现在跟 Intel 和 Memverge 合作,产研结合有很多实际并具有影响力的结果;
2. 机器学习模型的性能优化,主要从系统角度减少模型训练的时间和功耗,这个课题现在跟 microsoft,西数 (western digital),Facebook,还有 SKHynix 合作。
对学生的期望
1. 基本期望:有很好的 C/C++ 编程经验,有 system programming experience (linux system);
2. 高级期望(学生能达到最好但不强求):
- 熟悉 Linux file and storage system,有一定的内核编程经验;
- 机器学习(包括deep learning);
- 并行编程经验(MPI, OpenMP, CUDA);
- 有大规模并行系统性能分析和建模的经历(large-scale performance analysis and modeling)。
实习内推
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