Hsiang-Tsung Kung ( chino :孔祥重; pinyin : Kǒng Xiangzhong ; nacido el 9 de noviembre de 1945) es un taiwanés -born americano científico de la computación . Es profesor de ciencias de la computación William H. Gates en la Universidad de Harvard . [2] Su investigación inicial en computación paralela produjo la matriz sistólica en 1979, que desde entonces se ha convertido en un componente computacional central de aceleradores de hardware para inteligencia artificial , incluida la Unidad de procesamiento de tensor (TPU) de Google . [3]De manera similar, propuso un control de concurrencia optimista en 1981, ahora un principio clave en los sistemas de transacciones de memoria y bases de datos, incluidos MySQL , Apache CouchDB , App Engine de Google y Ruby on Rails . Sigue siendo un investigador activo, con contribuciones continuas a la teoría de la complejidad computacional, diseño de hardware, computación paralela, enrutamiento, comunicación inalámbrica, procesamiento de señales e inteligencia artificial. [4]
HT Kung 孔祥 重 [1] | |
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Nació | 9 de noviembre de 1945 |
alma mater | Universidad Nacional Tsing Hua Universidad Carnegie Mellon |
Premios | Miembro de la Academia Nacional de Ingeniería Académico de la Academia Sinica Guggenheim Fellowship IEEE Computer Society Premio Charles Babbage |
Carrera científica | |
Campos | Ciencias de la Computación |
Instituciones | Universidad Carnegie Mellon Universidad de Harvard |
Tesis | Temas de Complejidad Computacional Analítica (1974) |
Asesor de doctorado | Joseph F. Traub |
Estudiantes de doctorado | Brad Karp Monica S. Lam Charles E. Leiserson Robert T. Morris |
Kung es conocido como un mentor influyente. Su consejo de 1987 sobre Ph.D. la investigación sigue estando bien citada. A lo largo de su carrera, ha sido igualmente considerado por el papel de su propia investigación como por el legado de sus estudiantes, que se han convertido en pilares en Y Combinator , Google Brain , IBM , Intel , Akamai , MediaTek , Stanford y MIT. .
Fue elegido miembro de la Academia Nacional de Ingeniería de EE. UU. En 1993 por presentar la idea del cálculo sistólico, las contribuciones a la computación paralela y la aplicación del análisis de complejidad a la computación integrada a muy gran escala (VLSI). [5] Kung también es miembro de Guggenheim Fellow, [6] miembro de la Academia Sinica en Taiwán , [7] y presidente de la Academia de IA de Taiwán. [8] Ha sido galardonado con el premio IEEE Charles Babbage, Inventor del año por la Asociación de Derecho de Propiedad Intelectual de Pittsburgh en 1991, y el premio ACM SIGOPS Hall of Fame en 2015. [9]
Temprana edad y educación
Kung nació en Shanghai el 9 de noviembre de 1945 y creció en Taiwán. Kung recibió su licenciatura en matemáticas de la Universidad Nacional Tsing Hua en 1968, antes de mudarse a los Estados Unidos. En 1971, se trasladó de la Universidad de Washington a Carnegie Mellon con Joseph F. Traub , cuando este último fue nombrado jefe del departamento de informática de CMU. [10] La investigación de posgrado de Kung en Carnegie Mellon se centró en la complejidad computacional y la computación paralela, y completó su tesis "Temas en la complejidad de la computación analítica" en 1973. [11]
Carnegie Mellon
En 1974, Kung y Traub publicaron el algoritmo de Kung-Traub para resolver ecuaciones no lineales, [12] basándose en una idea clave que Isaac Newton había pasado por alto cuando trabajaba en el mismo problema. Sus estudiantes en Carnegie Mellon incluyeron a Charles E. Leiserson , con quien publicó los primeros trabajos sobre la matriz sistólica, Monica Lam y Feng-hsiung Hsu . Leiserson se convirtió en profesor de informática e inteligencia artificial del MIT, y autor del libro de texto de algoritmos más utilizado " Introducción a los algoritmos ", Lam, profesor de Stanford y miembro temprano de Tensilica Inc. , Y Hsu, el diseñador principal de IBM. Deep Blue , la primera computadora en vencer a un gran maestro de ajedrez en un torneo. El trabajo de Kung durante este tiempo se cita en The Art of Computer Programming , de Donald Knuth , que consolida su importancia fundamental para el desarrollo temprano de la informática. Las otras contribuciones de investigación de Kung durante este tiempo incluyen la arquitectura del sistema iWarp, control de concurrencia optimista, lectura-copia-actualización de un método de sincronización de exclusión mutua utilizado en el kernel de Linux y un algoritmo de multiplicación de matriz distribuida óptima que evita la comunicación. [13]
Universidad Harvard
En 1992, Kung fue nombrado profesor de McKay de Ingeniería Eléctrica e Informática en Harvard. Más tarde fue elegido presidente de informática de la ciencia William H. Gates. Kung se convirtió en asesor de Robert T. Morris después de que Morris lanzara uno de los primeros gusanos de Internet . En 1995, mientras que los dos estudiantes graduados de Kung, Morris y Trevor Blackwell se asoció con Paul Graham para fundar Viaweb , que vendieron a Yahoo ! por $ 45 millones. Esta ganancia inesperada sembró Y Combinator , convirtiendo a los tres entre las fuerzas más influyentes en Silicon Valley. Morris y Blackwell también trabajaron junto a otro de los estudiantes de Kung, Cliff Young, quien se convertiría en el arquitecto jefe de la Unidad de Procesamiento de Tensores de Google. El TPU es uno de los primeros aceleradores de hardware de redes neuronales e implementa la matriz sistólica de Kung, ahora una tecnología fundamental del boom de la inteligencia artificial de la década de 2010.
