院 士

高性能计算院士工作室

▶ 院士简介

郑纬民,中国工程院院士,清华大学计算机科学与技术系教授,博士生导师。1970年毕业于清华大学自动控制系,1982年获清华大学计算机科学与技术专业硕士学位。1985年至1986年在美国纽约州立大学石溪分校进修学习。1989年至1991年在英国南安普敦大学进修学习。获北京市优秀教师奖和北京市教学名师称号,享受国务院政府特殊津贴,曾任中国计算机学会理事长。2019年当选中国工程院院士。

郑纬民院士长期从事高性能计算和网络存储系统的科学研究、工程建设和人才培养。在高性能计算方向,主持研制的清华集群计算机系统性能多次进入同期全球高性能计算机系统TOP 500之列,成功应用于北京、天津等省市的日常气象预报,并在网络信息安全等部门发挥了重要作用;提出的大规模计算机系统全过程评测方法,评测了神威、天河、曙光等30余套高性能计算机;提出的高性能大气动力模拟和图计算方法分获2016年“戈登·贝尔奖”和2018年“戈登·贝尔奖”提名,实现了我国高性能计算应用成果在该奖项上零的突破。在网络存储系统方向,在存储系统的扩展性、可靠性和集约性等科学问题和工程技术方面取得了国内外同行认可的创新性成果,研制的网络存储系统、容灾系统和自维护存储系统在多个重大工程中发挥了重要作用。获国家科技进步一等奖1项、二等奖2项、国家技术发明二等奖1项,何梁何利科技进步奖。


▶ 研究方向

(1)人工智能高性能计算机体系结构设计

针对大规模人工智能对计算精度、IO系统、网络互连的需求,基于国产人工智能加速器与平台,提出优化的人工智能与科学计算融合的高性能计算机体系结构设计,开展IO500评测与优化,开展能同时高效支持人工智能和科学计算的芯片体系结构研究。

(2)人工智能高性能计算机上的并行算法与应用

研究极大规模人工智能计算机上的重要应用,包括但不限于跨媒体极大规模预训练模型、人工智能使能的数值天气预报、在线大规模图神经网络分析等,为下一代超级计算机的设计、研发和部署提供参考。

(3)人工智能算力的评测方法与基准测试程序

以神经网络结构的自动发现与参数调优(AutoML)为基础,设计计算规模可变的人工智能算力评测方法和评测程序,并通过进一步的推广应用,使之成为国际上评测人工智能算力的主流标准之一。

 


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