二十年来，面向全球申请者开放的英伟达研讨生奖学金计划一直致力于为基于 GPU 工作的学生提供支持。现在，英伟达宣布了 2022-2023 学年研讨生奖学金的获得者。2022-2023 学年英伟达研讨生奖学金共授予 10 位参与 GPU 估计研讨的博士生，每人最高可获得 50000 美元。这些研讨者从事着 GPU 估计领域最前沿的研讨工作，具体包括深度学习、机器人技术、估计机视觉、估计机图形学、架构、电路、高性能估计、生命科学和编程系统方面的项目。英伟达首席科学家 Bill Dally 曾说：「我们的奖学金获得者是世界上最有才华的一些研讨生，他们正在研讨估计机科学中一些最重要的问题，我们很高兴能够支持他们的研讨。」2022-2023 学年研讨生奖学金获得者获得 2022-2023 学年英伟达研讨生奖学金的 10 位博士生分别来自斯坦福大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、华盛顿大学、麻省理工学院、卡内基梅隆大学、加州大学圣塔芭芭拉分校、哈佛大学、康奈尔大学。斯坦福大学 Davis Rempe
个人主页：https://davrempe.github.io/Davis Rempe，是斯坦福大学估计机科学专业的博士生，师从 Leonidas Guibas 传授，主要研讨方向为建模 3D 运动以解决姿态估计、形状重建和运动预测，从而使得智能系统能够理解动态 3D 物体、人和场景。Davis Rempe 曾在 NVIDIA、Adobe 和 Snap 实习。在内布拉斯加大学林肯分校获得学士学位，并辅修物理。德克萨斯大学奥斯汀分校 Hao Chen
个人主页：https://baloneymath.github.io/Hao Chen 为德克萨斯大学奥斯汀分校电气和估计机工程专业的博士生，师从 David Z. Pan 传授，在 UTDA 实验室做研讨。Hao Chen 主要研讨方向是开发下一代 VLSI（超大规模集成电路）物理合成工具，该技术能够在先进的制造节点，特别是在模拟 / 混合信号电路中生成高质量的布局。Hao Chen 曾在 ICCAD 2018 CAD 竞赛中获得三等奖，在 ISPD 2018 的 Initial Details Routing 竞赛中获得三等奖。Hao Chen 曾在 Synopsys 和 NVIDIA Research 实习。 华盛顿大学 Mohit Shridhar
个人主页：https://mohitshridhar.com/Mohit Shridhar 是华盛顿大学的博士生，师从 Dieter Fox 传授。在此之前，他是新加坡国立大学的一名研讨员。Shridhar 主要爱好是人机交互，估计机视觉，自然语言处理和机器学习。其主要贡献是将语言与基于视觉的机器人感知和行动联系起来，其中视觉和语言的表示是通过具体交互而不是静态数据集来学习的。Mohit Shridhar 于新加坡国立大学获得估计机工程学士学位，在读本科期间，Shridhar 在斯坦福大学待了一年，还曾在一家 YCombinator AR 初创公司实习。麻省理工学院 Sai Praveen Bangaru
个人主页：https://people.csail.mit.edu/sbangaru/Sai Praveen Bangaru 为麻省理工学院的博士生，师从 Fredo Durand 传授。同时还与 Tzu-Mao Li 传授、Jonathan Ragan-Kelley 传授进行密切合作。他的主要研讨方向是可微模拟方法，更具体的说，是可微渲染及其在估计机视觉和感知中的应用。目前，Bangaru 正在积极研讨的主题包括：可微分编程的编译器、实时路径跟踪、神经渲染和基于物理的建模。在此之前，Bangaru 曾在 CMU 做过 6 个月的研讨员，也曾在 INRIA 实习过。加州大学圣塔芭芭拉分校 Shlomi Steinberg
个人主页：https://ssteinberg.xyz/Shlomi Steinberg 是加州大学圣塔芭芭拉分校的博士生，师从 Lingqi Yan 传授。Steinberg 主要研讨爱好介于估计机图形学和估计电动力学之间。Steinberg 主要研讨目标是为物理光传输开发理论、分析模型和估计工具。斯坦福大学 Sneha Goenka
个人主页：https://stanford.edu/~gsneha/Sneha Goenka 是斯坦福大学电气工程系博士四年级的学生，导师是 Mark Horowitz 传授。Sneha Goenka 的研讨爱好包括估计机架构和估计生物学，致力于通过软硬件协同设计探索基因组分析管道，实现遗传疾病的超快速诊断并加速大规模比较基因组分析。卡内基梅隆大学 Yufei Ye
个人主页：https://www.ri.cmu.edu/ri-people/judy-yufei-ye/Yufei Ye 是卡内基梅隆大学机器人研讨所的一名博士生，她的研讨爱好是构建能够感知对象之间物理交互、理解与物理世界交互的结果以及预测特定交互潜在影响的智能体。加州大学圣塔芭芭拉分校 Yuke Wang
个人主页：https://www.wang-yuke.com/Yuke Wang 是加州大学圣塔芭芭拉分校估计机科学系的一名博士生，导师是丁雨霏助理传授。Yuke Wang 的研讨爱好包括高性能估计和深度学习算法，致力于研发新算法和系统级设计优化，以加速深度神经网络、图神经网络等深度学习工作负载。哈佛大学 邓云天
Yuntian Deng 是哈佛大学的一名博士生，本科毕业于清华大学。他的研讨爱好是使用深度生成模型开发可扩展、可控和可解释的自然语言生成方法，在长文本生成中具有潜在应用。康奈尔大学 Zekun Hao
个人主页：http://www.cs.cornell.edu/~zekun/Zekun Hao 是康奈尔大学一名博士四年级的学生，导师是 Serge Belongie 传授。Zekun Hao 的研讨爱好包括机器学习及其在估计机视觉和估计机图形学中的应用，特别是对开发辅助 2D/3D 内容创建的无监督模型感爱好。此外，还有 5 位博士生获得 2022-2023 学年英伟达研讨生奖学金提名，他们分别是：香港大学 Enze Xie卡内基梅隆大学 Gokul Swamy斯坦福大学 Hong-Xing (Koven) Yu斯坦福大学 Suyeon Choi图宾根大学 Yash Sharma参考链接：https://blogs.nvidia.com/blog/2021/12/14/graduate-fellowship-awards-2/
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