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2023年CCF-蚂蚁科研基金软硬协同专项评审结果发布

阅读量:561 2023-10-28 收藏本文

“CCF-蚂蚁科研基金”于2020年由CCF与蚂蚁集团联合发起。该基金致力于面向全球高校学者搭建产学研合作及学术交流平台,连接产业实践问题与学术科研问题,支持学者开展与产业结合的前沿科研工作。

为进一步探索软硬协同和隐私计算交叉领域前沿技术,落地科研成果,蚂蚁技术研究院在“CCF-蚂蚁科研基金”框架下,新增发布首支“软硬协同专项”基金,支持软硬协同的隐私计算加速方向的创新型基础研究,关注全同态加速器、隐私计算软件栈、安全TEE OS、机密计算应用安全等方向,本基金设置的11项课题与实际业务及热点技术趋势紧密结合,研究面向隐私计算的软硬协同前沿技术,产出高质量研究成果,以推进软硬协同和隐私计算交叉领域前沿技术探索与落地。


本次基金受到了学者们的广泛关注与支持,收到了来自清华大学、浙江大学、上海交通大学、西安交通大学、南京大学、中国科学院大学、华中科技大学、北京航空航天大学、武汉大学、南方科技大学等多所高校学者的申请。针对本次基金,我们邀请到来自CCF体系结构专委和蚂蚁集团的共11位专家组成专家评审委员会,对项目申请材料进行了两轮评审。每项申请均由专家组分别从技术先进性、业务可落地性、课题研究匹配度,团队基础等多个维度,给予综合评价。


最终,通过基金专家评审委员会的认真评审和投票,来自11个申请团队的项目脱颖而出。以下是本年度CCF-蚂蚁科研基金软硬协同专项入选学者名单(排名不分先后,按照课题发布顺序排序)。

课题1:基于RISC-V的超标量乱序FHE处理器设计-南京大学-王中风

课题2:高性能FHE加速芯片计算架构设计-浙江大学-王小航

课题3:高性能NTT设计与实现-华中科技大学-鲁赵骏

课题4:面积优先的模乘设计-北京航空航天大学-王雪岩

课题5:AI加速器和FHE加速器的融合设计-上海处理器技术创新中心-路航

课题6:GPU上多项式运算的内存层次结构优化-中国科学院大学-郑昉昱

课题7:面向异构计算的TVM数据布局扩展和优化-中国科学院计算技术研究所-邵恩

课题8:基于TVM的隐私机器学习(PPML)编译器-清华大学-马恺声

课题9:面向加速器的可信执行环境研究-浙江大学-杨坤·

课题10:面向机密计算的应用安全技术研究-上海交通大学-华志超

课题11:安全增强的可信执行环境操作系统技术-南方科技大学-张殷乾