基本信息
朱虎明　副教授 硕士导师
博士学科：
硕士学科：计算机科学与技术　
工作单位：人工智能学院

联系方式
通信地址：西安电子科技大学224信箱
电子邮箱：zhuhum@mail.xidian.edu.cn
办公地点：主楼三区403


个人简介

朱虎明，男，博士，副教授，1978年出生于陕西，2001年、2004年和2010年分别获西安电子科技大学本科、硕士和博士学位。2004年起在西安电子科技大学工作，任助教、讲师和副教授，中国计算机学会高性能计算专业委员会委员。担任“AMD-西电多核异构高性能实验室”技术负责人。承担国家自然科学基金、陕西省自然科学基金、中央高校基本科研业务费和知名IT企业英特尔、AMD等公司的研究项目多个。已发表SCI 和EI论文十多篇，获授权专利和软件著作权近十项。2018年1月—2018年12月作为中组部、团中央第十八批博士服务团成员，在甘肃白银有色集团股份有限公司挂职，担任产业拓展部副主任。


主要研究方向

高性能计算与人工智能系统
高性能计算及其应用
GPU计算

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基本信息
朱虎明　副教授 硕士导师
博士学科：
硕士学科：计算机科学与技术　
工作单位：人工智能学院

联系方式
通信地址：西安电子科技大学224信箱
电子邮箱：zhuhum@mail.xidian.edu.cn
办公地点：主楼三区403


个人简介

朱虎明，男，博士，副教授，1978年出生于陕西，2001年、2004年和2010年分别获西安电子科技大学本科、硕士和博士学位。2004年起在西安电子科技大学工作，任助教、讲师和副教授，中国计算机学会高性能计算专业委员会委员。担任“AMD-西电多核异构高性能实验室”技术负责人。承担国家自然科学基金、陕西省自然科学基金、中央高校基本科研业务费和知名IT企业英特尔、AMD等公司的研究项目多个。已发表SCI 和EI论文十多篇，获授权专利和软件著作权近十项。2018年1月—2018年12月作为中组部、团中央第十八批博士服务团成员，在甘肃白银有色集团股份有限公司挂职，担任产业拓展部副主任。


主要研究方向

高性能计算与人工智能系统
高性能计算及其应用
GPU计算

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科学研究

目前主要负责的项目包括国家自然基金青年项目“异构计算环境下遥感图像并行变化检测关键技术研究”、“AMD-西电多核异构高性能实验室项目”和西安电子科技大学基本科研业务费资助项目（BDY121427）。
担任西安电子科技大学-惠普公司高性能计算联合实验室和“AMD-西电多核异构高性能实验室”技术负责人，承担了联合实验室的基础建设、设备购置、维护以及高性能计算的应用等工作。实验室基于该平台，已经完成和申请多项国家自然科学基金项目、国家教育部博士点基金和国家“863”计划等项目。

图1智能感知与图像理解教育部重点实验室---高性能计算实验室


图2 云计算与大数据处理平台

图3 大规模异构并行计算集群

图4 法国米兰参加IGARSS 2015

图5 美国旧金山参加AMD APU 2013

图6 北京参加IGARSS 2016

图7 2016西安全国高性能计算学术年会论坛

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学术论文
发表SCI和EI检索论文多篇，代表论文：
(1) Huming Zhu, Peng Zhang, Libing Wang, Xiaohua Zhang & Licheng Jiao.A multiscale object detection approach for remote sensing images based on MSE-DenseNet and the dynamic anchor assignment,Remote Sensing Letters,2019,10:10,959-967. （SCI，影响因子2.0）
(2) Huming Zhu, Duo Wang,Peng Zhang,Zheng Luo,Licheng Jiao,Hong Han. Parallel implementations of frame rate up-conversion algorithm using OpenCL on heterogeneous computing devices. Multimedia Tools and Applications, 2019, 78(7):9311–9334. （SCI，影响因子2. 1）
(3)Huming Zhu,Yanfei Wu,P Li,Peng Zhang,Zhe Ji,Maoguo Gong.A OPENCL-Accelerated Parallel Immunodominance Clone Selection Algorithm for Feature Selection, Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2017,29(9):1-16（SCI，影响因子1.2，并行计算知名刊物）
(4) Huming Zhu, Yanfei Wu, Pei Li,Duo Wang,Wei Shi, Peng Zhang, Licheng Jiao. A Parallel Non-Local Means Denoising Algorithm Implemtation with OpenMP and OpenCL on Intel Xeon Phi .Journal of Computational Science, 2016,17(3)591-598（SCI，影响因子2.5）
(5) Huming Zhu, Yu Cao, Zhiqiang Zhou, Maoguo Gong, Licheng Jiao. Parallel Unsupervised SAR Image Change Detection on GPU. International Journal of High Performance Computing Applications, 2013, 27(2):109-122（SCI，影响因子2.1，计算机系统硬件与系统结构知名期刊）
(6)Huming Zhu, Zhong WQ, Jiao, L. C. Combination of Target Detection and Block-matching 3D Filter for Despeckling SAR Images. Electronics Letters.2013, 49(7):495-496（SCI，影响因子1.2）
(7)Shuiping Gou,Xiong Zhuang, Huming Zhu. Parallel Sparse Spectral Clustering for SAR Image sengmention. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing，2013,6(4):1949-1962（SCI,二区）
(8)朱虎明, 李佩, 焦李成，杨淑媛，侯彪. 深度神经网络并行化研究综述. 计算机学报, 2018，41(8):1861-1881.

