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演讲摘要：作为大数据表示的基本方法，张量在图像处理、社交网络、推荐系统等人工智能相关领域领域具有极广泛的应用。张量运算是探寻张量固有内在数据关系的关键。随着人工智能应用的不断深入，用以描述的张量维数或阶数迅速增大，张量运算已成为计算和数据密集型应用，对高性能计算提出了极大的需求和挑战。将针对高维高阶稀疏张量中非零元素的分布特征，设计相应的密度函数，据此探求张量的多维度压缩存储方法，研究新型张量运算异构并行算法，并结合几种不同国产异构并行系统的体系结构、面向未来E级计算，探讨其高效可扩展并行处理技术，并通过推荐系统和高光谱遥感图像处理等人工智能相关应用对其性能进行验证，以最终实现大规模张量的快速运算。
讲者简介：李肯立，湖南大学教授，CCF会士。教育部高效能计算学科创新引智基地负责人、高性能计算应用软件技术教育部工程研究中心主任。国家超级计算创新联盟副理事长、新一代人工智能产业技术创新联盟专家委员会委员、高性能计算国家重点研发计划总体专家组成员、CCF长沙主席、湖南省计算机学会副理事长、IEEE-TSUSC/TII副编辑、《大数据》编委。主持国家项目项目10余项。主要研究领域为超级计算与云计算调度、面向大数据和人工智能的高效能计算等。
第二十届CCF中国信息系统及应用大会
本期嘉宾
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