教师简介:
张献伟，“百人计划”副教授（2020-），博/硕士导师。于美国匹兹堡大学（University of Pittsburgh）获得计算机科学博士学位（Ph.D.，2017），曾任职于美国AMD/NVIDIA公司（2017-2020，2016）。
在学术界和工业界长期从事计算机系统、高性能计算及智能计算领域研究，包括GPU、编程编译、软硬件协同设计、应用支撑平台等。作为项目负责人主持国家重点研发课题、国家自然科学基金、CCF产研基金等项目10余项。研究成果论文发表在HPCA、DAC、LCTES等会议，完成多个成果转化、论文专利和开源工具等，获得广东省“科学技术进步特等奖”（参与）、中国科协“科技智库青年人才计划”、AMD Spotlight Award、ISLPED最佳论文奖等奖项荣誉。荣获中国计算机教育大会优秀教学案例一等奖、优秀论文一等奖、全国大学生系统能力大赛一等奖优秀指导教师等。
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ARChitecture and SYStem Upscaling @ SYSU
研究领域:
计算机系统结构（GPU，Memory）
编程及编译优化（Compilation）
高性能及智能计算（HPC，Intelligent Computing）
软硬件协同设计（SW/HW Co-design）
教育背景:
2011.08 - 2017.08，美国匹兹堡大学（University of Pittsburgh），计算机科学，博士
2007.09 - 2011.07，西北工业大学，软件工程，学士
工作经历:
2020.10 - 今，jbo竞博电竞官方网站 · jbo竞博电竞官方网站，副教授
2017.08 - 2020.09，AMD公司 · Research/RTG，研究员/工程师
2016.05 - 2016.08，NVIDIA公司 · Research，实习研究员
海外经历:
2011.8 - 2020.9: Pittsburgh, PA (@UPitt) --> Seattle, WA (@AMD) --> Austin, TX (@AMD/Nvidia)
获奖及荣誉:
科技智库青年人才计划，中国科协，2022
技术杰出贡献奖（Spotlight Award），AMD Inc.，2019
优秀博士全额奖学金（Andrew Mellon Fellowship）, UPitt, 2016
最佳论文奖（Best Paper Award）, ISLPED Conference, 2013
科研项目:
超算互联网全局存储架构与数据资源管理，国家重点研发计划课题，2023 - 2026，主持
GPU软件层资源管理，国家自然科学基金面上项目，2025 - 2028，主持
GPU软硬件协同优化，国家自然科学基金青年项目，2022 - 2024，主持
大模型GPU推理加速，CCF-腾讯犀牛鸟基金，2024 - 2025，主持
面向高性能计算的容器镜像编译，CCF-华为胡杨林基金，2024 - 2025，主持
基于机器学习的编译优化，CCF-飞腾基金，2022 - 2024，主持
中日韩超算中心数据共享平台，NSFC国际合作A3前瞻计划项目，2024 - 2029，核心成员
主要学术兼职:
ERC - MICRO (IEEE/ACM Int'l Sym. on Microarchitecture), 2020
TPC - ICCD (IEEE Int'l Conf. on Computer Design), 2020, 2019, 2018
TPC - ICPADS (IEEE Int’l Conf. on Parallel and Distributed Systems), 2022
TPC - HiPC (IEEE Int’l Conf. on High Performance Computing, Data, Analytics, and Data Science), 2022
TPC - NAS (IEEE Int’l Conf. on Networking, Architecture, and Storage), 2024
教授课程:
Yat Compilation Course (YatCC), see yatcc-ai.com
课程：
编译原理/编译器构造实验（UG，25s/24s/23s/22s/21s）
计算机体系结构（UG，22f）、高级计算机体系结构（Grad，24f/23f/22f/21f）
奖项：
2024 · 教育部编译课程虚拟教研室最佳组织奖（“华为毕昇杯”全国大学生编译系统设计赛技术委员会委员）
2024 · 中国计算机教育大会优秀教学案例一等奖（“SYsU-lang：基于友好开发体验的LLVM编译实践教学”）
2023 · 计算机系统能力大赛“华为毕昇杯”编译系统设计赛全国一等奖（优秀指导教师）
2022 · 中国计算机教育大会优秀论文一等奖（“SYsU-lang：基于Clang/LLVM构建编译实践全局观”）
代表性论著:
[DAC'2024] T. Guo, X. Huang, K. Wu, X. Zhang and N. Xiao. SMILE: LLC-based Shared Memory Expansion to Improve GPU Thread Level Parallelism
[ICCD'2023] Z. Lin, Z. Mo, X. Huang, X. Zhang and Y. Lu. KeSCo: Compiler-based Kernel Scheduling for Multi-task GPU Applications
[LCTES'2022] T. Ge, Z. Mo, K. Wu, X. Zhang and Y. Lu. RollBin: Reducing Code-size via Loop Rerolling at Binary Level
[MEMSYS'2020] X. Zhang and E. Shcherbakov, DELTA: Validate GPU Memory Profiling with Microbenchmarks
[HPCA'2018] A. Gutierrez, B. Beckmann, et al, Lost in Abstraction: Pitfalls of Analyzing GPUs at the Intermediate Language Level
[HPCA'2016] X. Zhang, Y. Zhang, B. Childers and J. Yang, Restore Truncation for Performance Improvement in Future DRAM Systems
