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/コンピュータ工学部門
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
- Generative AI
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
- Generative AI
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

脳にヒントを得たアルゴリズムとシステム

脳にヒントを得た コンピューティングは、スパイキング ニューロン ネットワーク モデルを使用して、従来の人工ニューラル ネットワークよりも電力/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。私たちは、以前に開発したフォールト トレラントな 3 次元オンチップ相互接続テクノロジを搭載した、適応型低電力スパイキング ニューロモルフィック システムと SoC を研究しています。特に、さまざまなネットワーク パラメータ (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適応型構成方法、フォールト トレランス、熱を考慮したマッピング方法、オンライン学習アルゴリズムなど、革新的なアルゴリズムとニューロモルフィック システムを調査しています。対象アプリケーションには、擬人化ロボットやエッジ コンピューティングが含まれます。


...read more

この研究を見る

電力/エネルギー効率の高いコンピューティング アーキテクチャとシステム/SoC

電力とエネルギー効率に優れたコンピューティング システムに関する当社の研究は、より強力で持続可能なテクノロジーに対する高まる需要を満たすために不可欠です。社会がコンピューティング デバイスにますます依存するようになるにつれ、そのエネルギー消費を管理することが非常に重要になります。効率的なコンピューティング システムを開発することで、エネルギー コストを大幅に削減し、環境への影響を最小限に抑え、ポータブル デバイスのバッテリー寿命を延ばすことができます。大規模なデータ センターでは、エネルギー効率を高めることで大幅なコスト削減と二酸化炭素排出量の削減につながります。この分野での当社の取り組みは、ハードウェアとソフトウェアの設計におけるイノベーションを促進し、ユーザーと地球の両方に利益をもたらす、よりスマートで環境に優しいテクノロジーへの道を切り開きます。

...read more

この研究を見る

主な著書・論文

Patent:


- A. Ben Abdallah, Khanh N. Dang, An on-chip 3D system in which TSV groups containing multiple TSVs connect layers together [複数のTSVを含むTSVグループが層間を接続するオンチップの3次元システム], 特許第7488989号, Japan patent, [Certificate], [Google 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/