Gennady Pekhimenko
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2019
Gennady Pekhimenko est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur. Il est professeur agrégé au département d’informatique de l’Université de Toronto où il dirige le groupe de recherche sur les écosystèmes. Il est également le cofondateur et dirigeant de CentML, une jeune entreprise torontoise qui s’attache à optimiser les tâches d’apprentissage automatique en les accélérant et en rendant leur exécution moins coûteuse.
Ses recherches portent sur la conception de hiérarchies de mémoires efficaces, les systèmes d’apprentissage automatique, le calcul approximatif, les compilateurs et l’accélération matérielle.
Prix
- Bourse de nouveaux chercheurs de l’Ontario, 2024
- Prix du meilleur artéfact, ACM, 2023
- Prix d’excellence des enseignants en début de carrière, VMware, 2022
- Chercheur-boursier Google, 2022
- Panthéon du Symposium international sur l’architecture d’ordinateurs (ISCA), 2021
- Sélection de l’IEEE MICRO, 2020-2021
- Prix du meilleur article, HiPEAC, 2020
- Amazon AWS Machine Learning Research Award, 2020-2021
- Facebook Faculty Research Award, 2020-2021
Publications Pertinentes
- Baorun Mu et coll.. « Sylva: Sparse Embedded Adapters via Hierarchical Approximate Second-Order Information », ICS 2024 (pp. 485-497)
- Yubo Gao et coll., « Proteus: Preserving Model Confidentiality during Graph Optimizations », MLSys 2024
- Karargyris, A., et coll., (2023). « Federated benchmarking of medical artificial intelligence with MedPerf », Nature Machine Intelligence. 5(7) (pp. 799-810).
- Muralidhar Andoorveedu et coll., « Tempo: Accelerating Transformer-Based Model Training through Memory Footprint Reduction », NeurIPS 2022
- Zheng, B., et coll. (2022). « DietCode: Automatic optimization for dynamic tensor programs », Proceedings of Machine Learning and Systems, 4 (pp. 848-863).