2020年度国家自然科学基金区域创新联合发展基金 一流科技创新项目获资助

近日,国家自然科学基金委员会公布了2020年度国家自然科学基金区域创新联合发展基金北京资助名单,一流科技与清华大学计算机系翟季冬研究员、数学工程与先进计算国家重点实验室赵捷博士联合申报的“基于多面体模型的深度学习张量编译器”项目榜上有名。

深度学习日渐成为提升生产力的重要技术,深度学习的计算力需求巨大,愈来愈需要基于AI芯片进行编程,但是AI芯片的编程调优复杂,如何通过编译器技术为特定芯片自动生成高效支持深度学习应用的代码具有重要的行业意义。传统的代码生成方式抑或无法满足深度学习及芯片的快速迭代、不够灵活,抑或需要投入大量精力进行手工编译、不够高效。此次,一流科技与清华大学、数学工程与先进计算国家重点实验室联合申报的课题“基于多面体模型的深度学习张量编译器”试图攻克这一难题。

该项目计划计划从以下四个角度的技术创新来攻克该难题。首先,设计支持深度学习新兴应用且对多面体模型友好的领域特定编程语言,第二,研发兼顾计算空间与数据空间的多面体模型循环变换技术,第三,设计面向人工智能领域特定体系结构的轻量级深度学习代价模型,第四,研发支持复杂人工智能应用的非仿射多面体模型自动张量编译器。

面对这样创新程度高、挑战难度大、社会意义强的重要研究课题,一流科技创始人袁进辉表示:“基于多面体模型的深度学习张量编译器对深度学习框架的推动将是革命性的,不仅可以及时响应软硬件的快速迭代,还能降低工程师的使用难度,让工程师无需花精力在芯片性能调优上,提升了整个行业的产出效率。虽然这个项目挑战大、难度高,但我们拥有非常强大的研究团队,包括清华大学计算机系的翟季冬博士、数学工程与先进计算国家重点实验室赵捷博士等国内知名学者,我们的合力会更快的推动这样的创新技术走到落地应用的阶段。基于多面体模型的自动张量编译器与一流科技的核心产品OneFlow深度学习框架结合后,可以大幅提高深度学习代码生成的性能,做到自动化程度高、表达能力强,在工业场景中可以解决更为复杂的问题,降低人工智能的应用门槛,对深度学习的产业应用普及有着重要价值。“

合作者翟季冬博士现任清华大学计算机系长聘副教授,博士生导师,主要研究领域为高性能计算、性能评测、编译优化等。2015-2016在斯坦福大学计算机系任访问助理教授。相关研究成果发表在高性能计算领域重要的国际会议和期刊,其中SC14论文入选会议Best Paper Finalist,是大陆学者首次入围该奖项。担任NPC 2018程序委员会主席、ACM/IEEE SC 2018、2019、2020程序委员会委员、PPOPP 2019、2020程序委员会委员、IEEE TPDS编委、FCS和JCST青年编委、中国计算机学会高性能计算专业委员会委员、ACM中国高性能计算专家委员会秘书长等。获教育部科技进步一等奖、中国电子学会科学技术一等奖、中国计算机学会优秀博士学位论文奖、国家自然科学基金优秀青年科学基金。翟季冬博士任职的清华大学计算机系高性能所,是国内开展并行分布式计算的重要课题组,在可扩展并行集群系统及其应用、高性能计算机性能评测、云计算、编译器、大规模网络存储系统等领域都进行了深入而系统的研究。

合作者赵捷博士分别于2016年和2018年在解放军信息工程大学和法国巴黎高等师范学院获计算机科学与技术专业和数学专业博士学位,目前就职于数学工程与先进计算国家重点实验室,先后主持或参与多项编译器方向的国家级重大项目。在法国巴黎高等师范学院和法国国家信息与自动化研究所攻读博士期间,赵捷博士参与研发了PPCG编译器、Pencil语言、以及深度学习编译器Tensor Comprehensions项目的研究。赵捷博士是国内为数不多的多面体模型技术专家,所撰写的关于多面体模型的综述文章发表在软件学报上,这项工作是多面体模型相关领域为数不多的重要中文参考文献。2020年与华为Mindspore团队合作,使用多面体模型解决了一个AI芯片代码编译优化的重要问题,获得了顶级学术会议MICRO 2020的最佳论文提名,MICRO是计算机体系结构领域的国际顶级会议,也是中国团队53年第3次入围该大会的最佳论文提名。

基础研究作为科技创新之源,关乎源头创新能力的提升,关乎建设科技强国的使命,对促进实现“两个一百年”奋斗目标有着重要的基础性作用。自然科学基金作为国家支持基础研究的主渠道之一,肩负着支撑推动我国基础研究高质量发展的光荣使命。本次国家自然科学基金对该课题的认可,不仅是对一流科技科研能力、创新能力的鼓励,更是对一流科技推动前沿技术落地的鞭策。未来,一流科技将持续走“前沿科技创新”的技术路线,助力我国人工智能行业的发展。