4月16日下午,，應數學與信息科學院邀請，南京師范大學博士生導師高家全教授在數學樓多功能報告廳作了題為“面向眾核GPU的可擴展迭代方法并行架構”的學術講座,。學院相關負責人、部分青年教師,、本科生和研究生代表聆聽了報告,。

報告中，高家全指出,，數學在各個方面具有基礎性地位,，很多問題的本質問題均是數學問題。高家全通過對GPU和CPU的比較,，以及對存儲格式的介紹,，提出在應用時GPU對建立高效的并行解法、并行稀疏矩陣矢量乘以及GPU并行預條件子算法所面臨的難題,，闡述了對于解決以上問題的對迭代方法并行架構以及構建并行優(yōu)化模型的必要性,。在報告的互動環(huán)節(jié)，高家全對同學們提出的問題進行了詳細的解答,，并與參會老師就學術研究進行了交流和探討,。

高家全，博士,，數學與信息科學學院92級校友,，南京師范大學博士生導師、教授,。中國計算機學會高級會員,、ACM會員，中國高性能專委會委員,，中國軟件行業(yè)協(xié)會數學軟件分會會員,。研究方向：研究方向有并行計算、深度學習,、大數據分析與可視化,、智能計算及其應用、企業(yè)信息化系統(tǒng)與工程,。在《ACM Transactions on Parallel Computing》,、《Journal of Parallel and Distributed Computing》、《Parallel Computing》等國內外知名期刊和會議發(fā)表論文60多篇,。并擔任IEEE Transaction on Systems Man and Cybernetics Part B(TSMC-B), IEEE Transactions on Magnetics(TMAG)等多個國際著名期刊的審稿人,。獲得教育部科技進步二等獎一項。

(劉曉)