田敏

研究员

博士,研究员,硕士生导师。主要从事面向高性能计算和人工智能的共性并行数值算法设计、异构并行优化方法等研究工作。先后主持或为主参与国家科技支撑计划、国家重点研发计划、山东省重点研发计划、山东省博士基金等科研项目10多项。

 

研究方向:高性能数值线性代数、并行数值算法

联系方式:tianm@sdas.org

1、代表性项目

[1] 面向神威新一代加速器的并行结构化网格生成优化技术,基础研究项目课题,150万元,主持。

[2] 新型高效能计算编程和运行模型,国家重点研发计划项目, 908万元,参与。

[3] 面向E级计算的高可扩展共性基础数值算法研究,济南市高校20条项目, 130万元,参与。

[4] 大规模并行电磁仿真软件,软件研制专项,1175万元,参与。

2、代表性论文

[1] Liu, H., Tian, M., et al. (2024). swDarknet: A Heterogeneous Parallel Deep Learning Framework Suitable for SW26010 Pro Processor. In IFIP International Conference on Network and Parallel Computing, 159-171.  

[2] Wang, J., Zuo, S., Zhao, X., Tian, M., et al. (2025). A Parallel Direct Finite Element Solver Empowered by Machine Learning for Solving Large-Scale Electromagnetic Problems. IEEE Transactions on Antennas and Propagation.

[3] Tian, M., et al. (2025). Swpmmas: an optimized parallel max-min ant system algorithm based on the SW26010-pro processor. The Journal of Supercomputing, 81(1), 47.

[4] Tian, M., et al. (2024). swPTS: an efficient parallel Thomas split algorithm for tridiagonal systems on Sunway manycore processors. The Journal of Supercomputing, 80(4), 4682-4706.

[5] Tian, M., et al. (2022). swSuperLU: A highly scalable sparse direct solver on Sunway manycore architecture. The Journal of Supercomputing, 78(9), 11441-11463.

[6] HU, Wei, et al. 2.5 million-atom ab initio electronic-structure simulation of complex metallic heterostructures with DGDFT. In: SC22: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis. IEEE, 2022. 1-13. 

3、代表性专利

[1] 一种面向电磁有限元方程组的并行迭代求解方法及系统,ZL 2025 1 0059378.7,第3位。

[2] 电力潮流计算的稀疏三角矩阵异构并行求解方法及系统,ZL 2024 1 1487280.3,第3位。

[3] 基于神威架构的油藏数值模拟GMRES优化方法及系统, ZL 2023 1 0436896.7,第2位。

[4] 基于并行随机迭代求解线性方程组的断层成像方法及系统,ZL 2022 1 1545390.1,第1位。