基本情況 |
姓名： |
譚婧炜佳 |
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性别： |
女 |
職稱： |
副教授 |
最高學曆： |
研究生 |
最高學位： |
博士 |
Email： |
jtan@jlu.edu.cn |
所在學科專業 |
計算機系統結構 |
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個人簡介：
譚婧炜佳，博士，副教授，博士生導師。現為中國計算機學會高級會員，中國計算機學會體系結構專業委員會執行委員，中國計算機學會容錯計算專業委員會執行委員。2016年博士畢業于美國休斯頓大學，2017年伟德国际BETVlCTOR海外引進博士A 類人才，2019 年吉林省青年人才托舉工程入選者，2020年首批吉林省人才“18條”政策-D類（省級領軍人才）入選者。2018年獲得EDA 領域頂級會議DATE’ 2018的最佳論文獎提名。2023年國家級虛拟仿真實驗教學一流課程《雲計算技術綜合虛拟仿真實驗》課程團隊成員。
發表CCF 推薦A、B 類期刊和會議及中科院一區等高水平論文30餘篇，包括頂級期刊和會議IEEE TC, IEEE TPDS, IEEE TCAD, SC, MICRO, ACM TODAES, ACM TECS, JSA, PACT, ICCD, IPDPS, DATE等。授權國家發明專利6 項，主持國家自然科學基金2項（面上、青年），吉林省科技發展計劃項目4 項。多次擔任TC, TMC, JSA, TAES, ESL, TJSC, JCSC, IET CDT 等著名國際期刊審稿人，以及NPC’2022, NAS’2022, RSDA’2022, RSDA’2021 等知名國際會議及研讨會程序委員會委員、IPDRM’2016 研讨會宣傳主席。
長期從事計算機體系結構領域的研究，在高性能并行計算機體系結構的可靠性方面提出了多項創新研究成果。建立了面向GPGPU和CNN加速器的體系結構級和程序級錯誤注入工具、分析模型框架、分析預測模型、錯誤保護及容錯設計方法等，建立了面向多芯片模塊集成GPU的電壓噪聲分析框架及體系結構級緩解方法，提出了多項硬件變異性感知的GPU體系結構設計方法。目前主要關注高性能處理器所面臨的新興應用場景、架構、工藝、器件等帶來的高能粒子、電壓噪聲、制成變異、老化、電磁、熱等可靠性挑戰，從程序、編譯、體系結構、電路等層面進行軟硬件協同設計研究。
研究方向：
計算機體系結構、處理器芯片架構設計、硬件可靠性、GPGPU、AI加速器、高能效計算
招生信息：
每年招收多名學碩及專碩，名額充足，歡迎感興趣的同學報考。
長期招收本科實習生，歡迎感興趣的同學與我聯系。
指導的已畢業碩士研究生，全部獲得研究生優秀獎學金、研究生學業獎學金、優秀畢業研究生榮譽。碩士期間均發表包括TC（CCF-A期刊）、TCAD（CCF-A期刊）、ICCD（CCF-B會議）、FGCS（中科院一區期刊）等在内的高水平論文和發明專利授權，畢業後進入國内著名公司、企業、研究機構等從事計算機體系結構及相關方向研發工作。
協助指導的已畢業博士研究生博士期間發表SC（CCF-A會議）、TCAD（CCF-A期刊）、FGCS（中科院一區期刊）、DATE（CCF-B會議）等高水平論文，畢業後入選伟德国际BETVlCTOR鼎新學者。
指導的本科生收到多所美國及香港一流大學的全獎博士offer，目前在美國弗吉尼亞大學、美國愛荷華大學等著名高校攻讀博士學位。
教育經曆：
2014-2016，美國休斯頓大學，電氣與計算機工程系，博士
2011-2014，美國堪薩斯大學，電氣工程與計算機科學系，碩士
2007-2011，伟德国际BETVlCTOR，伟德国际BETVlCTOR，本科
工作經曆：
2017至今，伟德国际BETVlCTOR，副教授
2016-2017，美國高通公司，高級工程師
2015、2016，美國太平洋西北國家實驗室，博士實習生
主持科研項目：
1. 國家自然科學基金，面上項目，2024-2027，在研。
2. 吉林省科技廳，2023-2025，在研。
3. 吉林省科技廳，重點研發項目，2022-2025，在研。
4. 吉林省科技廳，2019-2021，已結題。
5. 國家自然科學基金，青年科學基金，2019-2021，已結題。
6. 吉林省教育廳，2019-2020，已結題。
7. 吉林省科技廳，2018-2020，已結題。
代表性學術論文：
著作章節：
1. Jingweijia Tan, and Xin Fu, Addressing Hardware Reliability Challenges in General-Purpose GPUs, in Advances in GPU Research and Practice, Elsevier Publishing, 2016.
