丁致宇，来自风筝之都「山东潍坊」，西南石油大学数据科学与大数据技术专业2023级本科生，目前专业排名1/66。具备扎实的高性能计算基础，熟练掌握C/C++、CUDA、MPI/OpenMP等并行编程技术。通过参与ASC世界大学生超算竞赛、IndySCC@SC24、海洋计算挑战赛、算子开发挑战赛等竞赛项目，积累了丰富的性能优化经验，包括海洋模拟并行化、深度学习算子开发、SpMV算法在异构平台的优化等实际项目。擅长在CPU/GPU/神威等异构平台上进行算法优化和性能调优，具备良好的问题分析和解决能力，具有很强的执行力。正在深入学习高性能计算相关技术，希望在该领域持续发展！
学业成绩：「GPA:4.13/5.0 ，专业排名:1/66」
高等数学II(95), 线性代数(91), 概率统计(93), 统计学原理(93), 数据结构与算法(90)
2024海洋计算挑战赛决赛题目，担任队长，在两节点共128核心环境中围绕二维溢油预测模型开展并行加速与海岸线碰撞判定等算法优化。
承担工作：在原始串行程序上完成MPI+OpenMP混合并行化，结合VTune分析瓶颈，通过负载均衡、非阻塞通信、打包通信、不相交线段快速排除和二分查找优化整体效率。
项目成果：通过组委会正确性验证，相比Baseline实现2482.14倍加速，决赛排名第5，获全国三等奖。
第二届开放原子大赛Tecorigin算子开发任务挑战赛题目，担任队长，在太初加速卡上针对Tecorigin卷积前向算子开展性能优化。
承担工作：使用Perf Data建立性能画像，定位I/O占比93.1%的核心瓶颈；设计234KB SPM管理策略与双缓冲异步流水线优化访存，并基于floatv16向量寄存器实现SIMD数据重排，大幅提高写回带宽。
项目成果：总耗时由1820.78ms降至489.18ms，整体提升3.7倍；解决矩阵乘法库输出与NHWC格式不匹配问题，获全国三等奖。
第七届国产CPU并行应用挑战赛初赛题目，个人项目，面向神威异构众核架构优化预条件共轭梯度(PCG)求解器。
承担工作：基于神威64核从核架构重构PCG流程，使用athread实现SpMV、点积、预条件化等核心算子并行化，并通过DMA与片上LDM优化数据访问和分块策略。
项目成果：经过40余轮迭代，将运行时间从1287秒降至32.5秒，实现39.6倍加速。
针对三维超声散斑追踪中体数据互相关计算开销高、串行MATLAB实现难以处理大规模数据的问题，将整体算法重构为CUDA C++并行流水线，并移植到曙光DCU计算卡。四川省大学生创新创业训练计划立项，指导教师：彭博教授
将算法拆解为RF积分图构建、互相关积分图生成与三维亚像素位移估计三个阶段，并分别设计GPU kernel
重构大规模三维前缀和计算的内存访问模式并引入warp-level协同策略，使核心核函数加速11.11倍，将端到端运行时间从16.32s降至0.22s，实现约73倍加速
面向视觉Transformer预训练任务中大尺寸图像自适应分块的计算瓶颈，将四叉树自适应分块全流程GPU并行化。
将四叉树自适应分块全流程GPU并行化，包括积分图构建、四叉树迭代合并、分层噪声注入与patch合成。并使用Top-K筛选每轮前k个候选进行处理，避免逐轮全量排序。
A100上处理8192边长图像仅需3.16秒，相比原始CPU串行版本加速13.0倍；噪声生成阶段加速69.1倍。
ASC世界大学生超级计算机竞赛，肇始发轫于2012年，是世界最大规模的超算竞赛，与德国ISC、美国SC并称世界三大超算竞赛。本届竞赛的AI赛题要求参赛队在不同计算平台上运行和优化AlphaFold3结构预测代码，考察参赛队伍对AlphaFold3推理过程的理解和优化能力。
全球超级计算大会（英文全称Supercomputing Conference简称SC）是国际超算领域的顶级会议。IndySCC是SC赛事设立的线上赛道。与三大超算竞赛之一SC线下赛道一样，需在限定条件的前提下，用48小时完成给定的计算任务，并实现尽可能高的计算性能。
海洋计算挑战赛（Marine Computing Challenge，简称MCC）主要内容涵盖海洋大数据处理与分析、海洋环境模拟与预测、海洋资源开发与利用、海洋灾害预警与应急响应、海洋人工智能应用等不同应用场景，综合考察参赛者在海洋应用领域的各项技能。
Tecorigin 算子开发任务挑战赛基于Teco-AL（太初加速库）统一算子库模型，使用SDAA C编程语言在太初国产GPU平台上进行算子性能优化。竞赛涵盖tecoalArgmax、tecoalActivationBackward、tecoalConvolutionForward等深度学习核心算子优化，考察参赛者在国产GPU架构下的并行计算、访存优化、向量指令优化等高性能计算技术能力。
天翼云息壤杯高校AI大赛算子优化赛道，基于昇腾NPU平台使用AscendC进行算子开发与性能优化。竞赛涵盖NLLLossGrad反向算子、QuantBatchMatmul+Swiglu融合算子等深度学习核心算子的高性能实现，考察昇腾910B架构下的多核并行、Cube/Vector流水线优化、内存管理等关键技术。赛题聚焦国产化异构计算底座的算子精细化优化，推动CANN生态下的高性能计算创新应用。
蓝桥杯大赛Python程序设计组，此竞赛涵盖基础算法、数据结构、动态规划、图论、字符串处理、数学计算等题型，要求在限定时间和OI赛制下完成多道编程题目，重点考察参赛者使用Python语言解决算法问题的能力。