胡睿晗

个人简介 课程 研究生招生 新建主栏目 工作经历 标题 工作单位 哈尔滨工业大学 职位/职称 助理教授/中级 起讫时间 2022.11-至今 简单介绍 哈尔滨工业大学计算学部，教师 标题 工作单位 职位/职称 起讫时间 2023.3-至今 简单介绍 软件工程专业，硕士生导师 基本信息 名称 胡睿晗，男，汉族，1992年生。工学博士，现工作于计算学部国家示范性软件学院，企业与服务智能计算研究中心，助理教授，硕士生导师。研究方向： 1、分布式并行计算，涉及大模型的并行训练和推理 2、云边端协同计算，涉及微服务工作流的调度，依托软件学院成教楼204工业互联网实验室 3、多具身智能体协同计算，涉及在元宇宙环境下的具身智能体协同作业 （1）云边端协同计算 研究工业大数据分析算法、AI模型，基于LLM已有的需求理解及任务规划能力与工厂感知、通信与控制集成系统，建立感知算法、智能感知模型库；研究工业大数据分析算法与LLM的快速、高质量、全过程的训练、测试工程化方法，实现DevOps开发平台；研究算法、模型的分布式部署运行环境，研究算法、模型、算力的综合调度方法，以支持模型的云边协同调度及模型间协同调度方法。 （2）数字孪生 研究可定制化的数字孪生车间/工厂智能运营平台。通过搭建高速率、低延时、海量连接的通信接口模块，高效化解工业领域上存在协议诸多、标准缺失、兼容性差等难题支持包括物理设备到传感器的服务接口，多种数据通信传输协议插件、业务插件等技术。提供工业组件库模型，并支持多端访问，搭建包括网页端、桌面端的多端展示平台。高分析性的装备/产线健康安全运维库。对三维线扫、机器人、机械臂等设备进行高实时感知和全生命周期管控，实现设备的远程智能运维和运行指数可视化。支持包括工业装备故障诊断预警部件检测、寿命预测智能组装，以及产线生产运维优化等技术，通过数字孪生的仿真和监控，为企业提供智能化决策支持。 （3）分布式并行计算 数据并行（Data Parallelism）是通过在多个设备上（例如多个 GPU）复制完整的模型，并将不同的数据批次分配给不同的设备，以并行处理数据的方法。每个设备计算自己的前向传播和反向传播，然后将梯度进行平均，最后更新模型参数。 张量并行（Tensor Parallelism）是将单一的计算任务切分成多个子任务，然后分配给多个并行设备进行计算。具体来说，就是将模型的参数或输入数据（即张量）分割成小块，然后在多个设备上并行计算每一小块的结果，最后再将结果合并。张量并行通常用于计算任务本身就非常复杂，需要大量计算资源的情况，例如大规模矩阵运算。 流水并行（Pipeline Parallelism）类似于工业生产线上的流水作业，每个工作站执行不同的任务，并将结果传递给下一个站点。在深度学习模型训练中，流水线并行就是将模型的各层分配给不同的设备，每个设备只执行分配给它的层的前向和后向计算。流水线并行通常用于模型不可能全部放入单个设备内存的情况，例如超大模型的训练。 讲授课程 名称 2023秋季学期 嵌入式系统B 2024春季学期 基础软件开发实践 科研项目 项目名称 面向智能体边缘协同的联邦卸载方法研究 项目来源 黑龙江省博士后面上项目一等资助 开始时间 2024 结束时间 至今 项目经费 担任角色 负责 项目类别 纵向项目 项目状态 进行中 简单介绍 项目名称 去中心化的网联启发式多传感融合目标检测方法研究 项目来源 黑龙江省自然科学基金面上项目 开始时间 2023 结束时间 至今 项目经费 担任角色 负责 项目类别 纵向项目 项目状态 进行中 简单介绍 项目名称 面向动态工业数字孪生云边协同的联邦卸载方法 项目来源 国家博士后基金面上项目 开始时间 2024 结束时间 项目经费 担任角色 负责 项目类别 纵向项目 项目状态 进行中 简单介绍 项目名称 多为信息融合的密集人群定位模型及其扩展性研究 项目来源 国家自然科学基金青年基金 开始时间 2022 结束时间 至今 项目经费 担任角色 负责 项目类别 纵向项目 项目状态 进行中 简单介绍 项目名称 装备制造后市场服务协同平台研发与应用 项目来源 国家重点研发计划子课题 开始时间 2024年 结束时间 至今 项目经费 主持 担任角色 负责 项目类别 纵向项目 项目状态 进行中 简单介绍