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广东省安全智能新技术重点实验室成功举办硕博论坛第五期

发表时间:2024-06-12 15:28:11 来源: 作者: 浏览:

【文章导读】​2024年3月25日,广东省安全智能新技术重点实验室主办的硕博论坛第五期“大模型的计算与应用”在哈尔滨工业大学(深圳)T2-413顺利开展,本期论坛由哈尔滨工业大学(深圳)王强老师主持,邀请了哈尔滨工业大学(深圳)鲍建竹博士和香港科技大学(广州)范睿博博士对其各自的论文成果进行分享报告。图1 鲍建竹博士《计算论辩学:从理解到生成》报告鲍建竹博士对论文《计算论辩学:从理解到生成》进行了报告。计算论辩学是一个综...

2024年3月25日,广东省安全智能新技术重点实验室主办的硕博论坛第五期“大模型的计算与应用”在哈尔滨工业大学(深圳)T2-413顺利开展,本期论坛由哈尔滨工业大学(深圳)王强老师主持,邀请了哈尔滨工业大学(深圳)鲍建竹博士和香港科技大学(广州)范睿博博士对其各自的论文成果进行分享报告。

图1 鲍建竹博士《计算论辩学:从理解到生成》报告


鲍建竹博士对论文《计算论辩学:从理解到生成》进行了报告。计算论辩学是一个综合性领域,研究如何利用机器自动分析、理解和生成辩论文本。它融合了自然语言处理、人工智能、逻辑学以及社会学等领域的理论和方法,为法律、舆论分析和教育学等领域提供了新的解决方案。在报告中,鲍博士首先介绍了计算论辩学的研究背景,随后围绕论辩理解和论辩生成两大方向展开分享。论辩理解旨在研究论辩的逻辑结构,而论辩生成则以生成具有强大说服力的论辩文本为目的。鲍博士还分享了研究团队在这两个方向上的最新探索成果,展示了计算论辩学的实际应用价值和未来发展趋势。

图2 范睿博博士《DTC-SpMM:利用张量核心加速通用稀疏矩阵乘法》报告


范睿博博士对论文《DTC-SpMM:利用张量核心加速通用稀疏矩阵乘法》进行了报告。他提到,在科学计算和机器学习领域,稀疏矩阵-矩阵乘法(SpMM)的重要性不言而喻。随着硬件技术的飞速发展,尤其是张量核心(TCs)的出现,为SpMM的加速带来了新契机。然而,将TCs应用于通用SpMM加速并非易事,需克服诸多技术挑战。在本次报告中,范博士对最新的基于TC的SpMM加速技术进行了全面梳理,并重点介绍了DTC-SpMM系统优化方法。该方法充分发挥TCs的技术优势,为通用SpMM运算提供高效加速方案。

汇报环节结束后,在王强老师的主持和引导下,线上与线下的参会同学就两位博士的报告内容进行了讨论和交流。通过这次论坛中精彩的报告和深入的探讨,进一步拓宽了同学们对大模型的计算与应用这一前沿领域的认知和理解。


主持人简介:

王强,哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院助理教授。2014年于华南理工大学计算机科学与工程学院取得工学学士学位,2020年于香港浸会大学计算机系取得博士学位,期间获得香港博士政府奖学金HKPFS资助。2020年~2022年曾于香港浸会大学计算机系担任研究助理教授(RAP)。主要研究方向为GPU计算、节能计算、分布式并行计算、高效深度学习等。


演讲嘉宾简介:

鲍建竹博士,现为哈尔滨工业大学(深圳)2020级在读博士生,师从徐睿峰教授。分别在2018年、2020年于青岛大学、哈尔滨工业大学(深圳)获得工学学士和工程硕士学位。目前已在ACL、EMNLP等自然语言处理会议上发表论文多篇。主要研究方向为论辩挖掘、论辩生成、对话生成等,致力于将这些领域的研究成果应用于教育、法律等领域。

范睿博博士,香港科技大学(广州)2022级在读博士研究生,师从褚晓文教授。2019年获得华中科技大学工学学士学位, 2022年获得北京大学理学硕士学位。目前论文被ASPLOS、IPDPS等会议接收。主要研究方向为并行计算、GPU性能优化、稀疏矩阵计算优化等,致力于利用好AI芯片,为各种上层应用提供硬件加速支持,助力计算应用的真正落地。(审核:王轩)