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荣誉获奖
在实验室焦李成教授领导下和实验室各位老师的协作下，带队参加高性能竞赛，多次获得优异成绩。
获“第二届全国高校云计算应用创新大赛”三等奖

获“PAC2015全国并行应用挑战赛”应用组铜奖

2010年AMD中国高校加速计算竞赛
2011年AMD中国高校加速计算竞赛
微软高性能计算校园编程大赛
2011年CUDA校园程序设计

2016年5月中南大学

2015年11月江苏无锡PAC竞赛

2016年10月西安PAC竞赛

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科研团队
团队教师
博士研究生
硕士研究生











恭喜吴燕飞同学获得国家奖学金

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课程教学
目前本人承担的教学任务：
（1）软件技术基础（本科）
欢迎本科生来实验室进行合作研究。

（2）高性能计算实验（研究生）



高性能计算实验
高性能计算实验课程网站
课程背景
现在科学技术的发展依赖于理论、实验、计算三大手段的进步，高性能计算作为当今最先进的科学计算手段，在科学研究中起着非常重要的作用，已经广泛使用在遥感大数据处理、雷达信号处理、电磁计算和计算生物信息学等领域，但是由于信息技术的飞速发展，对高性能计算的授课提出了挑战，因此本课程采用理论授课和上机实践相结合的授课方式。既可以让学生掌握最新的高性能计算技术，又可以让不同的学生将高性能计算应用于自己的研究领域。
课程编号：X16EE1905，Z08EE1905
课程名称：高性能计算实验
课程英文名称：High Performance Computing Experiment
开课单位：电子工程学院
教学大纲撰写人：朱虎明
授课方式：讲授结合实验
考核方式：考察
先修课程：计算机程序设计
教学目标：
通过本课程的学习，使学生熟悉高性能计算的硬件架构，初步掌握常用的高性能计算并行编程接口，如OpenMP、MPI、CUDA和OpenCL等，并初步具备运用高性能计算技术解决实际问题的能力。学生能理解集群计算、GPU计算、并行算法设计和应用等技术，并能够通过上机实践将高性能计算机应用于自己的科学研究和工程应用。
英文简介：
This course is an introductory course on high-performance computing. High-performance computing refers to a specialized use and programming of (parallel) supercomputers, computer clusters, Graphic ProcessingUnit(GPU)，and everything from software to hardware to speed up computations. The CPU clock speed of desktop and commodity processors has reached a maximum range, due to physical limitations. As a result, more advanced use of software and parallel hardware is required to further speed up processing. In this course you will learn how to write parallel code that is highly optimized for modern multi-core processors，clusters and GPU, using modern software development tools, performance profilers, specialized algorithms, parallelization strategies, and advanced parallel programming constructs in MPI and Open Computing Language.
课程主要内容：
Ⅰ理论部分
1概述(2学时)
高性能计算的意义，国内外研究进展；能够解决的科学和工程问题。
2高性能计算平台(2学时)
高性能计算机硬件体系结构介绍；集群软件环境的组成，大规模异构并行计算。
3并行程序设计模型与性能评价(2学时)
并行程序设计方法PCAM，Amdahl定律，Gustafson定律，加速比等。
4基于消息传递编程（MPI）的并行程序开发(2学时)
MPI并行程序设计开发，点对点通信，阻塞和非阻塞通信，聚合通信。
5开放计算语言OpenCL(2学时)
平台模型、存储器模型、执行模型以及编程模型。
6开放计算语言OpenCL (2学时)
大规模异构并行矩阵计算及其优化方法。
7高性能计算与大数据处理(2学时)
基于MapReduce的大数据并行处理框架。
8学生Project分享 (2学时)
学生讲解自己的并行计算实践经验。
Ⅱ实验部分
实验
教学内容及要求
课时

1
熟悉高性能计算机运行环境
2

2
OpenMP
2

3
消息传递编程的通信方式
4

4
基于OpenCL的并行矩阵计算程序开发
4

5
基于CUDA的并行矩阵计算程序开发
4

参考书目：
1、陈国良，并行算法的设计与分析（第3版），高等教育出版社，20092、Benedict Gaster, Lee Howes, David R. Kaeli. Heterogeneous Computing with OpenCL, Morgan Kaufmann, 20113、柯克,大规模并行处理器编程实战(第2版),清华大学出版社，2013
国外著名高校高性能计算课程主页：
1、Carnegie Mellon University,《ParallelComputerArchitectureandProgramming》.
2、U.C. Berkeley,《ApplicationsofParallelComputers》
3、RiceUniversity,《Parallel Computing》
4、加州理工,《GPU Programming》
其它有用资源：
1、OpenCL规范
2、AMD OpenCL资源
3、Intel OpenCL资源
4、Nvidia CUDA资源
注：本课程得到了西安电子科技大学研究生课程建设项目的支持。AMD公司提供了对OpenCL部分授课内容的技术支持，对此一并表示感谢。

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招生要求

招生按照学校计划和人工智能学院实际情况确定。
报考专业：计算机科学与技术，电路与系统。
接收外校保送生；优先考虑编程水平高、数学好和英语水平好的同学。
了解更多个人研究情况，请点击新主页： https://faculty.xidian.edu.cn/hmzhu/zh_CN/index/336119/list/index.htm
或者 http://hpc.ee.xidian.edu.cn/

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Profile
Name Title
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Introduction
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Research Interests
1．
2.
3．
4．
5．

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Research
目前研究团队承担的科研项目：

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Papers
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Honors
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Team
团队教师




博士研究生
硕士研究生

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Teaching
目前本人承担的教学任务：

课件下载 示例

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Admission
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关于研究生招生的信息：
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