主讲人：靳思安 天普大学

时间：2024年5月24日 15:00-16:00

地点：主楼B1421

主持人：金洲

主讲人简介：

靳思安博士目前在天普大学计算机与信息科学系担任助理教授。

他于2023年于印第安纳大学获得计算机工程博士学位，师从陶鼎文教授。在此之前，他于2018年在北京师范大学获得物理学学士学位。他曾在多个美国国家实验室担任研究助理，并曾获得Mahmoud MDillsi奖学金、优秀毕业生等荣誉。他在SC,BigData等高级别会议举办研讨会并担任主席；此外也在SC, ICS, HPDC, TPDS, HPCC等会议担任审稿人。靳思安博士的研究兴趣包括高性能计算（HPC）数据压缩和有损压缩；提高科学数据分析与管理的性能，以及大规模机器学习和深度学习性能。过去五年内，他在重要会议和期刊（例如SC、PPOPP、VLDB、ICDE、EuroSys、TPDS,HPDC和ICS等）上已发表20余篇论文。

内容摘要：

对于科学家和工程师而言，高性能计算（HPC）系统是解决复杂计算和建模问题的最强大工具之一，例如气候变化、水资源管理、宇宙学调查、人工智能以及疫苗和药物设计。随着新一代的百亿亿次（Exascale）超级计算机（每秒一百亿亿次浮点运算）的计算能力不断提升，计算能力与有限的存储容量和1/0带宽之间的差距已成为科学家和工程师面临的主要挑战。本次报告将介绍可预测和可靠的数据压缩技术，以扩展高性能计算（HPC）应用规模。报告将深入介绍我们如何设计和利用数据压缩技术（如有损压缩）来提升大型高性能计算和机器学习应用（例如科学模拟和机器学习模型训练）的性能