Scientific Computing On Parallel Environment

平行科學計算實驗室

這篇介紹是寫給想要瞭解SCOPE實驗室的新生的。SCOPE實驗室的研究方向主要分 成三個主題：

1. 深度學習效率強化與應用：
   
   • 模型縮減：以tensor decomposition、compression training、knowledge distillation、dynamic inference、NAS等方法達到模型的縮減。
   • 模型強化：針對模型訓練過程中所出現的不穩定性，提出改善的方法，或是增強模型的Robustness，在惡意攻擊下仍可以保持精準度。
   • 電腦視覺應用：工業瑕疵檢測、電腦輔助室內設計、醫學影像辨識等
2. 雲端計算與霧計算：
   
   • 虛擬化技術：相關研究包含GPU虛擬化，虛擬機器的記憶體管理，虛擬機器搬移，容錯技術，容器技術的強化。
   • 異質計算平台資源分配與管理：包括水平的異質計算資源(CPU、GPU、Big-little cores)，或是垂直的異質性(雲端、霧端)
3. 科學計算與GPU平行計算：
   
   • 數值分析與最佳化演算法。
   • GPU平行程式設計與最佳化。