👋 辛继灏，1998年生，山东潍坊人，计算机科学博二在读学生，师从金沙实验室(SANDS)的马可·卡尼尼(Marco Canini)教授，研究方向位于计算机系统和人工智能的交叉领域，致力于解决分布式深度学习训练系统中的网络带宽瓶颈问题，近期主要关注的课题有GPU通信和梯度压缩。
论文
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(2023).
Kimad: Adaptive Gradient Compression with Bandwidth Awareness.
DistributedML'23.
(2023).
Global QSGD: Practical Floatless Quantization for Distributed Learning with Theoretical Guarantees.
Preprint (Poster accepted at Eurosys'23).
(2022).
A Convolutional Neural Network Based Maximum Power Point Voltage Forecasting Method for Pavement PV Array.
TIM'22 (JCR Q1).
(2021).
OpenFunction for Software Defined IoT.
ISNCC'21 Best Paper.
学历
计算机科学 博士在读
计算机科学 硕士 GPA 3.90/4.0 院长嘉许名单
应用计算科学与工程 硕士 一等学位
计算机科学与技术 学士 GPA 89.34/100
实习
研究实习生
微软亚洲研究院
大语言模型推理的多GPU通信
研究实习生
奥地利科学技术研究所
基于高效阈值选择的TopK梯度压缩。 语言：CUDA/C++
后端开发实习生
腾讯
腾讯云国际站后台开发。 语言：GoLang
研究实习生
西澳大利亚大学
基于YOLO的西澳大利亚环海高速浪花监测。语言：Python
其他
专注于 …
Linux
C++/CUDA
Python/PyTorch
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