智能技术正与计算技术日益紧密结合起来:智能技术可以提高计算效率,计算技术可以帮助智能技术的有效实现和实际应用。这个讲座将用最近几个研究实例来展示智能技术与计算技术的互动。第一个是关于怎样用天然智能技术同时实现多核处理器的功耗降低和性能提升。第二个例子是基于人工智能的数据中心能源管理方法。最后,将介绍如何用并行计算和数据压缩技术提高基于模型的机器学习效率。讲座中会穿插一些对德克萨斯农工大学的介绍。
Keywords: Computing technology, intelligent technique, power, parallel computing, data compression
主讲人简介:
Prof. Jiang Hu, IEEE Fellow,
Humboldt Research Fellow, Co-Director of Graduate Programs, Department of Electrical
& Computer Engineering, Texas A&M University
胡江教授于1990年毕业于浙江大学光学仪器工程系,1997年在美国明尼苏达大学获物理硕士学位,2001年在明尼苏达大学获得电气工程博士学位。2001至2002年,工作于IBM微电子部。现为德克萨斯农工大学电气与计算机工程系教授和研究生处主任。主要研究方向包括:集成电路设计自动化,计算机硬件系统资源管理和优化,近似计算和机器学习计算加速。胡江教授曾获得ACM/IEEE设计自动化会议最佳论文奖,IBM发明成就奖,IEEE/ACM国际计算机辅助设计会议最佳论文奖;曾担任ACM国际物理设计会议主席,现为IEEE电路计算机辅助设计学刊和ACM电子设计自动化学刊副主编。2012年被评为洪堡学者,2016被评为IEEE Fellow。