NVIDIA 一直透過 NVIDIA 研究生獎學金計劃（NVIDIA Graduate Fellowship Program）支援研究生從事基於 GPU 的工作。今年是 NVIDIA 研究生獎學金計劃的第 21 個年頭，該專案面向全球申請者開放，已經為近 200 名學生提供了 600 萬美元的獎學金。
今年，我們宣佈對 10 名從事 GPU 計算研究的博士每人提供高達 5 萬美元的獎學金。
獲獎者們從競爭激烈的申請中脫穎而出，他們引領著 GPU 計算研究的最前沿。他們的研究專案涉及深度學習、機器人、計算機視覺、計算機圖形學、架構、電路、高效能計算、生命科學和程式設計系統。
“我們的獎學金獲得者是世界上最有才華的研究生之一，”NVIDIA 首席科學家 Bill Dally 說。“他們正在研究計算機科學中一些最重要的問題，我們很高興支援他們的研究。”
NVIDIA 2022-2023 年度獎學金獲得者是：
- Davis Rempe，斯坦福大學——對 3D 運動建模以解決姿勢估計、形狀重建和運動預測，使智慧系統能夠理解動態 3D 物件、人和場景。
- Hao Chen，德克薩斯大學奧斯汀分校——開發下一代 VLSI 物理綜合工具，能夠在先進製造節點中生成驗收質量佈局，尤其是在模擬 / 混合訊號電路中。
- Mohit Shridhar，華盛頓大學——將基於視覺的機器人的語言、感知和行動聯絡起來，其中視覺和語言的表示是透過嵌入式互動而不是從靜態資料集學習的。
- Sai Praveen Bangaru，麻省理工學院——為數值積分器的系統微分開發演算法和編譯器，使它們能夠與機器學習元件無縫混合。
- Shlomi Steinberg，加州大學聖巴巴拉分校——開發物理光傳輸模型和計算工具 ——研究複雜環境中部分相干光模擬的計算學科。
- Sneha Goenka，斯坦福大學——透過軟硬體協同設計探索基因組分析工作流程，以實現遺傳疾病的超快速診斷並加速大規模比較基因組分析。
- Yufei Ye，卡內基梅隆大學——構建能夠感知物件之間物理互動、理解與物理世界互動的結果，甚至預測特定互動的潛在影響。
- Yuke Wang，加州大學聖巴巴拉分校——探索新穎的演算法和系統級設計和最佳化，以加速各種深度學習工作負載，包括深度神經網路和圖神經網路。
- Yuntian Deng，哈佛大學——使用深度生成模型開發可擴充套件、可控和可解釋的自然語言生成方法，在長文字生成中具有潛在應用。
- Zekun Hao，康奈爾大學——開發從真實世界的視覺資料中學習的演算法，並應用這些知識來幫助人類創作者構建逼真的 3D 世界。
同時也感謝 2022-2023 年獎學金決賽的入圍者：
- Enze Xie，香港大學
- Gokul Swamy，卡內基梅隆大學
- Hong-Xing (Koven) Yu，斯坦福大學
- Suyeon Choi，斯坦福大學
- Yash Sharma，蒂賓根大學
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https://www.nvidia.com/en-us/research/graduate-fellowships/
