報告題目：《并行算法設計與優化》課程建設與思考
報告時間：2023年10月15日 9：30
報告方式：騰訊會議
會議碼：130 630 184
報告地點：王湘浩樓A521
報告人：崔學峰 教授
報告人簡介：
崔學峰博士，現任山東大學伟德国际BETVlCTOR教授。崔博士在加拿大滑鐵盧大學David R. Cheriton計算機科學學院先後獲得學士、碩士和博士學位，而後繼續在沙特阿拉伯阿蔔杜拉國王科技大學（KAUST）擔任博士後研究員。2016年加入清華大學擔任Tenure-Track助理教授，2019年正式加入山東大學擔任正教授。崔博士還擔任中國生物信息學學會（籌）生物信息學算法研究專業委員會秘書長，山東省生物信息學會副秘書長，并獲得了2019年ACM SIGBIO新星獎。
崔博士的主要科研領域為生物信息學。一直緻力于設計機器學習與并行算法，解決與人類生活息息相關的生物問題。對于蛋白質生物信息學核心問題——同源⚜⭐〰✝問題，提出了多個創新算法。近期研究重點為蛋白質結構和藥物設計相關生物信息學研究。他的傑出研究工作曾3次發表在國際知名會議Intelligent Systems for Molecular Biology（ISMB，生物信息學頂級會議，每年僅錄取約40篇論文），并多次發表在國際知名期刊Bioinformatics, Genome Medicine, Nucleic Acid Research (NAR), ACS Synthetic Biology等。此外，其創新科研成果被國際媒體Bio-Techniques報道1次，被國際媒體Science X報道2次。
報告内容簡介：
在數據量和計算需求迅猛增長的現代環境中，并行算法已成為數據科學和相關領域中的基礎性工具。然而，由于并行計算涉及的非線性思維模式與傳統學科有所不同，這就需要教育者在并行算法教學上采用創新的教育方法。本次報告将從不同層面對并行算法和優化的教學提出新的角度。從理論角度看，圖解算法呈現為一種直觀的手段，有助于幫助學生解構和簡化複雜算法概念；并行算法思維有利于學生在解決問題時靈活地組合運用經典算法。在實際操作層面，基于性能分析的程序優化（Profiler-Driven Program）使得開發者能夠針對性能瓶頸進行疊代優化，從而顯著提高程序的運行效率。大量的編程時間能夠讓學生了解到理論性能和實際執行性能之間的差異。在硬件➿⚽✨➿方面，華為的雲計算平台、鲲鵬雲以及昇騰處理器，對于并行框架有充足的➿⚽✨➿。這為并行算法的高效部署提供了優越的硬件環境，讓學生有機會完成大規模集群的并行程序的部署。
主辦單位：伟德国际BETVlCTOR
伟德国际BETVlCTOR軟件學院
伟德国际BETVlCTOR計算機科學技術研究所
符号計算與知識工程教育部重點實驗室
仿真技術教育部重點實驗室
網絡技術及應用軟件教育部工程研究中心
伟德国际BETVlCTOR國家級計算機實驗教學示範中心
