研究生工程师(研究) 2015 年夏季 - 2016 年冬季 • 研究多个政府资助项目的 GPU 网络策略。 • 为 AMD 的 ROCm 软件堆栈编写开源 GPU 网络运行时。 • 为外部资助提案做出贡献,以扩大 AMD 研究组合的广度。 • 将通过研究获得的网络见解融入 AMD 的产品路线图。 • 为 AMD 的事件驱动、周期级 CPU/GPU 模拟器贡献新功能和性能优化。 • 指导多个实习项目和新员工。 • 面试多个技术领域的职位候选人。 • 撰写并在国内外会议上发表多篇出版物。 • 撰写 10 多项专利申请以保护 AMD 的竞争性知识产权。
2 回顾WBG器件、SiC MOSFET、电源模块及其可靠性挑战。 6 2.1 WBG 器件 6 2.2 SiC MOSFET 特性 8 2.2.1 V gs(栅极 - 源极电压) 10 2.2.2 阈值电压 (V th ) 11 2.2.3 导通电阻 R on 12 2.3 SiC 功率模块 14 2.4 SiC 功率模块的当前行业实践 18 2.5 SiC MOSFET 的故障症状 21 2.5.1 栅极氧化层故障 21 2.5.2 体二极管故障 23 2.5.3 栅极漏电流故障 25 2.5.4 导致故障的雪崩事件 27 2.6 可靠性简介 28 2.6.1 功率模块中的电源循环 29 2.6.2 热膨胀和诱发应力 30 2.7 电源循环故障模式 31 2.7.1 引线键合疲劳 32 2.7.2 士兵退化 33 2.7.3 金属化重建 34 2.8 功率循环测试 35 2.8.1 功率循环寿命模型 38
在收购 Tyresnmore.com 前后,舍弗勒印度公司收购了备件平台 Koovers,该平台为 7,000 多家维修厂供应零部件,拥有来自不同制造商的约 180 万个零部件。这帮助舍弗勒印度公司拓展了数字业务。舍弗勒印度公司董事总经理兼首席执行官 Harsha Kadam 表示:“我们的扩张战略以增加新的枢纽和幕后店为标志,这不仅是扩大实体足迹,而且是深化市场渗透率、增强客户可及性和分销能力的战略举措。”根据舍弗勒的估计,印度汽车售后市场的数字渗透率预计将从 2022 年的 1% 上升到 2030 年的 7-10%。运营中的乘用车数量和车龄的增加将推动增长。
目前舍弗勒已持有 Vitesco Technologies 15,557,631 股股份,约占其 38.87% 的股份。这主要是由于舍弗勒向 Vitesco Technologies 全体股东(“Vitesco 股东”)发出了一项自愿公开要约收购(简称“要约收购”),该收购于 2024 年 1 月 5 日完成,舍弗勒收购了 Vitesco Technologies 11,957,629 股股份,约占其 29.88% 的股份。此外,特别是在 2024 年 1 月 23 日,舍弗勒从 BofA SECURITIES EUROPE SA(“ BofA ”)收购了 Vitesco Technologies 的 3,600,000 股股票,而 BofA 此前已根据与要约收购相关的总回报互换(“ TRS ”)收购了这些股票,从而收购了 Vitesco Technologies 约 9% 的股本(“ TRS 收购”)。IHO Verwaltungs GmbH(“ IHO Verwaltungs ”)目前持有舍弗勒约 75.08% 的股本和 100% 的投票权,而 IHO Beteiligungs GmbH(“ IHO Beteiligungs ”,与 IHO Verwaltungs 合称为“ IHO ”)还直接和间接持有另外 19,986,597 股股票,因此持有 Vitesco Technologies 约 49.94% 的股本。总体而言,舍弗勒与 IHO 共同持有 Vitesco Technologies 35,544,228 股股份,约占其总股本的 88.81%。IHO 在 Vitesco Technologies 的投票权归属于 Maria-Elisabeth Schaeffler-Thumann 女士和 Georg FW Schaeffler 先生。
网络 网络是将 ALCF 的所有计算系统连接在一起的结构。InfiniBand 支持系统 I/O 节点和 ALCF 的各种存储系统之间的通信。生产 HPC SAN 建立在 NVIDIA Mellanox 高数据速率 (HDR) InfiniBand 硬件之上。两台 800 端口核心交换机在 80 台边缘交换机之间提供主干链路,在无阻塞胖树拓扑中产生总共 1600 个可用主机端口,每个端口的速率为 200 Gbps。此结构的完整二分带宽为 320 Tbps。HPC SAN 由 NVIDIA Mellanox 统一结构管理器 (UFM) 维护,提供自适应路由以避免拥塞,以及 NVIDIA Mellanox 智能数据中心自修复互连增强 (SHIELD) 弹性系统,用于链路故障检测和恢复。
1。(2023,Neurips Conference)Will,G。Behrens,J。Busecke,N。Lose,C。Stern,T。Beucler等。:攀登:用于混合物理机器学习气候仿真的大型多尺度数据集。神经信息处理系统的进步。“ Oustanding数据集和基准测试”奖。2。(2023年,Neurips Workshop)Lin,J.,M。A. Bhouri,T。Beucler,S。Yu&M。Pritchard:在看不见,温暖的气候下,应对混合物理学机器学习气候模拟的压力测试。2023神经信息处理系统会议。3。(2021,Neurips Workshop)Mangipudi,H.,G。Mooers,M。Pritchard,T。Beucler&S。Mandt:使用多通道VAE分析高分辨率云和对流。2021神经信息处理系统会议。4。(2020年,Igarss)Beucler,T.,M。Pritchard,P。Gentine&S。Rasp:迈向物理上一致的数据驱动的对流模型。IEEE国际地球科学和遥感研讨会2020年。5。(2020年,气候信息学)Mooers,G.,J。Tuyls,S.Mandt,M。Pritchard&T。Beucler:大气对流的生成建模。第十届国际气候信息学会议的会议记录,98-105。6。(2019年,ICML研讨会)Beucler,T.,S。Rasp,M。Pritchard&P。Gentine:在气候建模中实现神经网络模拟器中的能量保护。2019年国际机器学习会议。
human path prediction experiments with realistic perception, contributing a novel error correction module • Leveraged Unity for scene recreation and deep generative modeling for multi-modal, variational predictions TrajAir Aug 2021 – May 2022 • Researched machine learning methods for predicting aircraft trajectories in non-towered airspaces • Utilized clustering and vector field methods to capture movement patterns and infer pilot intent University of密歇根州EFES实验室|密歇根州安阿伯,2019年9月 - 2020年5月•设计和构建了一个系统,可以通过使用符号执行来查找应用程序中的持续记忆错误•在Oracle的NVM直接框架上进行LED调查和实验,发现和报告23个新错误专业经验stack AV |宾夕法尼亚州匹兹堡,2024年3月 - 2024年8月研究软件工程师实习生
