博士申请 | 加州大学Merced分校Dong Li老师招收CS/CE博士生

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UC Merced

导师简介

李老师之前在工业界工作过。跟工业界联系广泛 (NVIDIA 和 Intel 等还有各大 national labs such as Livermore National Lab 和 Berkeley National Lab)。他的 PhD 学生都有夏季实习机会。事实上他的所有的 PhD 学生第一年就都去实习了，今年组里的 PhD 学生实习单位包括HP Labs, Facebook research and Tencent。李老师的研究文章经常发表在 top conferences (SC, HPDC, MICRO, ASPLOS, PPoPP, FAST 等)。他的学生基本在第一年或者第二年就有 CCFA 类的文章。

另外，李老师能从学生角度着想，给予学生很多悉心的指导。他遵循因材施教的原则，根据学生的毕业志向，从第一年开始就量身打造学生的具体培训计划，并尽最大努力给学生提供成长的环境和需要的资源。李老师把栽培学生当作工作的最重要目标，真心希望每个学生在组里成材。欢迎各位感兴趣的同学联系李老师组里的学生，了解李老师培养学生的态度。

李老师不仅大力欢迎硕士研究生同学申请，并大力欢迎优秀本科生同学申请！李老师非常看重本科生的可塑性和活力，愿意花时间培养他们。另外入学时间灵活，如有签证问题，可以暂时远程。

个人主页：

https://faculty.ucmerced.edu/dong-li/

招生信息

加州大学 Merced 分校 EECS 的 Dong Li 老师招收 CS 博士生 (2022 Spring/Fall)。李老师的研究方向是分布式并行系统（distributed and parallel systems）的设计和优化。具体来说他现在的研究课题有两个：

1. 非易失性内存 (non-volatile memory) 在企业级和大规模并行系统的应用，这个课题现在跟 Intel 和 Memverge 合作，产研结合有很多实际并具有影响力的结果；

2. 机器学习模型的性能优化，主要从系统角度减少模型训练的时间和功耗，这个课题现在跟 microsoft，西数 (western digital)，Facebook，还有 SKHynix 合作。

对学生的期望

1. 基本期望：有很好的 C/C++ 编程经验，有 system programming experience (linux system)；

2. 高级期望（学生能达到最好但不强求）：

- 熟悉 Linux file and storage system，有一定的内核编程经验；

- 机器学习（包括deep learning）；

- 并行编程经验（MPI, OpenMP, CUDA)；

- 有大规模并行系统性能分析和建模的经历（large-scale performance analysis and modeling)。

实习内推

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