期刊論文：
1. Jingweijia Tan, L. Ping, Q. Wang, K. Yan, Saca-AVF: A Quantitative Approach to Analyze the Architectural Vulnerability Factors of CNN Accelerators. IEEE Transactions on Computers (TC), 2023. (CCF-A類)
2. Jingweijia Tan, K. Chen, W. Wang, K. Yan, X. Wei, MCM-GPU Voltage Noise Characterization and Architecture-Level Mitigation. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD), 2023. (CCF-A類)
3. Jingweijia Tan, M. Chen, Y. Yi, and X. Fu, Mitigating the Impact of Hardware Variability for GPGPUs Register File, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS), 2016. (CCF-A類)
4. H. Yue, X. Wei, Jingweijia Tan, N. Jiang, M. Qiu, Eff-ECC: Protecting GPGPUs Register File With a Unified Energy-Efficient ECC Mechanism. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD), 2022. (CCF-A類，通訊作者)
5. Jingweijia Tan, Q. Wang, K. Yan, X. Wei. Saca-FI: A microarchitecture-level fault injection framework for reliability analysis of systolic array based CNN accelerator. Future Generation Computer Systems (FGCS), 2023. (中科院SCI一區)
6. X. Wei, H. Yue, S. Gao, L. Li, R. Zhang, Jingweijia Tan, G-SEAP: Analyzing and characterizing soft-error aware approximation in GPGPUs. Future Generation Computer Systems (FGCS), 2020. (中科院SCI一區，通訊作者)
7. Jingweijia Tan, W. Wang, M. Ma, X. Wei, K. Yan, Improving the Performance of CNN Accelerator Architecture Under the Impact of Process Variations. ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES), 2023. (CCF-B類)
8. T. Bu, K. Yan, Jingweijia Tan, Towards Fine-Grained Online Adaptive Approximation Control for Dense SLAM on Embedded GPUs. ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES), 2022. (CCF-B類)
9. K. Yan, Jingweijia Tan, L. Liu, X. Zhang, S. R. Brankovic, J. Chen, X. Fu, Toward Customized Hybrid Fuel-Cell and Battery-powered Mobile Device for Individual Users, ACM Transactions on Embedded Computing Systems (TECS), 2020. (CCF-B類)
10. Jingweijia Tan, K. Yan, S. L. Song, X. Fu, Energy-Efficient GPU L2 Cache Design Using Instruction-Level Data Locality Similarity, ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES), 2020. (CCF-B類)
11. K. Yan, Jingweijia Tan, X. Fu, Improving Energy Efficiency of Mobile Devices by Characterizing and Exploring User Behaviors, Journal of System Architecture (JSA) 2019. (CCF-B類)
12. Jingweijia Tan and K. Yan, Efficiently Managing the Impact of Hardware Variability on GPUs' Streaming Processors, ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES), 2019. (CCF-B類)
13. Jingweijia Tan, Z. Li, M. Chen, and X. Fu, Exploring Soft-Error Robust and Energy-Efficient Register File in GPGPUs using Resistive Memory, ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES), 2016. (CCF-B類)
14. Jingweijia Tan, Y. Yi, F. Shen, and X. Fu, Modeling and Characterizing GPGPU Reliability in the Presence of Soft Errors, Elsevier Journal of Parallel Computing (ParCo), 2013. (CCF-B類)
會議論文：
1. H. Yue, X. Wei, G. Li, J. Zhao, N. Jiang, Jingweijia Tan, G-SEPM: Building an Accurate and Efficient Soft Error Prediction Model for GPGPUs, International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC), 2021. (CCF-A類, 通訊作者)
2. K. Yan, X. Zhang, Jingweijia Tan, and X. Fu, Redefining QoS and Customizing the Power Management Policy to Satisfy Individual Mobile Users, International Symposium on Microarchitecture (MICRO), 2016. (CCF-A類)
3. Jingweijia Tan and K. Yan, HVSM: Hardware-Variability Aware Streaming Processors' Management Policy in GPUs, Design, Automation and Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), 2018. (CCF-B類, 最佳論文獎提名)
4. Jingweijia Tan, K. Chen, K. Yan, MG-Voltage: Characterizing and Mitigating Voltage Noise in MCM-GPU Architectures, International Conference on Computer Design (ICCD), 2022. (CCF-B類)
5. X. Wei, H. Yue, Jingweijia Tan, LAD-ECC: Energy-Efficient ECC Mechanism for GPGPUs Register File, Design, Automation and Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), 2020. (CCF-B類, 通訊作者)
6. M. Ma, Jingweijia Tan, X. Wei, K. Yan, Process Variation Mitigation on Convolutional Neural Network Accelerator Architecture, International Conference on Computer Design (ICCD), 2019. (CCF-B類, 通訊作者)
7. Jingweijia Tan, K. Yan, S. L. Song, and X. Fu, LoSCache: Leveraging Locality Similarity to Build Energy-Efficient GPU L2 Cache, Design, Automation and Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), 2019. (CCF-B類)
8. Jingweijia Tan, S. Song, K. Yan, X. Fu, A. Marquez, and D. Kerbyson, Combating the Reliability Challenge of GPU Register File at Low Supply Voltage, International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques (PACT), 2016. (CCF-B類)
9. Jingweijia Tan, and X. Fu, Mitigating the Susceptibility of GPGPUs Register File to Process Variations, IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS), 2015. (CCF-B類)
10. Jingweijia Tan, Z. Li, and X. Fu, Soft-Error Reliability and Power Co-Optimization for GPGPU Register File using Resistive Memory, Design, Automation and Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), 2015. (CCF-B類)
11. Jingweijia Tan, and X. Fu, RISE: Improving the Streaming Processors Reliability Against Soft Errors in GPGPUs, International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques (PACT), 2012. (CCF-B類)
12. Jingweijia Tan, N. Goswami, T. Li, and X. Fu, Analyzing Soft-Error Vulnerability on GPGPU Microarchitecture, IEEE International Symposium on Workload Characterization (IISWC), 2011.
主講課程：
1. 《計算機系統結構》，計算機學院本科生必修課，2019年至今。
2. 《GPGPU異構高性能計算》，計算機學院本科生選修課，2021年至今。
3. 《計算機硬件系統設計實驗I》，計算機學院本科生必修實驗課，2023年至今。
4. 《計算機硬件系統設計實驗II》，計算機學院本科生選修實驗課，2024年起。
5. 《雲計算技術》，軟件學院本科生選修課，2018-2020年。
6. 《雲計算與分布式計算》，計算機學院研究生選修課，2022年。
