本月，NVIDIA 研究生奖学金计划向六名参与 GPU 计算研究的博士生每人颁发了 25000 美元奖学金。
“这些表现优异的研究生正在帮助定义 GPU 计算的未来发展，我们很高兴支持他们的工作，”NVIDIA 首席科学家 Bill Dally 说。
该奖学金计划支持研究生进行基于 GPU 的研究工作。 我们从来自 21 个国家/地区的 100 多名申请人中选出了以下获奖者。
以下为获奖者介绍：
加州大学戴维斯分校的 Saman Ashkiani
Saman 的研究重点为设计和实施适用于 GPU 等大量并行机器的动态数据结构。 他还对 GPU 上的动态内存分配感兴趣，而这也可看作一个动态数据结构难题。
卡内基梅隆大学的 Yong He
Yong 的研究重点在于为未来的高性能图形系统设计域特定语言和编译框架，专注于减少探索性能关键型选择的开发工作。 他的兴趣是通过新的编程抽象和编译技术，解决大规模图形应用中存在的性能优化和软件工程问题。
斯坦福大学的 Yatish Turakhia
Yatish 的研究重点为设计用于从读取基因序列组合到搜寻远程同源，大幅提升各种基因组序列比对算法速度的协同处理器。 设计出的硬件用于加快在基因组研究中取得新发现，同时降低在进行精准医学等重大基因组分析时暴涨的计算成本。
纽约大学的 Minjie Wang
Minjie 的研究重点为用于大型深度学习的分布式系统。 他的目标是弥合机器学习应用程序和系统之间的差距，以及打造高效灵活的深度学习平台。 他近期的研究计划包括 MXNet 和 Minpy。
麻省理工学院的 Jiajun Wu
Jiajun 的研究重点为从合成和真实的视觉数据中找到结构性和物理性物体特性的特征，并将其用于理解物体、场景和代理之间的相互作用。 他的研究以识别模型（例如卷积网络）和生成系统（例如物理和图形引擎）为基础。
作为 Compute the Cure 计划的一部分，今年我们的 NVIDIA 基金会再次赞助了一名研究生，这一计划旨在推动癌症治疗方法的发展：
萨塞克斯大学的 Gang Wu
Gang 的研究着重于将新的 GPU 和机器学习技术用于大型生物医学图像分析。 他的研究计划是开发一个开放式平台，并用它来加强癌细胞摄入金纳米粒子的荧光寿命成像分析。 这项研究有可能推动当前的生物研究改革，尤其是在给药及开发、诊断和治疗方法等方面。
我们也表扬六名决赛入围者：
- 伊利诺伊大学香槟分校的 Ahmed Elkholy
- 麻省理工学院的 Achuta Kadambi
- 普林斯顿大学的 Caroline Trippel
- 布朗大学的 Yu-Hang Tang
- 加州大学伯克利分校的 Ling-Qi Yan
NVIDIA 研究生奖学金计划欢迎世界各地的研究生报名申请。