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深度學習模型推論和訓練優化研究 (Optimization of Deep Learning Model Inference and Training) Machine Learning Systems團隊的研究方向包括：平行與分散式計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術加速深度學習模型推論和訓練，並研究下一世代機器學習模型的系統開發和優化。 我們的研究方向著重於： 1. 模型壓縮與計算優化研究。 模型壓縮技術 (pruning and quantization) 透過減少AI模型容量與運算量，實現模型執行加速，對於嵌入式系統等資源受限的計算平台以及記憶體有限的AI加速器至關重要。為了有效執行壓縮後的模型，許多次世代處理器設計了新的運算功能，例如向量運算 (Intel AVX512, ARM SVE, RISC-V RVV) 和矩陣加速器 (matrix-multiplication unit on GPUs and NPUs) 等強化功能。我們將研究 (1) 如何利用這些強化運算功能加速壓縮模型的執行，(2) 各種計算平台，例如伺服器、邊緣裝置、異質系統等的壓縮模型的佈署方法。 2. AI加速器設計。 針對深度學習模型的推理加速，在FPGA板上實現AI加速器硬體設計，並進行軟硬體協同設計與優化研究。 3. 異質環境下深度學習模型推論優化研究。 智慧系統如自駕車與語音助理，通常需執行複雜的深度學習模型 (complex deep learning models: hybrid models, multi-models, and multi-task models)。與此同時，電腦架構正朝向異質多處理器設計發展 (heterogeneous architecture: CPUs+GPUs+AI accelerators)。如何整合異質處理器來執行複雜模型並達到高效能的運算，成為一項關鍵且具挑戰性的研究。針對此問題，我們將探討以下方向：(1) 模型運算與異質處理器的分配策略，(2) 排程演算法設計，(3) 模型執行平行化方法，包括資料平行（data parallelism）、模型平行（model parallelism）與張量平行（tensor parallelism）。 上述研究議題為國內外深度學習系統領域之重要發展方向，產業界及學術界均需此方面人才。適合擬專心研究，未來從事學術工作者或研發工作者，對於未來規劃進修博士學位者, 本實驗室之研究計畫提供優良之訓練環境與研究經歷。 薪資：碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」

【工作內容】 1.協助區域經營管理及發展 2.人員管理、教育、督導、調配、各項績效考核 3.政策宣達及督導門市落實各項政策 4.營運、商圈分析及評估 5.網路行銷參與及學習 【具備條件】 1.具服務熱忱、抗壓性高 2.跨部門溝通協調能力 3.具管理經驗二年以上佳 #培訓期間須配合公司排班，門市實習時間三至六個月 #負責區域：台中以南 地區 ⛔反求職詐騙聲明⛔ 敬告各位求職者： 本公司之徵才需求目前僅刊登於合法之人力銀行 並再次強調其他任何透過社群廣告貼文(貼文中標有贊助字樣)、 社團網站上之徵才需求與行為，皆與本公司無任何直接與間接關係。 本公司亦提醒各位求職者，詐騙集團手法不斷翻新， 請求職者在社群媒體或網路收到可疑招募訊息時， 務必小心求證，切勿加入不明帳號或將個資發送出去， 以免落入圈套損害個人權益。

