张昱

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科研

研究领域: 程序语言、计算机系统、并行计算
研究兴趣: 面向人工智能、云原生和量子计算等新兴计算领域，构建自动、智能、可靠和高效的编程系统.
标准建设: 面向自动驾驶 [IEEE P3184, DB34 /T 4101-2022]、量子计算 [ISO/IEC 4879, IEC:QIT2021]

智能无人系统 (2019年起) 如自动驾驶、智能物联网, 与张燕咏、吉建民教授紧密合作
科小猬智能车: 在不同智能车上实现的自动驾驶系统.[演示: 2020, 2021]
本小组聚焦于高效感知系统的构建、机器学习系统的编译与优化、异构计算、场景合成与验证等. [论文、专利]
云原生系统软件: 改进多语言软件(如Python/C, Go/C)的安全性[SANER2020]和性能、语言特征分析[SANER2021]、类型检查与推断[ISSRE2021]、编译和运行时优化、轻量虚拟化等.
量子计算的编译: 面向不同量子体系(超导、离子阱、中性原子等)的量子程序的编译与优化.[TASE2019, DAC2020, SPIN2021, TQC2021]

系统强制的确定性并行: 提出生产-消费虚拟内存模型，将同步机制集成到共享虚存管理；在此基础上，建立支持确定性并行的高级并发编程抽象DStream、DetMP等，支持Map Reduce、MPI的核心子集。
并发程序同步机制的验证: 以类型和Hoare风格的逻辑推理为主要手段，以事务内存为中心、融合锁等同步实现技术，研究各种同步机制及其正确性验证方法。
共享资源需求描述的并行编程语言: 在并行编程语言中引入共享资源需求描述等高级同步抽象，探索从这种抽象获取程序对共享变量的本质要求的程序分析理论和技术，研究选用最有效的方式(锁、事务内存或无锁等)生成满足这本质要求的共享变量访问控制代码的理论和技术。
同步优化与数据竞争检测: 以实际的Java虚拟机项目Apache Harmony为平台，研究并实现各种同步优化、数据竞争检测算法。
即时编译辅助的垃圾收集: 即时编译器对应用程序进行程序分析，辅助垃圾收集器改进对象的回收与分配，如即时编译器在应用程序中安插显式释放对象的指令。
XML数据流处理与访问控制: XML数据流的解析、查询与访问控制。