- 纪泽宇
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个人简历
作者： 来源： 发布日期：2019-04-12 浏览次数：
姓 名：纪泽宇
职 称：讲师
办公室：304
电 话：13526856695
邮 箱：zeyu.ji@nwafu.edu.cn
基本信息 纪泽宇，男，1986年生，西安交通大学计算机科学与技术工学博士，中国计算机学会会员，中国计算机学会高性能专委会委员。有丰富的深度学习并行分布式技术研究与工作经验。主要研究方向为高性能计算，分布式计算，深度学习。参与国家级级项目2项、横向项目1项、校级项目1项。发表 SCI/EI论文 10余篇、实用新型专利 3 项。
研究方向 现研究方向 深度学习 分布式训练 高性能计算
承担的主要研究工作 深度学习模型的分布式训练和推理
开设课程 云计算，大数据存储与管理，深度学习
招生信息 招生要求：
1. 具备较好的编程能力，有深度学习方面的科创实践基础；
2. 具备良好的英语阅读及写作能力；
3. 能够积极参与组里的纵向研究性课题，以及横向实践性课题。
提供支持：
1. 完备的科研环境，以及充足的资金支持；
2. 参加国内/外会议，与知名高校及实验室进行学术交流的机会；
3. 为有意向进一步深造的同学提供推荐及支持。
在读学生：
2025级：刘泽瑞
大学生科创：
招收有积极参加科研项目，发论文意向的同学参加科创项目！
学术成果 Bin Liu, Yongyao Ma, Zijian Hu, Zeyu Ji*, Zhenli He*, and Keqin Li. GroPipe: A Grouped Pipeline Hybrid Parallel Method for Accelerating DCNNs Training[J]. IEEE Transactions on Computers, 2025:1-14.(CCF A类, 计算机体系结构顶级期刊)
Yao F, Zhang Z, Ji Z*, et al. LBB: load-balanced batching for efficient distributed learning on heterogeneous GPU cluster[J]. The Journal of Supercomputing, 2024, 80(9): 12247-12272. CCF C
Ji Z, Zhang X, Wei Z, et al. A tile-fusion method for accelerating Winograd convolutions[J]. Neurocomputing, 2021, 460: 9-19. CCF C
Ji Z, Zhang X, Li J, et al. EP4DDL: addressing straggler problem in heterogeneous distributed deep learning[J]. The Journal of Supercomputing, 2022, 78(13): 15663-15680. CCF C
纪泽宇; 张兴军; 付哲; 高柏松; 李靖波 ; 分布式深度学习框架下基于性能感知的DBSSGD 算法, 计算机研究与发展, 2019.冬季, 56(11): 2396-2409 CCF 中文A
项目 小麦病害智能监测和预警技术开发与示范 西安市农业重点产业链技术攻关项目（参与）
农作物病害检测模型边云协同框架开发 横向（主持）
主要粮食作物病虫害早期监测与预警平台研究与集成示范 陕西省重点产业链（参与）
分布深度学习并行优化关键技术研究 西北农林科技大学博士科研启动资金（主持）
大规模异构算力并行系统中联合异质作业调度与热量管理的优化研究 国自然（参与）
面向E级计算机的大型流体机械并行计算软件研制 国家重点研发计划（参与）
飞腾CPU应用优化研究 国家科技重大专项子课题 （第一负责人）编辑：0
终审：0