2024英伟达奖学金名单公布!全球最有才华的博士生们

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发布:英伟达、编辑:机器之心

「他们是全球最有才华的博士生。」

本周五,备受期待的英伟达奖学金公布了入选者名单。

二十多年来,英伟达研究生奖学金计划(NVIDIA Graduate Fellowship Program)一直为研究生提供与英伟达技术相关的杰出工作支持。英伟达迄今为止已向近 200 名学生提供了 600 万美元的资助,推动了机器学习、计算机视觉、机器人和系统编程等领域的研究工作。

今年的奖学金计划向参与计算创新所有领域研究的 10 名博士生提供每人高达 6 万美元的奖学金。

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英伟达奖学金面向全球学者,每年都会出现激烈的竞争,今年的候选人就超过了 500 名,最终入选的十人中有五位华人。

据介绍,获奖者将在奖学金年度之前进入英伟达进行暑期实习,他们参与的工作处于加速计算的最前沿 —— 包括深度学习、机器人、计算机视觉、计算机图形电路、自动驾驶和编程系统等项目。

英伟达首席科学家 Bill Dally 表示,英伟达奖学金的获得者是全球最有才华的研究者,他们正在研究的科学问题至关重要。

十名入选者

2024-2025 年度奖学金的获得者包括:

Bailey Miller

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来自卡内基梅隆大学(CMU)。

研究方向:开发用于物理模拟的实用蒙特卡罗方法,以匹配蒙特卡罗渲染算法的可扩展性和鲁棒性,专注于设计易于微分的加速随机游走方法,并使用体积模型来处理棘手的复杂几何形状。

Nicklas Hansen

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来自加利福尼亚大学圣迭戈分校(UCSD),导师为 Xiaolong Wang 与 Hao Su。

研究方向:开发数据驱动的世界模型,使机器人能够理解现实世界并与现实世界互动。

Payman Behnam

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来自佐治亚理工(Georgia lnstitute of Technology),导师为 Alexey Tumanov。

研究方向:机器学习和系统交叉点的高性能、低延迟和节能设计。

Reinhard Wiesmayr

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来自苏黎世联邦理工学院(ETH ZUrich)。

研究方向:无线通信系统的机器学习辅助信号处理方法。

Songwei Ge

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来自马里兰大学(University of Maryland, College Park),导师为黃嘉斌(Jia-Bin Huang)和 David Jacobs。

研究方向:应用于图像和视频的生成模型,他致力于开发内容生成的合成方法、人类提供指导的可控创建过程以及促进人类参与的易于交互的界面。

Toluwanimi Odemuyiwa

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来自加利福尼亚大学戴维斯分校(UC Davis),导师为 John Owens。

研究方向:使用张量代数语言为图算法设计端到端抽象和框架,从与平台无关的计算声明性描述到特定于平台的实现。

Yiming Li

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来自纽约大学,导师为冯晨(Chen Feng)。

研究方向:开发稳健、高效和可扩展的人工智能算法,用于根据高维感官输入进行 3D 场景解析和决策,并整理大规模数据集,以有效地训练和验证这些用于自主机器人的算法。

赵岳(Yue Zhao)

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来自得州大学奥斯汀分校(University of Texas, Austin),导师为 Philipp Krähenbühl。

研究方向:将机器学习算法在工作站级硬件上进行训练,并部署在笔记本电脑和移动设备等日常设备上,以实现广泛使用、训练和协作共享。

李志琦(Zhiqi Li)

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来自南京大学,导师为路通(Tong Lu)。

研究方向:开发以视觉为中心的自动驾驶感知方法。

叶子豪(Zihao Ye)

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来自华盛顿大学(University of Washington),导师为 Luis Ceze。

研究方向:机器学习编译、基础模型服务系统和稀疏计算。

其他入围人选

英伟达同时公布了 2024-2025 年度奖学金的五位决赛入围人选,他们是:

Andrew Szot,来自佐治亚理工学院(Georgia lnstitute of Technology)。

Bobbi Winema Yogatama,来自威斯康星大学麦迪逊分校(University of Wisconsin Madison)。

Guanzhi Wang,来自加州理工学院(Caltech),导师为 Georgia Gkioxari 和岳益松(Yisong Yue)。

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Sehoon Kim,来自加州大学伯克利分校(UC Berkeley)。

