顾清和

Gu Qinghe
138-0000-0000|qinghe.gu@example.com|南京 · 鼓楼区|orcid.org/0000-0000-0000

研究兴趣Research Interests

机器学习系统与高效推理、分布式训练、边缘端模型压缩。关注「在受限算力下把模型做得又快又稳」的工程与理论问题， 近三年围绕动态稀疏化与算子融合方向发表论文 5 篇（一作 3 篇）。

教育背景Education

2021.09 — 2026.06
（预计）
某某大学 · 计算机科学与技术 博士
导师：某某 教授 ｜ 实验室：高效智能计算实验室
研究方向：动态稀疏化推理加速；博士期间 GPA 3.9 / 4.0
2017.09 — 2021.06
某某大学 · 软件工程 学士
GPA 3.8 / 4.0（专业前 3%）｜ 国家奖学金（2019、2020）
毕业论文：《面向移动端的目标检测模型轻量化研究》获评校级优秀毕业论文

科研与项目经历Research & Projects

2023.03 — 至今
动态稀疏化推理引擎（核心贡献者，3 人团队）
  • 设计基于激活分布预测的稀疏度调度策略，在保持精度损失 < 0.4% 的前提下，端侧推理延迟降低 2.3 倍。
  • 实现算子融合与内存复用优化，显存峰值占用下降 41%，已在 2 个合作企业场景落地。
  • 成果整理为一作论文投稿至 CCF-A 类会议（已录用）。
2022.06 — 2022.12
国家自然科学基金项目 参与人
子课题：面向异构集群的分布式训练通信优化
  • 负责梯度压缩模块实现与实验，8 卡训练吞吐提升 34%，通信开销降低 52%。
2020.07 — 2020.09
某某科技 · 算法实习生
推理优化组
  • 完成图像预处理流水线 GPU 化改造，单请求端到端耗时从 46ms 降至 21ms。

代表性论文Publications

  1. Gu Q., et al. Adaptive Sparsity Scheduling for On-Device Inference. 第 XX 届 CCF-A 类会议, 2026.（第一作者）
  2. Gu Q., et al. Operator Fusion under Memory Constraints. 某某国际期刊 (SCI Q1), 2025.（第一作者）
  3. Gu Q., et al. A Survey on Efficient Transformer Inference. 某某学报（中文核心）, 2024.（第一作者）

专业技能Skills

编程语言
C / C++（熟练，CUDA 编程）· Python（熟练）· Rust（了解）· Shell
框架工具
PyTorch · TVM / ONNX Runtime · TensorRT · 分布式训练框架（DeepSpeed / Megatron）
语言能力
英语 CET-6（可独立撰写英文论文与投稿）· 日语 N2

荣誉与奖励Honors & Awards