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师资队伍
刘大江
时间:2017-12-05    浏览量:次

■ 基本信息

名: 刘大江

别:

称: 副教授(硕导)

务:

话:

办公地点: 主教1815

E-mail:liudj@cqu.edu.cn

研究方向: 可重构计算架构及其编译、神经网络编译、图计算领域定制架构

招生信息: 招收硕士研究生,欢迎计算机科学与技术、电子科学与技术、自动化等专业考生报考。


■ 个人简介:

刘大江,博士,pg电子麻将胡了爆2万倍副教授、硕士生导师。他分别于2009、2015年在电子科技大学和清华大学获得学士、博士学位;2015年8月-2017年8月在清华大学计算机系从事博士后研究工作;2017年9月至2019年12月在pg电子麻将胡了爆2万倍任职讲师,2020年1月至今在pg电子麻将胡了爆2万倍任职副教授;2018年7月曾在澳大利亚昆士兰大学和悉尼科技大学访问交流。主要研究方向为可重构计算、深度学习编译等。主持和参与了国家自然科学基金、华为高:献骷际鹾献飨钅、CCF-腾讯犀牛鸟基金、科技创新2030-新一代人工智能重大项目等4项。曾在DAC、ICCAD、DATE、TCAD、TVLSI等一流国际会议和期刊发表十余篇论文。目前是IEEE和中国计算机协会会员。曾获教育部科技成果完成者证书;曾带队参加世界大学生超级计算机竞赛ASC19并获二等奖。


■ 代表性论文(*通信作者):

(1) R. Zhu, B. Wang, D. Liu*, RF-CGRA: A Routing-Friendly CGRA with Hierarchical Register Chains, 2022 Design, Automation and Test in Europe Conference (DATE) (To appear, CCF-B )

(2) B. Wang, R. Zhu, J. Shang, D. Liu*, Towards Energy-Efficient CGRAs via Stochastic Computing, 2022 Design, Automation and Test in Europe Conference (DATE) (To appear, CCF-B 会议)

(3) D. Liu*, T. Liu, X. Mo, J. Shang, J. Zhong, S. Yin, Polyhedral-based Pipelining of Imperfectly-Nested Loop for CGRAs, 2021 IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design (ICCAD)CCF-B 会议) 

(4) D. Liu*, S. Yin, G. Luo, J. Shang, L. Liu, S. Wei, Y. Feng and S. Zhou. Data-Flow Graph Mapping Optimization for CGRA with Deep Reinforcement Learning, IEEE Trans. on Computer-Aided Design (TCAD) of Integrated Circuits and Systems,38(12):2271-2283,2019(CCF-A 期刊

(5) D. Liu, S. Yin, Y. Peng, L. Liu, and S. Wei. Optimizing spatial mapping of nested loop for coarse-grained reconfigurable architectures. IEEE Trans. Very Large Scale Integr. (VLSI) Syst., 23(11): 2581-2594, 2015 CCF-B 期刊

(6) S. Yin, D. Liu, Y. Peng, L. Liu, and S. Wei. Improving nested loop pipelining on coarse-grained reconfigurable architectures. IEEE Trans. Very Large Scale Integr. (VLSI) Syst., 24(2): 507-520, 2016.(CCF-B 期刊

(7) S. Yin, X. Yao, D. Liu, L. Liu, and S. Wei. Memory-aware loop mapping on coarse-grained reconfigurable architectures. IEEE Trans. Very Large Scale Integr. (VLSI) Syst., 24(5): 1895-1908 (2016). (CCF-B 期刊)

(8) D. Liu, S. Yin, L. Liu, and S. Wei. Polyhedral model based mapping optimization of loop nests for CGRAs. in Proc. 50th ACM/EDAC/IEEE Design Autom. Conf.(DAC), May/Jun. 2013, pp. 1–8. (CCF-A 会议)

(9) S. Yin, D. Liu, L. Liu, and S. Wei. Joint affine transformation and loop pipelining for mapping nested loop on CGRAs. Proceedings of Design, Automation Test in Europe Conference Exhibition (DATE), 2015. IEEE, 2015, pp. 115–120. (CCF-B 会议)


■ 科研项目

1. 国家自然科学基金青年基金,61804017,软件定义硬件中数据密集型应用的高性能映射技术研究,2019 - 2021,在研,主持

2. 华为高校技术合作项目,嵌套循环平坦化研究,2021-2022,在研,主持

3. 清微智能技术合作项目,可重构处理器数据流图空间映射优化,2021-2022,在研,主持

4. CCF-腾讯犀牛鸟基金,面向数据密集型应用的可重构处理器高性能映射技术研究,2018-2019,已结题,主持


■ 教学课程

1. 2020-2021,《高级硬件设计》(数字电路高层次综合),本科专业课,3 学分

2. 2020-2021,《计算机系统结构》,本科专业课,2.5 学分

3. 2021年春季,《大数据智能与深度学习》,本科专业课,3 学分

4. 2019年秋季,《数字逻辑》,本科专业课,3.5 学分

5. 2018-2021,《学术规范与论文写作指导》,研究生专业课,1 学分


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