增强AMD先进AI硬件上的AI医疗应用
欢迎申请一项为期3.5年的EPSRC资助的UDLA博士奖学金。该奖学金将于2026年10月1日开始。
申请
请使用在线申请表进行申请。只需点击下方“PhD Computing”的在线申请链接即可。
在线申请
在申请表的“研究”部分，请在以下字段中添加：
“建议项目标题/奖学金标题”请填写 EPSRC DLA 26-10 Kelefouras。
当申请表要求提供研究计划时，请上传一个空白文档。该项目不需要研究计划，因为您是直接申请一个具体的奖学金项目。
申请指南
请务必遵循上述说明，否则您对该奖学金的申请可能会被遗漏，因而不会被考虑。
申请前，请确保您已阅读博士学院关于申请研究生研究学位的一般信息。
如需了解更多录取流程信息，请联系研究学位招生办公室。
导师：瓦西里奥斯·凯莱富拉斯博士
第二导师：维韦克·辛格博士
第三导师：尚明·周教授
产业合作伙伴：本项目由超威半导体（AMD）部分资助。AMD是一家全球领先的半导体制造商和科技公司。
欢迎申请一项为期3.5年的EPSRC资助的UDLA博士奖学金。该奖学金将于2026年10月1日开始。
项目描述
随着深度学习与生成式AI应用的不断扩展，优化计算效率变得日益关键，尤其是在资源受限环境或边缘设备上的AI应用中。
为应对这一挑战，半导体制造商推出了专用的神经处理单元（NPU），显著提升了性能和能效。例如，AMD在其最新的Ryzen处理器中集成了CPU、NPU和GPU，为设备端AI加速带来了新的可能。
本项目旨在最大化AMD先进硬件在医疗计算机视觉应用中的潜力。项目由AMD部分资助，入选者将与AMD研究人员合作。
作为本研究的一部分，您将：
- 研究不同AI任务在AMD Ryzen CPU、GPU和NPU上的性能表现，涉及推理速度、能耗、准确率以及每瓦性能。还将探索不同量化级别（如int8、fp16）。
- 开发智能负载分配技术，以最大化异构硬件上的资源利用率。
- 定制视觉语言模型架构，使其高效部署于AMD NPU。
- 在选定的真实医疗应用上验证这些方法。
为什么申请？
- 开展AI系统加速领域的高影响力研究。
- 与AMD工程师合作，获得宝贵的行业经验。
- 使用前沿硬件和新兴AI模型（包括视觉语言模型）。
- 在学术界和工业界均拥有良好的职业前景。
我们寻找什么样的人
我们寻找具有编程（C++、Python）、计算机体系结构和深度学习（PyTorch、TensorFlow）专长且积极性高的候选人。
资格要求
申请人应拥有相关学科的一等或二等上等荣誉学士学位，最好具有相关的硕士学位。欢迎来自英国和海外的学生申请。
该奖学金为期3.5年，包括全额本土学费、实验室费用以及2026/27年费率下每年21,805英镑的津贴。该奖学金仅全额资助符合本土学费资格且具备相关资质的申请人。通常需要支付国际学费的申请人需自行承担本土学费与国际学费之间的差额。对于优秀的国际申请人，国际部分的学费可能予以减免。
没有额外资金可用于支付NHS移民健康附加费、签证费、机票等费用。
- 奖学金资助期为四年注册期中的前3.5年。后续6个月的注册期为自费“撰写论文”阶段。
- 在领取博士津贴期间，您不能全职工作。
如果您希望非正式地讨论此项目，请联系瓦西里奥斯·凯莱富拉斯博士。
如何申请
申请请点击上方“在线申请”链接。请随申请提交以下文件：
- 简历
- 个人陈述（概述您的学术兴趣、先前研究经验以及希望从事该项目的理由）
- 学位证书和成绩单（如果您仍在学习，请提供临时成绩单）
- 两位熟悉您学术工作的推荐人联系方式
- 如适用，英语能力证明（母语非英语的申请人需证明英语水平，要求雅思学术类总分6.5，单项不低于5.5，或同等水平）
另请参阅此处查看需随申请上传的证明文件清单。
如需了解录取流程的一般信息，请访问我们的“如何申请研究学位”网页或联系博士学院。
申请截止日期为2026年4月24日中午12点。入围候选人将在此后不久受邀参加面试。我们可能无法回复所有申请。在截止日期后六周内未收到回复的申请人，应视为本次申请未成功。
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