從事 形式化驗證(formal verification)在 1. 量子軟體系統 2. 儲存系統 的相關研究。 形式化驗證是一個開發高品質軟體的方法。 這方法會要求使用者提供他程式碼的〝規格〝。一個常見的方式，是用前置-後置條件來描述此規格，對一個排序的程式而言，我們會要求其前置條件是〝輸入為一個整數序列〝，而其後置條件為〝回傳值回輸入序列經過由小到大重新排列的結果〝。當然，是用電腦能看懂的語言表示。 之後，形式化驗證會用嚴謹的數學方法和電腦工具，〝證明〝一個該程式是否滿足該規格。這方法已經被很多歐美頂尖企業採用，例如微軟使用它來檢驗協力廠商所撰寫的驅動程式，AWS也大量採用他來驗證其雲端系統。AWS的CTO甚至在AWS 2020的開發者會議上，花了他整個演講1/3的時間，來解釋AWS如何用形式化驗證提高其服務品質。 本實驗室從事形式化驗證已經研究已經有十多年的時間，在全世界同行中也有相當的知名度。目前我們研究主軸在兩個方向： [量子軟體系統驗證] 隨著量子電腦硬體的逐漸成熟，對應的量子軟體開發技術也日益受到重視。可以預見的，軟體的規模會不斷地增加，確保設計出來的程式正確無誤的難度也會高速提升。這現象在傳統軟體已經很普遍，任何有一定規模的軟體程式，無可避免的都會有大大小小的錯誤，最後只能和這些錯誤共存。我們相信如果沒有引入新的技術，很快量子軟體也會走向這條路。 形式化驗證在量子程式的發展也已經有十數年。目前主流的技術有兩大缺點，基於霍爾邏輯的技術有強大的能力，能處理十分複雜的量子程式分析，但是他的使用需要大量人力介入，需要的工作量常常是寫程式本身的數倍。這樣的技術比較適合用在確保關鍵系統的品質上（如核電廠的控制程式）。基於抽象解釋的技術則是另一個極端。他是全自動的，但是有著常常誤報程式錯誤的缺點。這大大減低的該類工具的可用性。 最近中研院的團隊開發了一個基於樹自動機(tree automata)的全新量子電路驗證技術。他克服了上述兩個問題。這是一個全自動的技術，使用者只需要提供電路和預期的答案，該技術就能自動檢查，對所有允許的起始量子狀態，有沒有任何的可能，在執行完電路後產生和預期不同的結果。同時這樣技術是精確的，他完全不會誤報錯誤，大大的增加了可用性。 有關於這個方向，還可以參考Quantum Computer Systems: Research for Noisy Intermediate-Scale Quantum Computers一書 的Ch 5,6,9來得到大概輪廓（連結：https://www.morganclaypool.com/doi/abs/10.2200/S01014ED1V01Y202005CAC051）。 下面是一些和我們近期研究題目相關的參考文獻： [1] Yuan-Hung Tsai, Jie-Hong R. Jiang, Chiao-Shan Jhang: Bit-Slicing the Hilbert Space: Scaling Up Accurate Quantum Circuit Simulation. DAC 2021: 439-444 [2] Parosh Aziz Abdulla, Bengt Jonsson, Pritha Mahata, Julien d‘Orso: Regular Tree Model Checking. CAV 2002: 555-568 [3]https://zxcalculus.com [4]Miller, D. Michael, and Mitchell A. Thornton. 〝QMDD: A decision diagram structure for reversible and quantum circuits.〝 36th International Symposium on Multiple-Valued Logic (ISMVL‘06). IEEE, 2006. [5]Mingsheng Ying. 2012. Floyd－－hoare logic for quantum programs. ACM Trans. Programming Language System [儲存系統驗證] 可參考我們發表在OSDI的論文： [1] Yun-Sheng Chang, Yao Hsiao, Tzu-Chi Lin, Che-Wei Tsao, Chun-Feng Wu, Yuan-Hao Chang, Hsiang-Shang Ko, Yu-Fang Chen: Determinizing Crash Behavior with a Verified Snapshot-Consistent Flash Translation Layer. OSDI 2020: 81-97 和下面相關文獻： [2] Abdulla, P.A., Haziza, F., Holík, L. et al. An integrated specification and verification technique for highly concurrent data structures. Int J Softw. Tools. Technol. Transfer. 19, 549–563 (2017). [3] Luke Nelson, James Bornholt, Ronghui Gu, Andrew Baumann, Emina Torlak, Xi Wang: Scaling symbolic evaluation for automated verification of systems code with Serval. SOSP 2019: 225-242 [4] Frama-c WP tutorial (https://allan-blanchard.fr/publis/frama-c-wp-tutorial-en.pdf) [5] Tej Chajed, Joseph Tassarotti, M. Frans Kaashoek, Nickolai Zeldovich: Verifying concurrent, crash-safe systems with Perennial. SOSP 2019: 243-258 薪資：學士38388元起薪，碩士44968元起薪，博士64711元起聘，該職缺係「適用勞動基準法」

