#01 项目介绍
项目介绍：
本项目将循序渐进地讲述共享存储器多线程编程的基础知识，详细解释当今多处理器硬件（多核处理器、图形处理器、加速器、数据中心、仓库规模和超级计算机）对并发程序设计的支持方式，全面考察主流的并发数据结构及其关键设计要素。学生将在导师指导下，针对现有问题，遵循并行程序设计原理，开发或优化机器学习算法。在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。
个性化研究课题参考：
·基于GPU的星图配准算法并行程序设计 Parallel Programming Design of Star Image Registration Based on GPU
·多核CPU和并行程序设计语言中的横向局部性·与纵向局部性对比研究 A Comparative Study of Horizontal and Vertical Locality in Multi-core CPU and Parallel programming
·多核处理器关键技术及发展趋势研究 Research on Development Trend and Key Techniques for Multi-core Processors
·在电子游戏中实现并行编程 Parallel Programming in Video Games
项目大纲：
·共享内存处理器，消息传递处理器，多核和多核处理器 Shared memory processors, message passing processors, multi-core and many-core processors
·同步，缓存连贯性和一致性，openMP/MPI Synchronization, Cache coherence and consistency, openMP/MPI
·图像处理器, 单指令多数据流，加速器，CUDA GPUs, SIMD, accelerators, CUDA
·数据中心、数据库规模和超级计算机 Datacenters, Warehouse-scale and supercomputers
·项目回顾与成果展示 Program review and presentation
·论文辅导 Project deliverable tutoring
#02 导师介绍
导师：Rakesh
伊利诺伊大学香槟分校 (UIUC)
终身正教授
Rakesh导师现任伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校电子和计算机工程系的终身正教授，导师的研究兴趣在于计算机工程与用于机器学习的计算机硬件。导师的研究成果曾获ISCA最具影响力论文奖、十年最具影响力论文奖、及其他最佳论文奖与提名(IEEE MICRO Top Picks、ASPLOS、HPCA、CASES、SELSE、IEEE CAL)。他的教学成果受广泛认可，并获得了多份杰出教学奖。除学术研究外，导师行业经验也极为丰富，曾担任Hyperion Core, Inc(微处理器芯片初创公司)的联合创始人和首席架构师。
#03 项目进行中
导师、副导师与助教的教学以及班主任的全程陪伴，充分保证学员的项目学习过程以及体验，提高项目学习的效果。
课堂截图
#04 项目成果展示
在科研小组成员的共同努力以及导师和班主任团队的指导帮助下，学员将自主完成完整的项目，并最终向导师进行汇报。
小组作业展示
同时，在学术写作课程结束后，写作老师将安排论文定题课。配合论文辅导团队的指导，学生将会把小组的科研成果进一步精细打磨，形成高质量的科研成果产出。
#05 学员反馈
“论文老师修改论文沟通
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
