布拉德McDanel 计算机科学助理教授

Ph.D.，计算机科学; 哈佛大学, 2019

M. Sc.，计算机科学; 维克森林大学, 2012

B. Sc. 计算机科学, 维克森林大学,  2010

我对深度学习、硬件架构等领域非常感兴趣 计算机网络.  我致力于开发高效的深度神经网络(DNN) 并为这些深度神经网络设计了硬件架构. 我也很感兴趣 优化独立和分布式边缘设备的DNN推理(预测) 网络环境中.

完整的出版物列表见我的 Google Scholar简介.

H. T. 宫, B. McDanel, S. 张. 术语揭示:在量子化dnn的运行时进一步量化. 高性能计算，网络，国际会议论文集 存储与分析(SC)， 2020. (出现)

B. McDanel, S. 张,H. T. 宫,X. 越南盾. 用FPGA验证加速cnn的全栈优化. 第32届ACM国际超级计算会议，2019.

H. T. 宫, B. McDanel, S. 张. 用于高效收缩阵列实现的稀疏卷积神经网络 联合优化下的列组合. 第24届ACM编程语言体系结构支持国际会议 和操作系统(ASPLOS)， 2019.

S. Teerapittayanon,  B. McDanel, H. T. 龚. 云、边缘和终端设备上的分布式深度神经网络. 分布式计算系统国际会议(ICDCS)， 2017.

B. McDanel, S. Teerapittayanon H. T. 龚. 嵌入式二值化神经网络. 嵌入式无线系统与网络国际会议，2017.

S. Teerapittayanon, B. McDanel, H. T. 龚. BranchyNet:基于深度神经网络早期退出的快速推理. 模式识别国际会议(ICPR)， 2016.