博士申请 | 加州大学Merced分校Dong Li老师招收CS/CE博士生

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UC Merced

加州大学 Merced 分校地理位置优越，2 小时到硅谷和旧金山（旧金山可以直飞中国很多地方，回家方便），2 小时到加州黄金海岸，1 小时到优胜美地国家公园。由于离硅谷近，工作和实习机会很多，还可以从硅谷及时获得业界的最新动态。UC Merced 的 HPC 方向排名是全美第 7（CSRankings）。虽然仅仅成立 16 年，上升势头迅猛，继 2018 年 U.S.News 公立排名上升 29 名后，2019 年再次上升 32 名与其他 UC 兄弟院校携手进入前 50 名（UC Merced 44 名，UC Riverside 39 名，UCSC 34 名），到达这一成绩从无到有只用了 16 年。在 2021 年 US News 最新排名，UC Merced 在美国所有大学（包括公立和私立）排名 93，在过去 4 年内上升 72 个排名。另外 Merced 生活成本便宜。当其他 UC 分校（比如UCSC，UCSD，UCI）的学生还在为找廉价而又靠近学校的出租房头疼的时候，Merced 的学生很容易找到（而且 RA/TA 的钱足够花）。

导师简介

李老师之前在工业界工作过。跟工业界联系广泛 (NVIDIA 和 Intel 等还有各大 national labs such as Livermore National Lab 和 Berkeley National Lab)。他的 PhD 学生都有夏季实习机会。事实上他的所有的 PhD 学生第一年就都去实习了，今年组里的 PhD 学生实习单位包括HP Labs, Facebook research and Tencent。李老师的研究文章经常发表在 top conferences (SC, HPDC, MICRO, ASPLOS, PPoPP, FAST 等)。他的学生基本在第一年或者第二年就有 CCFA 类的文章。

另外，李老师能从学生角度着想，给予学生很多悉心的指导。他遵循因材施教的原则，根据学生的毕业志向，从第一年开始就量身打造学生的具体培训计划，并尽最大努力给学生提供成长的环境和需要的资源。李老师把栽培学生当作工作的最重要目标，真心希望每个学生在组里成材。欢迎各位感兴趣的同学联系李老师组里的学生，了解李老师培养学生的态度。

李老师不仅大力欢迎硕士研究生同学申请，并大力欢迎优秀本科生同学申请！李老师非常看重本科生的可塑性和活力，愿意花时间培养他们。另外入学时间灵活，如有签证问题，可以暂时远程。

个人主页：

https://faculty.ucmerced.edu/dong-li/

招生信息

加州大学 Merced 分校 EECS 的 Dong Li 老师招收 CS 博士生 (2022 Spring/Fall)。李老师的研究方向是分布式并行系统（distributed and parallel systems）的设计和优化。具体来说他现在的研究课题有两个：

1. 非易失性内存 (non-volatile memory) 在企业级和大规模并行系统的应用，这个课题现在跟 Intel 和 Memverge 合作，产研结合有很多实际并具有影响力的结果；

2. 机器学习模型的性能优化，主要从系统角度减少模型训练的时间和功耗，这个课题现在跟 microsoft，西数 (western digital)，Facebook，还有 SKHynix 合作。

对学生的期望

1. 基本期望：有很好的 C/C++ 编程经验，有 system programming experience (linux system)；

2. 高级期望（学生能达到最好但不强求）：

- 熟悉 Linux file and storage system，有一定的内核编程经验；

- 机器学习（包括deep learning）；

- 并行编程经验（MPI, OpenMP, CUDA)；

- 有大规模并行系统性能分析和建模的经历（large-scale performance analysis and modeling)。

申请方式请感兴趣的同学把 CV，transcript，英语分数发到李老师邮箱 [e-mail]，福利：GRE 成绩可以免除。

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