实验室介绍（加入实验室）

实验室的主要成员来自武汉大学计算机学院，实验室长期专注于程序分析和系统级优化，具体包括：系统层软件优化（内存管理、虚拟机、垃圾回收器）、AI系统优化等。

实验室积极为硕士生、博士生积极创造良好的科研条件：

• 科研津贴
• 资助参加国内外学术交流
• 与国际知名高校联合培养
• 赴国际知名高校交流访问
• 推荐头部企业研实习

招生说明：没有硬性条件，但是有自我驱动力、学习底层技术的热情、编程能力和英语能力，不畏挑战，有良好的自我时间管理(实验室不打卡，每周一次meeting)。

学生就业及深造

实验室的研究方向大多都涉及编译优化、系统层软件优化、内存管理等领域，因此在科研训练过程中，有一定的门槛和挑战；但是，同时，该方向也能建立一定的壁垒，适合长期沉淀积累，该方向的研究或工程人员供不应求，薪资待遇普遍高于多数开发岗位。实验室会尽量尊重学生对于科学研究或工程技术的意愿，对于研究生毕业后的研究发展没有限制，乐于为同学们工作或继续深造提供建议和帮助。

• 科学研究方面

  • 实验室通过提供学术指导、学术交流、实验环境等平台，让学生潜心科学研究。
  • 实验室多名学生以1作发表在CCF A类（包括TCAD，ASPLOS等）、CCF B类（包括DATE、ICCD、ESE等），以及CCF C类期刊或会议上发表论文。
  • 实验室已推荐多名学生前往美国Georgia Institute of Technology、加拿大University of British Columbia、澳洲UNSW、香港城市大学、国防科技大学等高校深造。有意向攻读博士学位的同学也能提前了解学习。

• 工程技术方面

  • 实验室通过提供技术成长指导、校企合作项目、建设技术知识库、业界技术交流等平台，让学生更快地成长。
  • 实验室跟相关领域头部企业（包括华为、OPPO、百度、平头哥、国产芯片企业等）有良好的沟通与项目合作，可以为同学们就业提供指导和帮助。
  • 实验室已有多名学生在毕业后加入华为、腾讯、平头哥等知名企业就业。

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科研方向

面向AI计算的系统层优化

• 方向介绍：
  • 探索AI计算的编译流程，以及相关开发框架（比如Pytorch、TensorFlow）的原理，并提出和验证新颖、有效的优化方法。
  • 实验验证平台：开源的AI编译框架，包括CMU的TVM、百度的PaddlePaddle和阿里的MNN等软件，以及GPU、NPU、CPU等硬件。
  • 相关技能或知识点：C++编程、编译原理、虚拟内存、智能计算系统、深度学习
  • 部分学习资料：AI编译

• 项目：
  • 基于DNN开发框架的高性能优化方法研究（基金）
  • 基于多范式编程模型和张量优化的智能计算框架平台关键技术研发（基金）
  • 面向深度神经网络的内存分配与优化方法研究（基金）
  • 面向国产NPU的深度学习框架适配与优化（CCF-飞腾基金）

Android内核分析与优化

• 方向介绍：
  • 探索Android内核的原理，重点关注其编译流程和虚拟机机制，并提出和验证新颖、有效的优化方法。
  • 实验验证平台：开源的Android实现版——AOSP，以及可刷AOSP的手机Pixel。
  • 相关技能或知识点：Java虚拟机、Android虚拟机、虚拟内存、操作系统、编译原理、C++编程
  • 部分学习资料：AOSP

• 项目：
  • Android应用代码尺寸优化方法研究（企业）
  • Android虚拟机的内存管理优化方法（企业）

程序分析与软件优化

• 方向介绍：
  • 面向传统或新型芯片的编译方法；基于程序分析的软件优化方法。
  • 实验验证平台：开源编译器LLVM等。
  • 相关技能或知识点：C++、编译原理、计算机组成与设计、程序分析等
  • 部分学习资料：程序分析与优化

• 项目：
  • 面向专用处理器的编译优化方法研究（企业）
  • 面向嵌入式系统的编译器内存优化方法（企业）

其他感兴趣（待进一步探索）的方向

• 面向类脑计算的编程框架
• 面向量子计算的编程框架
• 面向隐私计算的编程框架