Gennady Pekhimenko
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Gennady Pekhimenko est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur. Il est professeur adjoint au département d’informatique de l’Université de Toronto où il dirige le groupe de recherche sur les écosystèmes.
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
- 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
- Reddi, V. J., Cheng, C., Kanter, D., Mattson, P., Schmuelling, G., Wu, C. J.,... Zhou, Y. (2020). « MLPerf inference benchmark », ACM/IEEE 47th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA), p. 446-459.
- Mattson, P., Cheng, C., Coleman, C., Diamos, G., Micikevicius, P., Patterson, D.,... Zaharia, M. (2019). « MLPerf training benchmark », Proceedings of Machine Learning and Systems, 2:336-349.
- Jayarajan, A., Wei, J., Gibson, G., Fedorova, A., Pekhimenko, G. (2019). « Priority-based parameter propagation for distributed DNN training », Proceedings of the 2nd SysML Conference.
- Hassan, H., Pekhimenko, G., Vijaykumar, N., Seshadri, V., Lee, D., Ergin, O., Mutlu, O. (2016). « ChargeCache: Reducing DRAM latency by exploiting row access locality », IEEE International Symposium on High Performance Computer Architecture (HPCA), p. 581-593.
- Pekhimenko, G., Seshadri, V., Mutlu, O., Kozuch, M. A., Gibbons, P. B., Mowry, T. C. (2012). « Base-delta-immediate compression: Practical data compression for on-chip caches », 21st International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques (PACT), p. 377-388.
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