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90后校友姜炜文,再获量子计算革命性击破

发布时间:2021-11-26 02:11:09 所属栏目:大数据 来源:互联网
导读:近日,华裔教授姜炜文校友再获量子计算革命性突破,在QuantumWeek上开源了首个量子神经网络设计栈,加速了神经网络在量子计算机上的发展。今年1月,姜炜文校友在《自然通讯》期刊,提出了是第一个神经网络/量子计算协同设计框架QuantumFlow。这也是其一年内
近日,华裔教授姜炜文校友再获量子计算革命性突破,在QuantumWeek上开源了首个量子神经网络设计栈,加速了神经网络在量子计算机上的发展。今年1月,姜炜文校友在《自然通讯》期刊,提出了是第一个神经网络/量子计算协同设计框架QuantumFlow。这也是其一年内,继两篇《自然电子》后的第三篇Nature子刊。
 
 
姜炜文校友,2019年博士研究生毕业于重庆大学计算机科学与技术专业,目前是乔治梅森大学助理教授;2017年到2019年,曾在匹兹堡大学电子和计算机工程系参与研究工作;2019-2021年,曾在圣母大学做博士后研究助理。
 
博士期间,姜炜文校友在国际会议和主要期刊上发表了50多篇研究论文,其中包括10多篇 IEEE/ACM 会刊论文,他在硬件加速和神经网络结构方面的合作研究获得了IEEE TCAD 2021最佳论文,以及 DAC’19,CODES+ ISSS’19和 ASP-DAC’20最佳论文提名。
 
他在神经网络和并行系统等方面的研究工作引起了业界的广泛关注,得到了美国国家科学基金会国际自然科学联合会的科研基金,与 IBM,Facebook、 Edgecortix inc. (日本/新加坡) 等公司开展了合作研究。
 
神经网络是当下计算应用中发展最快,使用最广的机器学习算法。然而,随着应用不断复杂化导致网络结构不断扩大,存储性能瓶颈已逐渐凸显。
 
在传统计算平台上,N个数字比特只能表示1个N位数据,然而在量子计算中,M个量子比特却同时能表示2^M个数据,并能同时操作这些数据。
 
量子计算机如此强大的存储与计算能力,使其拥有巨大潜能打破神经网络在传统计算平台上的性能瓶颈,获取量子优势。
 
量子神经网络是根据量子计算机的特性设计的神经网络。具体而言,研究者们根据量子计算机所提供的基本计算单元(即量子逻辑门)进行量子线路设计,以实现神经网络的计算。
 
该框架第一次展示了通过协同优化神经网络结构与量子线路设计,可以较传统计算机获得指数级加速。
 
 
基于QuantumFlow,由姜炜文校友带领的JQub团队在今年10月举行的QuantumWeek’21和ESWEEK’21中,开源了QuantumFlow的量子神经网络编程框架,QFNN。
 
并在即将召开ICCAD’21,添加了两个新成员:
 
(1)第一个对噪声感知的量子神经网络训练器QF-RobustNN;
 
(2)基于不同量子神经元设计的量子神经网络结构设计器QF-Mixer。
 
至此,第一个开源量子神经网络设计栈横空出世,为量子神经网络应用提供了坚实基础。
 
JQub团队介绍
 
姜炜文校友于2021年加入乔治梅森大学并建立了量子-经典计算机辅助设计实验室(JQub)。
 
该实验室致力于研究神经网络和硬件加速器(包括量子计算机)的协同设计,在量子神经网络方向,JQub与圣母大学史弋宇教授,布法罗大学熊瑾珺教授,以及新墨西哥大学杨蕾助理教授合作。
 
并在《自然通讯》期刊,量子计算机周(QuantumWeek),嵌入式系统周(ESWEEK),以及计算机设计会议(ICCAD)上发表多篇文章,并进行在线课程辅导(Tutorial)讲座。

(编辑:天瑞地安资讯网)

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