2018年5月21日，信息與通信工程學院邀請到IEEE Fellow、德克薩斯農(nóng)工大學胡江教授，在科研樓B302作題為“智能計算與計算智能”的學術(shù)報告，學院黨委書記李玉柏教授主持論壇。
學院黨委書記李玉柏在講座之前代表學院對胡江教授的來訪表示熱烈歡迎。他介紹了學院在雙一流建設(shè)過程中的推進情況，同時，表示智能計算將是學院今后發(fā)展的一個重要研究方向。
胡教授的報告分為三部分，他通過一些研究實例對智能技術(shù)與計算技術(shù)的互動進行展示。
第一部分是關(guān)于怎樣用天然智能技術(shù)同時實現(xiàn)多核處理器的功耗降低和性能提升的問題。對于多核處理器，首先面臨的是芯片功耗的問題。隨著芯片性能的增強，功耗也會顯著增加，將會導致過度發(fā)熱等問題。解決此問題的其中一種解決方案是動態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)。根據(jù)芯片負載來實時調(diào)整芯片的工作狀態(tài)。胡老師課題組通過一種巧妙的方法，結(jié)合智能技術(shù)，就可以在降低功耗的同時，也提高工作頻率。
當網(wǎng)絡(luò)中不同的核工作電壓高低不同時，就會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的堵塞，如果將擁堵的核電壓降低，就可以降低功耗，同時也可以減少網(wǎng)絡(luò)堵塞，提高工作性能。胡老師首先介紹了處理過程中相關(guān)的專業(yè)術(shù)語。首先是QoS(Quality of Service)的概念，指一個網(wǎng)絡(luò)能夠利用各種基礎(chǔ)技術(shù)，為指定網(wǎng)絡(luò)提供更好地通信的服務(wù)能力。接著介紹了片上網(wǎng)絡(luò)中的一種Tcp vegas協(xié)議，可以有效調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的資源分配情況。通過幾種電壓調(diào)整方案的比較，可以發(fā)現(xiàn)，基于Qos的智能方案相比于傳統(tǒng)方案可以降低功耗百分之40以上，同時保證性能表現(xiàn)一致。
第二部分是基于人工智能的數(shù)據(jù)中心能源管理方法。通過強化學習的Q-learning方案，可以做到在性能幾乎沒有損失的情況下，大幅度降低對電池壽命的影響。
第三部分是用并行計算和數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)提高基于模型的機器學習效率的方法。采用動態(tài)規(guī)劃的策略來對Reward function進行優(yōu)化，運行時間為指數(shù)時間。一方面是通過GPU并行處理，對決策樹中的不同路徑分開處理，提高運算速度。另一方面，進行數(shù)據(jù)壓縮DSS，對概率矩陣進行局部近似處理。通過實驗結(jié)果比較，可以發(fā)現(xiàn)運行時間降低了兩個數(shù)量級以上。
胡江教授的精彩報告贏得了在座師生的熱烈掌聲。在互動環(huán)節(jié)中，胡教授深入淺出地為同學們講解了學習率的選擇與矩陣壓縮等問題，并代表德克薩斯農(nóng)工大學向同學們發(fā)出熱情邀請。
