报告题目：《并行算法设计与优化》课程建设与思考

报告时间：2023年10月15日 9：30

报告方式：腾讯会议

会议码：130 630 184

报告地点：王湘浩楼A521

报告人：崔学峰 教授

报告人简介：

崔学峰博士，现任山东大学计算机科学与技术学院教授。崔博士在加拿大滑铁卢大学David R. Cheriton计算机科学学院先后获得学士、硕士和博士学位，而后继续在沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）担任博士后研究员。2016年加入清华大学担任Tenure-Track助理教授，2019年正式加入山东大学担任正教授。崔博士还担任中国生物信息学学会（筹）生物信息学算法研究专业委员会秘书长，山东省生物信息学会副秘书长，并获得了2019年ACM SIGBIO新星奖。

崔博士的主要科研领域为生物信息学。一直致力于设计机器学习与并行算法，解决与人类生活息息相关的生物问题。对于蛋白质生物信息学核心问题——同源搜索问题，提出了多个创新算法。近期研究重点为蛋白质结构和药物设计相关生物信息学研究。他的杰出研究工作曾3次发表在国际知名会议Intelligent Systems for Molecular Biology（ISMB，生物信息学顶级会议，每年仅录取约40篇论文），并多次发表在国际知名期刊Bioinformatics, Genome Medicine, Nucleic Acid Research (NAR), ACS Synthetic Biology等。此外，其创新科研成果被国际媒体Bio-Techniques报道1次，被国际媒体Science X报道2次。

报告内容简介：

在数据量和计算需求迅猛增长的现代环境中，并行算法已成为数据科学和相关领域中的基础性工具。然而，由于并行计算涉及的非线性思维模式与传统学科有所不同，这就需要教育者在并行算法教学上采用创新的教育方法。本次报告将从不同层面对并行算法和优化的教学提出新的角度。从理论角度看，图解算法呈现为一种直观的手段，有助于帮助学生解构和简化复杂算法概念；并行算法思维有利于学生在解决问题时灵活地组合运用经典算法。在实际操作层面，基于性能分析的程序优化（Profiler-Driven Program）使得开发者能够针对性能瓶颈进行迭代优化，从而显著提高程序的运行效率。大量的编程时间能够让学生了解到理论性能和实际执行性能之间的差异。在硬件支持方面，华为的云计算平台、鲲鹏云以及昇腾处理器，对于并行框架有充足的支持。这为并行算法的高效部署提供了优越的硬件环境，让学生有机会完成大规模集群的并行程序的部署。

主办单位：吉林大学计算机科学与技术学院

吉林大学软件学院

吉林大学计算机科学技术研究所

符号计算与知识工程教育部重点实验室

仿真技术教育部重点实验室

网络技术及应用软件教育部工程研究中心

吉林大学国家级计算机实验教学示范中心