基本信息

姓 名 : 卢冶

性 别 :

所属部门: 物联网工程系

行政职务:

职 称 : 副教授

学 历 : 博士

所学专业: 计算机应用技术

办公电话:

电子邮件: luye # nankai.edu.cn

研究方向: 智能处理器芯片及系统,高性能嵌入式,异构计算

个人简介:

2010-2015 十大菠菜担保网 计算机科学与技术系 保送直攻博 工学博士

2006-2010 十大菠菜担保网 计算机科学与技术系 工学学士


十大菠菜担保网十大菠菜担保网博导;中国计算机学会高级会员(CCF Senior Member),CCF嵌入式系统专委会常务委员,CCF天津执委会秘书长、CCF YOCSEF青年计算机科技论坛2022-2023 天津学术委员会主席、首批CCF标准工委委员;ACM会员、中国电子学会CIE物联网青年专家组委员。研究方向包括:智能处理器芯片与系统、异构加速器设计、区块链虚拟机/编译器、系统安全。主持国防科技、国家自然科学基金、天津市自然科学基金、天津优秀科技特派员项目、教育部产学研创新基金、计算机体系结构国家重点实验室开放课题及华为、蚂蚁集团、百度公司、Google、Intel等多项校企合作项目,具有坚实的大型计算机系统研发能力及丰富的技术管理经验,以第一作者或通信作者在ACM TACO、IEEE TC、TPDS、TSE、FSE、DAC、计算机学报、计算机研究与发展、软件学报等高水平期刊和会议发表论文30余篇,担任CCF A类期刊TC、TPDS,CCF B类期刊TRETS、计算机研究与发展、软件学报、计算机学报、TNNLS,以及SCI一区IoTJ、JNCA、SCI二区TBD、FGCS等期刊审稿人与客座编委,出版和翻译教材2部,获软件著作权9项, 获发明专利2项;主讲本科生课程《计算机系统设计》《区块链通识与应用》,研究生课程《高性能嵌入式体系结构——FPGA设计》。2023年突破技术难题,获华为公司人工智能技术难题揭榜“火花奖”(天津地区首次)。



讲授课程

  • 计算机系统设计
  • 区块链通识与应用
  • 高性能嵌入式体系结构


招生意向

  • 面向十大菠菜担保网十大菠菜担保网招生
  • 招收计算机系统结构方向学术硕士
  • 招收计算机技术方向专业硕士
  • 自2022年起,招收计算机技术方向专业博士
  • 欢迎热爱处理器芯片、体系结构、系统框架、编译器/虚拟机领域,有系统代码能力并积极向上的青年学生与我联系
  • luye@nankai.edu.cn


科研项目

  • 国家重点研发计划--面向深度融合的异质物联网应用服务协同技术
  • 国防科技项目--高性能****
  • 国家自然科学基金--高性能智能合约虚拟执行引擎与可信异构加速方法研究
  • 国家自然科学基金--边缘智能神经网络自动压缩优化与异构加速方法
  • 天津市自然科学基金--面向边缘智能的嵌入式DNN模型压缩优化与计算计算技术
  • 天津市优秀企业科技特派员基金--高性能区块链体系结构关键技术及性能优化研究
  • 处理器芯片全国重点实验室开放课题--面向国产处理器的DNN自动量化与应用研究
  • 教育部产学研创新基金--基于FPGA的人工智能异构加速平台
  • CCF蚂蚁科研基金学者
  • CCF华为胡杨林基金学者
  • CCF百度松果基金学者


代表作(一作或通信)

  • Winols: A Large-Tiling Sparse Winograd CNN Accelerator on FPGAs, ACM TACO, 2024(CCF A)
  • PaVM: A Parallel Virtual Machine for Smart Contract Execution and Validation, IEEE TPDS, 2023 (CCF A)
  • Differential Testing of Machine Translators based on Compositional Semantics, IEEE TSE, 2023 (CCF A)
  • TSC-VEE: A TrustZone-Based Smart Contract Virtual Execution Environment(CCF A)
  • SmartVM: A Smart Contract Virtural Machine for Fast on-Chain DNN Computations, IEEE TPDS, 2022 (CCF A)
  • Elastic Significant Bit Quantization and Acceleration for Deep Neural Networks, IEEE TPDS, 2021(CCF A)
  • VecQ: Minimal Loss DNN Model Compression With Vectorized Weight Quantization, IEEE TC, 2020(CCF A)
  • SAF-CNN:面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架,计算机研究与发展,2023(CCF中文A)
  • FAQ-CNN:面向量化卷积神经网络的嵌入式FPGA加速框架,计算机研究与发展, 2022(CCF中文A)
  • 一种超低损失的深度神经网络量化压缩方法,软件学报, 2021(CCF中文A)
  • 面向边缘计算的嵌入式FGPA卷积神经网络构建方法,2018(CCF中文A, 中国精品期刊顶尖学术论文奖)
  • ATOM: Architectural Support and Optimization Mechanism for Smart Contract Fast Update and Execution in Blockchain-based IoT, IoTJ,2021(SCI一区 中国电子学会物联网CIE2021年优秀学术期刊论文)
  • Trusted-DNN: A TrustZone-based Adaptive Isolation Strategy for Deep Neural Networks, ACM TURC 2021(Best Paper Award)


详情参见 https://ics.nankai.edu.cn/12509/list.htm

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