ダン ナム カイン

ダン ナム カイン DANG Nam Khanh

准教授

所属
コンピュータ理工学科/コンピュータ・サイエンス部門
職位
准教授
E-Mail
khanh@u-aizu.ac.jp
Webサイト
https://u-aizu.ac.jp/~khanh/

教育

担当科目 - 大学
PL03: JAVA Programming I (Ex.), University of Aizu, Undergraduate, Q1.
FU05: Computer Architecture (Ex.), University of Aizu, Undergraduate, Q1.
SE08: Introduction of Big Data Analytics (Ex.), University of Aizu, Undergraduate, Q3.
FU06: Operating Systems (Ex.), University of Aizu, Undergraduate, Q4.
担当科目 - 大学院
SYA14: Neuromorphic Computing, University of Aizu, Postgraduate, Q2.

研究

研究分野
制御及びシステム工学
電子デバイス及び電子機器
計算機システム
高性能計算
計算科学
知能情報学
- Neuromorphic Computing
- Machine Learning
- Fault-tolerance
略歴
Educational Background
- Ph.D. in Computer Science and Engineering, The University of Aizu, Japan, 2017
- M.Sc. in Information Systems & Technology, University of Paris-XI, France, 2014
- B.Sc. in Electronics & Telecommunications, VNU University of Engineering and Technology, Vietnam, 2011

Work Experience
- Associate Professor, The University of Aizu, 2022 April - now.
- Assistant Professor, VNU University of Engineering and Technology, Vietnam National University, Hanoi, 2017 November - 2022 March.
- Visiting Researcher, The University of Aizu, 2020 November - 2021 March.
- Visiting Researcher, The University of Aizu, 2019 May - 2019 September.
- Researcher, SISLAB, Vietnam National University, Hanoi, 2011-2014.
- RTL Designer, Dolphin Vietnam Inc., 2010-2011.
現在の研究課題
Neuromorphic engineering
研究内容キーワード
Neuromorphic Computing, Faul-tolerance, VLSI, 3D Integrated Circuits
所属学会

パーソナルデータ

趣味
Football, Chess,Analog Photography
子供時代の夢
Be a person that can change the world!
これからの目標
Be a good teacher :)
座右の銘
Fundamentals Are Everything :)
愛読書
The Fountainhead - Ayn Rand
学生へのメッセージ
I strongly believe in learning fundamentals before doing anything advanced. Please spend some time to read, study, and practice basic topics like mathematics, English and programing. I will certainly help you in a long career ahead. You need to build a strong foundation, not a house of card. You can be slower than your peers for now, but can move forward way futher with good fundanmentals understanding. Life is not sprint, it's a marathon.

主な研究

ネットワークオンチップ向けの高度な相互接続技術 (2D, 3D, Si-Photonics、ハイブリッド)

複雑な SoC には、プロセッサ コア、DSP、メモリ、アクセラレータ、および I/O で構成される多数のコンポーネントが含まれており、すべてがわずか数平方ミリメートルの単一のダイ領域に統合されています。 このような複雑なシステムは、現在のバスベースのソリューションよりも洗練されたネットワークに近い複雑なオンチップ相互接続を介して相互接続されます。 このネットワークは、面積と消費電力を低く抑えながら、高スループットと低遅延を提供する必要があります。 私たちの研究努力は、超並列メニーコア システムでこのような新しいパラダイムを可能にするために、いくつかの設計上の課題を解決することです。 特に、フォールト トレランス、3D-TSV 統合、フォトニック通信、低電力マッピング技術、および低遅延適応ルーティングを調査しています。

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3D スパイキング ニューロモーフィック プロセッサ

ニューロモーフィック コンピューティングでは、Spiking Neuron Network モデルを使用して、従来の人工ニューラル ネットワークと比較して、より電力/エネルギー効率の高い方法で機械学習の問題を解決します。
このプロジェクトの目的は、先に開発したフォールト トレラントな 3 次元オンチップ インターコネクト技術を活用した、適応型低電力スパイキング ニューラル ネットワーク システム イン ハードウェア (NASH) の研究開発です。 NASH システムの特徴は次のとおりです。(1) さまざまな SNN パラメーター (スパイクの重み、ルーティング、隠れ層、トポロジなど) の再構成を可能にする効率的な適応構成方法 (2) さまざまなディープ NN トポロジーの混合 ( 3) 効率的なフォールト トレラント マルチキャスト スパイク ルーティング アルゴリズム。(4) 効率的なオンチップ学習メカニズム。
NASH システムの性能を実証するために、FPGA 実装を開発し、VLSI 実装も確立する必要があります。

