Guya Bllocha
Guya Bllocha | |
---|---|
Alma Mater | Swarthmore College , Massachusetts Institute of Technology |
Kariera naukowa | |
Pola | Informatyka |
Instytucje | Carnegie Mellon University |
Praca dyplomowa | Modele wektorowe do przetwarzania danych równoległych (1988) |
Doradca doktorski | Charlesa E. Leisersona |
Doktoranci | Virginia Vassilevska Williams |
Guy Edward Blelloch jest profesorem informatyki na Uniwersytecie Carnegie Mellon . Znany jest ze swojej pracy w programowaniu równoległym i algorytmach równoległych . Prowadzi kurs 15-853: Algorytmy w świecie rzeczywistym, kurs 15-492: Algorytmy równoległe (wiosna 09) oraz kurs 15-210: Parallel and Sequential Data Structure and Algorithms (jesień 11) na Carnegie Mellon University . W 2011 roku został członkiem Stowarzyszenia Maszyn Komputerowych .
Blelloch jest laureatem nagrody IEEE CS Charles Babbage Award 2021 w uznaniu „wkładu w programowanie równoległe, algorytmy równoległe i interfejs między nimi”. W szczególności jego wkład badawczy polegał na interakcji rozważań praktycznych i teoretycznych w algorytmach równoległych i językach programowania. Jego wczesne prace nad implementacjami i algorytmicznymi zastosowaniami operacji skanowania (sum prefiksów) wywarły wpływ na projektowanie algorytmów równoległych dla różnych platform. Jego praca nad widokiem rozpiętości pracy (lub głębokości pracy) do analizy algorytmów równoległych pomogła opracować algorytmy, które są wydajne zarówno teoretycznie, jak i praktycznie. Jego praca nad językiem programowania Nesl rozwinęła ideę modeli kosztów opartych na programach i programowania równoległego. Jego praca nad równoległym wyrzucaniem elementów bezużytecznych była pierwszą, która pokazała granice zarówno czasu, jak i przestrzeni. Jego praca nad platformami do przetwarzania grafów, takimi jak Ligra, GraphChi i Aspen, położyła podwaliny pod równoległe przetwarzanie grafów na dużą skalę. Jego ostatnia praca nad analizą równoległości w algorytmach przyrostowych/iteracyjnych otworzyła nowe spojrzenie na algorytmy równoległe — tj. biorąc algorytmy sekwencyjne i rozumiejąc, że są one w rzeczywistości równoległe, gdy są stosowane do danych wejściowych w losowej kolejności.
Zobacz też
Linki zewnętrzne