项目介绍
Dr. Yang 现任哈佛大学 (Harvard) 工程与应用科学学院助理教授。他在卡内基梅隆大学 (CMU) 获得计算机科学博士学位，师从 Rashmi Vinayak。他的研究兴趣广泛覆盖计算机系统领域，尤其关注工作负载分析以及高效、可靠、可持续的数据存储与机器学习系统的设计。
他的研究成果曾获得NSDI'24、NSDI'21、SOSP'21、VALUETOOLS'24和SYSTOR'16的最佳论文奖，并已在Google、VMware、Twitter、Redpanda等公司的生产环境中部署应用，同时社区也贡献了许多开源库。他曾获得2020年Meta Fellowship、2023年Google Cloud Research Innovator以及2023年ML and Systems Rising Star等荣誉，并荣获CMU SCS博士论文奖和ACM SIGOPS Dennis M. Ritchie博士论文奖。
他领导哈佛大学计算机系统测量与设计实验室，目前与多位优秀学生合作开展研究。其研究方向聚焦于存储系统和机器学习系统的效率、可扩展性与鲁棒性，具体涵盖高效可扩展的缓存管理系统、测量研究、新型缓存系统设计、替换算法设计、鲁棒可靠的缓存/存储管理与机器学习系统、面向系统的应用与机器学习协同设计、微服务与无服务器架构的性能优化与可持续性，以及在弱硬件上进行可靠的大模型推理等方面。
所属院系：哈佛大学，工程与应用科学学院
项目时长：4 年
申请要求和方式
申请要求：
·计算机科学、计算机工程、电气工程等专业的硕士或本科学位；
·对数据存储、机器学习系统、协同设计等领域有研究经验和兴趣。
申请方式：根据导师要求发送邮件，并附上证明材料，通过双向选择后向院校递交申请。