Xi Deng,来自康奈尔大学(Cornell University),导师为 Steve Marschner。

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我们期待这些研究人员在各领域做出的贡献。

参考内容:

https://blogs.nvidia.com/blog/23rd-graduate-fellowship-awards-applications-open/

https://twitter.com/yukez/status/1733223032678674771

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通常英伟达显卡驱动程序中并没有明确“学习模式”这一通用概念,较为常见的是“游戏模式”和“性能模式”“平衡模式”“节能模式”等。下面以常见的“游戏模式”与“性能模式”“节能模式”对比来阐述其区别。 ### 游戏模式 - **图形性能**:游戏模式会针对游戏进行专门优化,将显卡的性能发挥到较高水平,以提供更流畅的游戏帧率、更高的分辨率和更精细的图形效果。例如在运行大型3A游戏时,游戏模式可让画面的光影效果、纹理细节等更加出色,减少画面卡顿和掉帧现象,为玩家营造沉浸式的游戏体验。 - **硬件资源分配**:会优先分配更多的显卡显存、带宽和计算资源给游戏程序,确保游戏能获得足够的硬件支持。同时,可能会提高显卡的核心频率和显存频率,以增强处理能力,但这也会使显卡的功耗和发热量增加。 - **系统响应**:在游戏模式下,系统会将更多的注意力集中在游戏进程上,可能会限制其他非必要程序的资源使用,以保证游戏的流畅运行。例如,后台的下载任务、系统更新等操作可能会被适当降低优先级。 ### 性能模式 - **图形性能**:性能模式同样注重发挥显卡的高性能,但并非专门针对游戏进行优化。它更侧重于在各类图形应用程序中提供较高的处理能力,适用于需要大量图形计算的场景,如视频编辑、3D建模、动画渲染等。在这些专业应用中,性能模式能加快处理速度,缩短任务完成时间。 - **硬件资源分配**:与游戏模式类似,性能模式会尽可能地挖掘显卡的潜力,提高核心频率和显存频率,增加硬件资源的投入。不过,在资源分配上会更加均衡,不会像游戏模式那样完全倾向于单一的游戏程序,而是会考虑到整个系统的图形处理需求。 - **系统响应**:在性能模式下,系统会为图形应用程序提供充足的资源,但不会像游戏模式那样对其他程序进行严格的限制。因此,在运行图形应用的同时,用户仍然可以进行其他常规操作,如浏览网页、处理文档等,但可能会对整体系统性能产生一定影响。 ### 节能模式 - **图形性能**:节能模式会降低显卡的性能输出,以减少功耗和发热量。在这种模式下,游戏的帧率和图形效果会受到一定程度的影响,可能无法达到游戏模式下的流畅度和画质水平。不过,对于一些对图形性能要求不高的小游戏或简单应用,节能模式仍然可以提供基本的使用体验。 - **硬件资源分配**:会降低显卡的核心频率和显存频率,减少显存和带宽的使用,从而降低显卡的功耗。同时,系统会根据实际的图形处理需求动态调整资源分配,只提供必要的硬件支持,以达到节能的目的。 - **系统响应**:节能模式下,系统会更加注重整体的能源效率,会优先保证系统的基本运行需求,而对图形性能的提升相对较少。因此,在节能模式下,系统的响应速度可能会较慢,尤其是在运行大型图形程序时,可能会出现明显的卡顿现象。 ```python # 以下是一个简单的伪代码示例,用于说明不同模式下显卡性能和功耗的关系 def game_mode(): performance = 90 # 假设游戏模式下性能评分为90分 power_consumption = 80 # 假设功耗为80瓦 return performance, power_consumption def performance_mode(): performance = 85 # 假设性能模式下性能评分为85分 power_consumption = 70 # 假设功耗为70瓦 return performance, power_consumption def energy_saving_mode(): performance = 60 # 假设节能模式下性能评分为60分 power_consumption = 30 # 假设功耗为30瓦 return performance, power_consumption # 调用不同模式函数 game_performance, game_power = game_mode() performance_performance, performance_power = performance_mode() energy_saving_performance, energy_saving_power = energy_saving_mode() print(f"游戏模式 - 性能: {game_performance}分, 功耗: {game_power}瓦") print(f"性能模式 - 性能: {performance_performance}分, 功耗: {performance_power}瓦") print(f"节能模式 - 性能: {energy_saving_performance}分, 功耗: {energy_saving_power}瓦") ```
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