香港中文大学(深圳)AI Compiler 实验室 研究生/博士后招生
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一、实验室简介
香港中文大学(深圳) AI Compiler 实验室聚焦 AI 编译技术与新型计算架构的协同创新，致力于解决智能计算领域的核心挑战。研究方向覆盖 RISC-V 生态优化、存算一体架构、Expert LLM for Compiler 等前沿领域。
二、研究方向
AI编译器与体系结构协同设计
- RISC-V架构AI框架优化：针对边缘端RISC-V芯片，开发高性能、低功耗的AI推理框架。
- AIPC（AI-Optimized Personal Computing）：优化个人计算设备的AI编译流程，实现端侧模型高效部署。
- 存算一体（CIM）架构设计：探索新型存内计算架构，突破传统数据迁移瓶颈。
- GPU Kernel 深度优化：基于CUDA/OpenCL，开发高性能计算内核，释放GPU算力极限。
- AI驱动的编译器开发：构建专家级大语言模型（Expert LLM），实现编译器优化自动化与智能化。
三、招生对象与申请条件
1. 招生类型
博士研究生
硕士研究生
博士后研究员
(博士申请人/博士后优先)
2. 学术要求
对于攻读博士学位的申请人，需满足：
1. 毕业于认可的大学或机构，具有硕士学位，或；
2. 毕业于认可的大学或机构，具有学士学位，成绩不低于二级荣誉，或；
3. 毕业于认可的大学或机构，具有学士学位，成绩不低于“B”，或；
4. 具有相当于学士学位的资历；
对于攻读硕士学位的申请人，需满足：
1. 毕业于认可的大学，获得学士学位，荣誉等级不低于二等；或
2. 毕业于认可的大学，获得学士学位，成绩不低于“B”；或
3. 在高等教育机构完成了学业，并且获得了与荣誉学位相当的职业资格或类似资格。
所有申请者必须符合英语要求（符合以下要求之一）：
1. 托福: 550(笔试)/79(机考/在家考);
2. 雅思(学术): 6.5(考试中心/Online);
3. 获得香港或英语为母语国家的学校颁发的相关学位或专业证书；
备注：全国大学英语四、六级考试不可作为满足入学的英语语言要求。
详情: sds.cuhk.edu.cn
3. 技术能力要求
熟悉主流AI模型benchmark（GMM/Transformer/CNN等），具备模型优化经验。
掌握RISC-V架构特性，有开源项目开发经历者优先。
熟悉LLVM编译器框架或模拟器开发（gem5/QEMU等）者优先。
四、申请材料
1. 个人简历（含学术成果、项目经历及开源贡献）
2. 本科/硕士成绩单
五、奖学金
- 博士奖学金: sds.cuhk.edu.cn
硕士奖学金
- mscds.cuhk.edu.cn
- sds.cuhk.edu.cn
六、联系方式
- [email protected]
香港中文大学(深圳) AI Compiler 实验室聚焦 AI 编译技术与新型计算架构的协同创新，致力于解决智能计算领域的核心挑战。研究方向覆盖 RISC-V 生态优化、存算一体架构、Expert LLM for Compiler 等前沿领域。
二、研究方向
AI编译器与体系结构协同设计
- RISC-V架构AI框架优化：针对边缘端RISC-V芯片，开发高性能、低功耗的AI推理框架。
- AIPC（AI-Optimized Personal Computing）：优化个人计算设备的AI编译流程，实现端侧模型高效部署。
- 存算一体（CIM）架构设计：探索新型存内计算架构，突破传统数据迁移瓶颈。
- GPU Kernel 深度优化：基于CUDA/OpenCL，开发高性能计算内核，释放GPU算力极限。
- AI驱动的编译器开发：构建专家级大语言模型（Expert LLM），实现编译器优化自动化与智能化。
三、招生对象与申请条件
1. 招生类型
博士研究生
硕士研究生
博士后研究员
(博士申请人/博士后优先)
2. 学术要求
对于攻读博士学位的申请人，需满足：
1. 毕业于认可的大学或机构，具有硕士学位，或；
2. 毕业于认可的大学或机构，具有学士学位，成绩不低于二级荣誉，或；
3. 毕业于认可的大学或机构，具有学士学位，成绩不低于“B”，或；
4. 具有相当于学士学位的资历；
对于攻读硕士学位的申请人，需满足：
1. 毕业于认可的大学，获得学士学位，荣誉等级不低于二等；或
2. 毕业于认可的大学，获得学士学位，成绩不低于“B”；或
3. 在高等教育机构完成了学业，并且获得了与荣誉学位相当的职业资格或类似资格。
所有申请者必须符合英语要求（符合以下要求之一）：
1. 托福: 550(笔试)/79(机考/在家考);
2. 雅思(学术): 6.5(考试中心/Online);
3. 获得香港或英语为母语国家的学校颁发的相关学位或专业证书；
备注：全国大学英语四、六级考试不可作为满足入学的英语语言要求。
详情: sds.cuhk.edu.cn
3. 技术能力要求
熟悉主流AI模型benchmark（GMM/Transformer/CNN等），具备模型优化经验。
掌握RISC-V架构特性，有开源项目开发经历者优先。
熟悉LLVM编译器框架或模拟器开发（gem5/QEMU等）者优先。
四、申请材料
1. 个人简历（含学术成果、项目经历及开源贡献）
2. 本科/硕士成绩单
五、奖学金
- 博士奖学金: sds.cuhk.edu.cn
硕士奖学金
- mscds.cuhk.edu.cn
- sds.cuhk.edu.cn
六、联系方式
- [email protected]
