[全奖PhD] 悉尼科技大学UTS (QS Top 90) AI Compiler/HPC | 招收CS/Math/Physics背景

【关于课题组】 悉尼科技大学（University of Technology Sydney, UTS）何旭珍博士（Dr. Xuzhen He）课题组现招收全奖博士研究生（PhD Candidate）。何老师组内学术氛围浓厚，导师亲自指导（Hands-on），致力于在科学计算与现代计算机体系结构之间搭建桥梁。
【导师简介】 何旭珍 (Dr. Xuzhen He) 现任 UTS 高级讲师 (Senior Lecturer)，澳大利亚研究理事会 DECRA Fellow (相当于国内优青)。

• 顶尖教育背景： 本科毕业于清华大学；博士毕业于剑桥大学（获全额奖学金，并荣获 John Winbolt Prize）。
• 研究专长： 长期深耕于计算力学、AI 驱动的建模以及岩土工程领域，在顶级期刊发表多篇高水平论文，拥有丰富的科研资源与国际合作网络。

【研究方向：下一代科学计算基础设施 (AI for Science / System)】 本项目处于 AI Infrastructure 与 Scientific Computing 的交叉前沿。 传统的科学计算往往依赖于手工优化的代码，开发效率低且难以移植。本课题组旨在利用现代**机器学习编译器技术（Compiler Technologies）**革新这一领域。

• 核心目标： 开发一套智能编译框架，通过中间表示（IRs）、图优化（Graph-based Optimisation）和自动内核生成（Automated Kernel Generation）技术。
• 技术愿景： 将高层数学模型自动转化为在 CPU、GPU 和 TPU 等异构硬件上高效运行的机器码，实现无需人工底层调优的极致性能。

【招生要求 (Selection Criteria)】 课题组寻找对底层系统、代码优化有极强兴趣的“硬核”候选人。背景可为计算机科学、应用数学、计算物理或计算力学。

• 核心硬性要求：
• 1. 编程能力： 熟练掌握 C++ (Modern Standards) 和 Python。这是项目开展的基础。
  2. 数学基础： 深刻理解线性代数 (Linear Algebra) 和图算法 (Graph Algorithms)。
  3. 算法实现： 具备从底层（First Principles）实现数值算法的能力，而不只是调用现成的商业软件。
• 加分项 (Highly Desirable)：
• • 熟悉编译器基础设施，如 LLVM, MLIR, XLA, TVM, Taichi 等。
  • 熟悉高性能计算 (HPC) 及并行编程模型 (MPI, OpenMP)。
  • 具备 GPU 编程 (CUDA) 优化经验。

【奖学金待遇 (Scholarship)】

• 生活津贴 (Stipend)： $39,000 AUD / 年 (免税，约合人民币 18-19w)。
• 学费 (Tuition)： 全额免除 (Tuition Fee Waiver)。
• 学制： 3.5 年。

【申请方式】 名额已开放，欢迎感兴趣的同学直接联系。请将以下材料发送至何老师邮箱： 📧 Email: 1point3acres.com (邮件主题建议标注：PhD Application - Name - AI Compiler Project)

• 个人简历 (CV)
• 本科/硕士成绩单
• 简短的研究兴趣陈述 (Research Interest Statement)，请重点描述你的 Coding Experience 和 Computational Background。