La investigación de Kung durante este tiempo también fue influyente en la guerra por los estándares de tecnología inalámbrica WiMAX. Su trabajo en enrutamiento de datos inalámbricos geográficos con Brad Karp produjo el algoritmo GPSR , una tecnología subyacente a las redes ad-hoc y vehiculares. [14] Entre 1999 y 2006, Kung copresidió un doctorado conjunto. programa con colegas de Harvard Business School . El renovado interés en las matrices sistólicas para el aprendizaje profundo ha llevado a Kung a contribuir nuevamente al hardware para la inteligencia artificial, incluidas las redes neuronales de baja precisión distribuidas e integradas.
Ver también
- Matriz sistólica
- iWarp
- WARP (matriz sistólica)
- Control de concurrencia optimista
Referencias
- ^ https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5030663
- ^ "HT Kung" . www.seas.harvard.edu . 2019-04-24 . Consultado el 28 de junio de 2019 .
- ^ "Una mirada en profundidad a la primera unidad de procesamiento de tensor (TPU) de Google" . Blog de Google Cloud . Consultado el 28 de junio de 2019 .
- ^ "HT Kung - Citas académicas de Google" . scholar.google.com . Consultado el 28 de junio de 2019 .
- ^ "Dr. HT Tung" . Academia Nacional de Ingeniería de los Estados Unidos . Consultado el 21 de octubre de 2020 .
- ^ "Hsiang-Tsung Kung" . Fundación John Simon Guggenheim . Consultado el 28 de junio de 2019 .
- ^ "Hsiang-Tsung Kung" . Academia Sinica . Consultado el 21 de octubre de 2020 .
- ^ https://www.taiwannews.com.tw/en/news/3297418
- ^ "Premio al Salón de la Fama | ACM SIGOPS" . Consultado el 28 de junio de 2019 .
- ^ "El veterano investigador de computadoras HT Kung llega a Harvard | Noticias | The Harvard Crimson" . www.thecrimson.com . Consultado el 28 de junio de 2019 .
- ^ Kung, HT (1973). "Temas en complejidad computacional analítica" . search.library.cmu.edu . Consultado el 28 de junio de 2019 .
- ^ Lotfi, Taher; Soleymani, Fazlollah; Mahdiani, Katayoun; Ghorbanzadeh, Mohammad (1 de diciembre de 2016). "Una clase de algoritmos iterativos de tipo Kung-Traub para inversión de matriz" . Revista Internacional de Matemática Aplicada y Computacional . 2 (4): 641–648. doi : 10.1007 / s40819-015-0083-1 . ISSN 2349-5103 .
- ^ Jia-Wei, Hong; Kung, HT (1981). "Complejidad de E / S: el juego de guijarros rojo-azul". Actas del Decimotercer Simposio Anual ACM sobre Teoría de la Computación . STOC '81. Nueva York, NY, EE. UU .: ACM: 326–333. doi : 10.1145 / 800076.802486 .
- ^ Katsaros, Konstantinos (2010). "Una encuesta de protocolos de enrutamiento en redes ad hoc de vehículos" (PDF) . Avances en redes ad-hoc vehiculares: avances y desafíos . Archivado desde el original (PDF) el 25 de febrero de 2019.
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