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华裔科学家孙贤和博士:创立计算机数据处理新模式 [复制链接]

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银光图片
伊州理工大学著名华裔教授孙贤和博士,在提高计算机运行速度的科技前沿又有新建树。孙贤和博士为加快计算机数据处理速度创立了一个全新的数学模式(C-AMAT),介绍这种全新数学模式的论文,即将在著名业界学术刊物《国际电气电子工程师协会》(IEEE)杂志上发表。




创立C-AMAT数学模式

现任伊州理工学院计算机系主任的孙贤和博士,是著名的华裔科学家,他所提出的计算机内存加速比概念,在科研学术界被称为“孙倪定律”( Sun-Ni’s Law, 倪为倪明选,是当时孙贤和的论文指导教授),“孙倪定律” 是与Amdahl定律和Gustafson定律并列的可扩展计算的著名三大定律之一。

在“孙倪定律”的基础上,孙贤和教授新近创立的C-AMAT数学模式,通过平行内存读取的方式,可极大地减少计算机在数据读取方面的延误,让计算机读取速度最多可提高100倍。

孙贤和表示:“最重要的研究不是为某一个问题提供一个最快的运算模式,而是去发现一个计算的基本属性,为成千上万的运算模式构建基础。”自孙贤和在2013年提出C-AMAT数学模式以来,立即引起了科研、产业界的重视。

芝加哥大学教授、阿冈国家实验室(Argonne National Laboratory)资深计算机科学家安诸陈(Andrew Chien)表示,无论是智能手机还是超级计算机,运算速度方面主要障碍就集中在数据的移动方面,孙贤和教授提出的C-AMAT数学模式,就是为了解决这一关键性问题,对提供如今的软件运行,提升来来的计算机硬件设计都具有重要意义。

“孙倪定律”影响深远

通常认为中央处理器是提高计算机的计算速度的主要障碍,但孙贤和教授很早就发现在重负荷计算中,数据处理是提高计算速度的主要障碍。经过长期的研究,孙贤和教授在内存对计算的限制上的研究取得重大突破,“孙-倪定律”已成为可扩展计算中三大基本定律之一。

据悉,过去40年来,计算机中央处理器(CPU)的速度增长一直依照摩尔定律(Moore’s Law),即每年加快52%,每18个月提高一倍。然而,计算机的内存、硬盘速度则远远落后于CPU的增速,其中内存的提速仅为每年9%,硬盘的提速平均每年只有6%。 由于内存速度大约要比CPU速度慢400倍,这导致数据读取延时问题,形成一道影响数据移动和处理的“障碍墙”。

信息时代的资讯大爆炸与计算机数据处理“障碍墙”的存在,让计算机数据管理成为科研界的一个核心问题。正式在这个核心科研领域,孙贤和教授在1990年提出的“孙倪定律”, “孙倪定律”随后获得业界认可,被写进计算机专业高等教科书,并在2000年代被广泛应用于各种计算模式设计,特别是自2010年以来“巨大数据库”问题引起各界关注,“孙倪定律”出现在著名计算机业界权威刊物PC Magazine。





杰出华裔科学家
科研、教学管理两不误

过去20多年以来,孙贤和教授一直是计算机内存数据处理方面的前沿专家,并一直获得全美科技基金会(National Science Foundation, NSF)以及其它政府机构的支持。多年以来,孙贤和教授发表了近200篇专业著述,拥有4项专利,是多项国家项目的主持人。自2009年以来,孙贤和教授一直担任伊州理工学院计算机系主任,2012年孙贤和还当选“国际电子电器工程师学会”(IEEE)院士。

自孙贤和担任伊州理工学院计算机系主任以来,他推动成立了IIT计算机系咨询委员会,邀请众多大公司的科技领军人物担任委员,集社会资源和智慧去推动学科发展,推动IIT计算机系的全美排名,在招生人数增加的同时,所获得科研资金也创历史新高。

孙教授还策划了 「IIT华裔学生奖学金」,鼓励及表彰学习成绩优异、同时对华人社区做出贡献的学生,同时还推动IIT加强与中国的中国学术、文化、教育的交流,带来了该校中国留学生数量的迅速增长。








热心社区公益
促进中美友好交流

孙贤和教授不仅在科研上取得重大成就,同时还热心参与社区活动。孙贤和教授在担任美华学社社长期间,举办了2008年“芝加哥教育论坛”,研讨提升美籍华人的领导能力,邀请诺贝尔奖获得者、企业家、侨领、学生与大家讨论,对华人专业人士和华人青少年都有很大的帮助。

在2010年,孙贤和教授组织座谈会欢迎欧美同学会代表团,与科技部原副部长、欧美同学会副会长程津培等人热烈交流。在2012年,孙贤和教授积极支持“文化中国,四海同春”大型慰问演出,担任演出筹委会共同主 席。

孙贤和教授还与中国各大学建立了广泛的合作关系,对促进中美友好交流作了重要贡献。孙贤和教授担任新疆大学可扩展软件国际研究所所长、北京工业大学可扩展软件实验室主任,是中国科协海智专家和八大特邀海外代表,并且在北京航空航天大学、中国科技大学、中科院计算所、清华大学、上海大学等学术机构担任兼职和客座教授。






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