※應徵正職者須經「3個月考核」。 ※指定地區門市區域津貼加給PLUS+！ ※所屬門市業績達成時，另有業績獎金酬勞。 ※相關加給、津貼依公司規定發放，並依職等有所區別。 ★★★工作好所在，安心好厝邊！★★★ 義美門市擴大徵才囉！ 沒有職場經驗？沒關係！ 義美門市一定會是你最棒的職涯起點。 正職儲備幹部 月薪35,000~42,000元。（固定或變動薪資因個人資歷或績效而異） 配合公司教育培訓12~18個月，即可挑戰門市主管職務。 挑戰店長絕對少不了你！(*´∀`)~♥ 年薪上看60萬以上，等你來挑戰！ξ( ✿＞◡❛) ~~找一個離家近的工作，一起實現自我吧！~~ ※歡迎親洽各門市店長應徵！！ 我們希望你能夠... ◎自信介紹最安心的義美食品，讓顧客吃的放心、用的安心！ ◎櫃台收銀一把照！ [工作內容] ＊門市商品介紹及銷售結帳包裝。 ＊提供顧客之接待與需求服務 (電話諮詢、調貨、包裝及退換貨處理）。 ＊商品進貨、補貨、入庫、商品陳列排面整理、銷售管理及庫存管理。 ＊維持門市週遭之環境整潔。 [工作性質] ＊無經驗可，可配合輪調者佳。 ＊須配合輪班。

※經「3個月計時培訓」，有意願進一步挑戰的，通過評核方可轉任正職。 ※指定地區門市區域津貼加給PLUS+！ ※相關加給、津貼依公司規定發放，並依職等有所區別。 ★★★工作好所在，安心好厝邊！★★★ 義美門市擴大徵才囉！ 沒有職場經驗？沒關係！ 義美門市一定會是你最棒的職涯起點。 通過評核即轉任正職， 正職儲備幹部 月薪32,000~39,000元。（固定或變動薪資因個人資歷或績效而異） 配合公司教育培訓12~18個月，即可挑戰門市主管職務。 挑戰店長絕對少不了你！(*´∀`)~♥ 年薪上看80萬以上，等你來挑戰！ξ( ✿＞◡❛) ~~找一個離家近的工作，一起實現自我吧！~~ ※歡迎親洽各門市店長應徵！！ 我們希望你能夠... ◎自信介紹最安心的義美食品，讓顧客吃的放心、用的安心！ ◎櫃台收銀一把照！ ◎讓環境一絲不苟、一塵不染，優良的商品需要最棒的陳列環境！ ◎讓來店顧客感受到購物的樂趣與溫暖吧！感動服務小天使就是你！ ◎富有同理心，為顧客解決困擾，讓顧客的回饋成為公司成長的動能！ ◎期待職場前景更上一層樓？拿出不怕挑戰的態度，讓我們為你鋪路！ ~~門市營業、後勤行政、總部管理，只要你有勇氣，歡迎來挑戰！ [工作內容] ＊門市商品介紹及銷售結帳包裝。 ＊提供顧客之接待與需求服務 （如：電話諮詢、調貨、包裝及退換貨處理）。 ＊商品進貨、補貨、入庫、商品陳列排面整理、銷售管理及庫存管理。 ＊維持門市週遭之環境整潔。 [工作性質] ＊無經驗可，可配合輪調者佳。 ＊須配合輪班。

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