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AIzuHand: 適応型リアルタイム非侵襲的ニューロモルフィック神経人工手

切断や神経障害のある人々の握力と動きを回復することは、自立を取り戻すために不可欠です。 治療法として広く普及しつつある義肢は、切断や神経障害のある人々の握力を大幅に回復させ、生活の質を向上させることができます。 ただし、さまざまな感覚入力を組み合わせて複雑なタスクを正確に実行する生体エージェントとは異なり、ほとんどのプロテーゼは単感覚入力を使用し、自由度が限られており、長い患者訓練が必要です。
私たちは、切断や神経障害を持つ人々の把握力と感覚を回復するための適応義肢を研究しています。 特に、残存した腕や脚と環境を直接接続する非侵襲的技術を開発します。

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主な著書・論文

Patent:

- A. Ben Abdallah, Khanh N. Dang, Masayuki Hisada, “TSV Error Tolerant Router Device for 3D Network On Chip”, 特許第7239099号, Japan patent.

Selected Publication:

- Ngo-Doanh Nguyen, Akram Ben Ahmed, Abderazek Ben Abdallah, Khanh N. Dang, “Power-aware Neuromorphic Architecture with Partial Voltage Scaling 3D Stacking Synaptic Memory“, IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems (TVLSI), accepted, 2023.

- Ngo-Doanh Nguyen, Xuan-Tu Tran, Abderazek Ben Abdallah, Khanh N. Dang, “An In-situ Dynamic Quantization with 3D Stacking Synaptic Memory for Power-aware Neuromorphic Architecture”, IEEE Access, vol. 11, pp. 82377-82389, 2023.

- Khanh N. Dang, Nguyen Anh Vu Doan, Abderazek Ben Abdallah “MigSpike: A Migration Based Algorithm and Architecture for Scalable Robust Neuromorphic Systems”, IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing (TETC), [DOI: 10.1109/TETC.2021.3136028].

- Khanh N. Dang, Akram Ben Ahmed, Abderazek Ben Abdallah, Xuan-Tu Tran, “HotCluster: A thermal-aware defect recovery method for Through-Silicon-Vias Towards Reliable 3-D ICs systems”, IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, IEEE, Volume 41, No. 4, pp. 799-812, April 2022. [DOI: 10.1109/TCAD.2021.3069370].

- Khanh N. Dang, Akram Ben Ahmed, Ben Abdallah Abderrazak and Xuan-Tu Tran, “TSV-OCT: A Scalable Online Multiple-TSV Defects Localization for Real-Time 3-D-IC Systems”, IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems (TVLSI), IEEE, Volume 28, Issue 3, pp. 672 - 685, 2020. [DOI: 10.1109/TVLSI.2019.2948878].

- Khanh N. Dang, Akram Ben Ahmed, Yuichi Okuyama, Abderazek Ben Abdallah, “Scalable design methodology and online algorithm for TSV-cluster defects recovery in highly reliable 3D-NoC systems”, IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing (TETC), IEEE, Volume 8, Issue 3, pp. 577-590, 2020. [DOI: 10.1109/TETC.2017.2762407].

- Khanh N. Dang, Akram Ben Ahmed, Xuan-Tu Tran, Yuichi Okuyama, Abderazek Ben Abdallah, “A Comprehensive Reliability Assessment of Fault-Resilient Network-on-Chip Using Analytical Model”, IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems (TVLSI), IEEE, Volume 25, Issue 11, pp. 3099-3112, 2017. [DOI: 10.1109/TVLSI.2017.2736004].


More details: https://u-aizu.ac.jp/~khanh/