张悠慧

2021.03.31 09:49

职称 研究员 电话 010-62783505-8003
邮箱 zyh02@tsinghua.edu.cn

姓名:张悠慧

职称:研究员

邮箱:zyh02@tsinghua.edu.cn

URL:http://cs.tsinghua.edu.cn/

电话:010-62783505-8003

传真:010-62771138

教育背景

工学学士(计算机科学与技术),清华大学,中国,1998;

工学博士(计算机体系结构),清华大学,中国,2002。

社会兼职

《计算机研究与发展》编委;

Journal of Computer Science and Technology青年编委;

北京智源人工智能研究院PI。

研究领域

高性能处理器微体系结构、类脑计算芯片与基础软件

讲授课程

汇编语言程序设计:本科生课程;国家级精品课(2009)、首批国家级精品资源共享课(2016)、首批国家级一流本科课程(2020)、校精品课;

计算机系统概论:本科生课程。

教学概况

主讲面向本科生的计算机系统方面核心课程。与系统课组其他授课老师(包括计算机组成原理、操作系统、编译、教学实验等)一起积极参与“面向计算机系统能力培养的课程体系改革”,获得高等教育国家级教学成果奖二等奖(2018年)和北京市高等教育教学成果奖一等奖(2017年)。

相应的,进行相关课程的教学内容与体系创新,主讲的本科生课程《汇编语言程序设计》获得首批国家级精品资源共享课(2016)称号以及首批国家级一流本科课程(2020)称号。

注重“教研相长”理念,开展科研育人(本科生作为主力参加处理器设计与流片)、实践育人(积极建设专业实践课程)。指导的博士研究生获得清华大学优秀博士毕业生称号(2020年)以及2020年度“中国计算机学会(CCF)优秀博士学位论文奖”。


研究概况

张悠慧,清华大学计算机系研究员、博导,教育部长江学者,北京市智源学者。

2014年底以来围绕类脑智能开展类脑芯片与基础软件研究:针对类脑智能计算系统因缺乏完备性理论支撑而导致的层次接口模糊、软硬件紧耦合等问题,提出受神经网络计算特征启发的新的计算完备性——“类脑计算完备性”、以及基于该完备性的软硬件去耦合类脑计算机层次结构与硬件基本原语,证明此类系统能够实现类脑智能计算的计算通用性、硬件完备性和编译可行性。基于上述成果,参与“天机”类脑芯片研发,以软硬件去耦合方法解决天机芯工具链支持异构融合网络这一关键问题。进一步设计高效支持此类硬件基本原语的“精简指令集”存算融合类脑芯片与基础软件,芯片性能与脉冲神经网络模拟性能均得到显著提升。

以第一作者/通讯作者(包括共同)发表NATURE、ASPLOS、MICRO、NIPS、IEEE TC/TPDS等重要学术期刊、会议论文多篇——其中完整提出“类脑计算完备性”的论文发表于NATURE(20年10月15日,是国内计算机系统结构方面的首篇《自然》论文),被评为2020年世界互联网大会主任特别推荐成果;作为主要完成人之一的“天机”类脑芯片论文发表于NATURE(19年8月1日封面文章,是国内AI与芯片方面的首篇《自然》论文),是ESI热点论文(top 0.1%),被评为2019年国内十大科学进展、2019年世界互联网大会领先科技成果。

以往研究还包括高性能计算、微体系结构设计、虚拟化技术等方面。主持研究了面向科学计算的集成软件环境核心技术,并作为软件开发联盟Gelato的初创成员(其成员包括Intel、HP)发布了若干个集群计算核心软件系统(包括并行容错计算环境、集群服务器并行开发环境等,2004年),具备国际领先水平;作为清华微处理器-THUMP107的体系结构主要设计者之一,设计了该处理器的微体系结构,主频达500MHz(TSMC 180nm工艺,2003年);在国际上较早提出运行环境与存储位置相分离的分布式软件架构与云端融合使用模式,将现有软件转化为网络服务(2008年);开展了面向应用的定制处理器设计,主要采用软件模拟以及FPGA仿真的方式,选取了“全球气候变化数值模拟”这一代表性关键应用为目标,实现了定制处理器内核的FPGA原型,显著提升了应用效能比(2013年)。

奖励与荣誉

教育部长江特岗学者(2021)

2020年世界互联网大会主任特别推荐成果:一种类脑计算层次结构(2020)

2019年世界互联网大会领先科技成果奖:面向人工通用智能的异构融合天机芯片(2019)

2019年国内十大科学进展:构架出面向人工通用智能的异构芯片(2019)

高等教育国家级教学成果奖二等奖:面向计算机系统能力培养的课程体系改革(2018)

教育部科技进步一等奖: 高性能计算机性能测试技术 (2009)

电子学会科学技术一等奖: 高性能计算机性能测试技术 (2009)

国家科技进步二等奖: 高性能集群计算机与海量存储系统 (2007)

近年来代表性论文(*表示通讯作者)

1.Youhui Zhang*; Peng Qu; Yu Ji; Weihao Zhang(以上为共同一作); Guangrong Gao; Guanrui Wang; Sen Song; Guoqi Li; Wenguang Chen; Weimin Zheng; Feng Chen; Jing Pei; Rong Zhao; Mingguo Zhao; Luping Shi*. A system hierarchy for brain-inspired computing, Nature, 2020, 586: 378-384.

2.Jing Pei; Lei Deng; Sen Song; Mingguo Zhao; Youhui Zhang; Shuang Wu; Guanrui Wang(以上为共同一作); Zhe Zou; Zhenzhi Wu; Wei He; Feng Chen; Ning Deng; Zheyu Yang; Cheng Ma; Guoqi Li; Wentao Han; Huanglong Li; Huaqiang Wu; Rong Zhao; Yuan Xie; Luping Shi*.Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture, Nature, 2019, 572: 106-111.

3.Ji, Yu; Zhang, Youhui*; Chen, Wenguang; Xie, Yuan; Bridging the Gap Between Neural Networks and Neuromorphic Hardware with a Neural Network Compiler, the Twenty-Third International Conference on Architectural Supportfor Programming Languages and Operating Systems (ASPLOS 2018), USA, 2018.

4.Ji, Yu; Zhang, Youyang; Xie, Xinfeng; Li, Shuangchen; Wang, Peiqi; Hu, Xing; Zhang, Youhui*; Xie, Yuan; FPSA: A Full System Stack Solution for Reconfigurable ReRAM-based NN Accelerator Architecture, 24th ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems (ASPLOS 2019), USA, 2019.

5.Peng Qu; Youhui Zhang*; Xiang Fei; Weimin Zheng; High Performance Simulation of Spiking Neural Network on GPGPUs, IEEE Tran. on Parallel and Distributed Computing Systems, 2020, 31(11): 2510-2523.

近年研究课题(部分)

1、自然科学基金原创探索计划项目、类脑计算完备系统的量化分析与比较、2021/01-2021/12、主持;

2、自然科学基金面上课题、类脑计算系统层次结构与完备性研究、2021/01-2024/12、主持;

3、北京智源智源人工智能研究院科研项目,面向神经形态芯片的类脑神经网络建模与编译技术研究,2019/11-2021/10、主持;

4、国家自然科学基金重点项目、通用类脑计算架构模型与方法研究、2019/01-2023/12、参与;

5、GF科技创新特区项目(公开)、天机仿脑、2017/08-2021/12、主持;

6、重点研发计划课题、新型加速部件技术研究、2016/06-2018/05、参与;

7、北京市科技计划课题、面向认知计算平台的高效并行加速技术研究、2016/01-2017/12、200万元、主持。

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