本月 NVIDIA 研究生獎學金計劃頒發獎學金給六位進行 GPU 運算研究活動的博士生，每位可獲得 25,000 美元的獎學金。
「這些表現優越的研究生，他們的研究成果將定義 GPU 運算的未來發展，我們非常樂意支持他們的研究活動。」NVIDIA 首席科學家 Bill Dally 說。
獎學金計劃支持進行 GPU 運算研究的學生。我們從來自21國的百餘件申請案中，選出以下的獲獎人。
以下介紹各獲獎人：
加利福尼亞大學戴維斯分校，Saman Ashkiani
Saman 的研究重點為設計和運行適用於 GPU 等大量平行運算機器的動態資料結構，也對 GPU 上的動態記憶體分配有興趣，而這也可視為一項動態資料結構的難關。
卡內基梅隆大學，Yong He
Yong 的研究重點為設計未來高性能圖形系統的領域特定語言與編譯框架，著重在減少探索性能攸關選項的開發工作。他有興趣的領域在於通過嶄新的編程抽象和編譯技術，解決大規模圖形應用程式在性能優化和軟體工程方面的問題。
史丹佛大學，Yatish Turakhia
Yatish 的研究重點為設計用於從讀取基因序列組合到搜尋遠程同源，大幅提升多項基因序列比對演算法速度的協同處理器。設計出的硬體用於加快在研究基因組時能有新的發現，同時降低在進行精準醫學等重大基因分析時出現的龐大運算成本。
紐約大學，Minjie Wang
Minjie 的研究重點為大規模深度學習分散式系統，目標為填補機器學習應用程式和系統間的差距，以及打造一項兼具效率和彈性的深度學習平台。他近期的研究計劃包括 MXNet 與 Minpy。
麻省理工學院，Jiajun Wu
Jiajun 的研究重點為從虛擬與實際視覺資料中找出結構性和物理性物件特性的特徵，並且用於理解物件、場景和代理之間的相互關係。他的研究建立在卷積神經網路等辨識模型與物理和圖形引擎等生成系統上。
今年 NVIDIA 基金會再次藉由 Compute the Cure 計劃，資助了一名推動癌症治療方法的研究生：
薩塞克斯大學，Gang Wu
Gang 的研究著重於將最新的 GPU 和機器學習技術用在大型生醫影像分析上。他開發和運用一項開放式平台，強化癌細胞攝入黃金奈米粒子的螢光生命週期顯微影像分析效果。這項研究有可能推動生物研究出現改革，尤其是在給藥和培養、診斷及治療方式等方面。
我們亦表揚六名入圍決賽者的優秀表現：
- 伊利諾大學厄巴納－香檳分校，Ahmed Elkholy
- 麻省理工學院，Achuta Kadambi
- 普林斯頓大學，Caroline Trippel
- 布朗大學，Yu-Hang Tang
- 加州大學柏克萊分校，Ling-Qi Yan
NVIDIA 研究生獎學金計劃歡迎全球各地的研究生報名申請。