李凯

李凯

李凯，男，1954年生，中国工程院外籍院士、美国常青藤名校普林斯顿（Princeton）大学教授，现美国工程院院士、普林斯顿大学的教授。[0]在计算机领域特别是分布式计算取得杰出的研究成就，提出了分布式存储（Distributed Shared Memory, DSM）的设计思想，对后来的分布式计算，并行计算甚至今天的云计算都有深远的影响。[1][2]2012年，李凯当选为美国工程院院士。[3]2017年11月，李凯当选为中国工程院外籍院士。[4]1954年，李凯出生于长春，初中毕业（16岁）后进入长春第二有色金属冶炼厂当工人，在工厂两年，他当过炉前工，也当过电解铜车间工人。

李凯，男，1954年生，中国工程院外籍院士、美国常青藤名校普林斯顿（Princeton）大学教授，现美国工程院院士、普林斯顿大学的教授。[1]在计算机领域特别是分布式计算取得杰出的研究成就，提出了分布式存储（Distributed Shared Memory, DSM）的设计思想，对后来的分布式计算，并行计算甚至今天的云计算都有深远的影响。[2][3]2012年，李凯当选为美国工程院院士。[4]2017年11月，李凯当选为中国工程院外籍院士。[5]

人物经历

1954年，李凯出生于长春，初中毕业（16岁）后进入长春第二有色金属冶炼厂当工人，在工厂两年，他当过炉前工，也当过电解铜车间工人。

1973年，大学招考工农兵大学生，长春第二有色金属冶炼厂推荐李凯参加当时的“高考”；同年，进入吉林大学数学系学习。

1977年，获得吉林大学计算机科学学士学位。

1981年，获得中国科学技术大学的计算机科学硕士学位。

1983年，获耶鲁大学计算机科学硕士学位。

1986年，获得耶鲁大学的计算机科学博士学位，毕业后在普林斯顿大学工作，后任该校电气工程系及计算机系终身教授。

1998年，当选为ACM Fellow 。

2001年，与人共同创办了Data Domain公司。

2011年，当选为IEEE Fellow。

2012年，当选为美国工程院院士；同年，入选广东省引进领军人才，暨南大学网络空间安全学科带头人。

2017年11月，当选中国工程院外籍院士。

李凯[美国工程院院士、普林斯顿大学教授]
李凯[美国工程院院士、普林斯顿大学教授]

科研成就

科研综述

1980年代中期，李凯提出计算机分布式共享内存（DSM）技术，同时提出了用于解决松耦合多处理器上的共享虚拟存储器中的基于目录的一致性算法，开创了计算机系统结构新的研究方向，2012年其原始论文被选入ACM SIGOPS名人堂。

1990年代中期，为提高计算机群的通讯性能提出了远程直接内存存取的机构，对RDMA、InfiniBand等技术做出了关键贡献，被广泛应用在高性能计算、数据中心网络等领域，成为工业标准。

2001年，他与两位合伙人联合创办了Data Domain公司，带领团队研制出世界上第一款重复数据删除（Data Deduplication）存储系统商用产品。这种存储系统可以比传统方法存储更多数量级的备份和归档数据，并可以通过广域网有效地将数据传输到远地灾难恢复数据中心，使如何设计存储系统及如何存放备份数据起了革命性的变化，开拓了一个规模达到数十亿美元的新市场。Data Domain后在纳斯达克上市，被计算机工业界视为“颠覆性创新”的典型案例。

2007年，他与普林斯顿大学同事李飞飞合作启动ImageNet项目，建立了世界上最大的图像识别知识库，推动了人工智能基于深度学习的革命性发展。

获奖论文

据2019年中国工程院官网显示，李凯教授在计算机科学的三个核心领域里最有影响力的论文奖，包括国际计算机系统结构会议（ISCA）25年最有影响力论文，计算机语言设计与实现会议（PLDI）20年最有影响力论文，以及超大数据库会议（VLDB）10年最佳论文奖。

论文著作

Zhen Jia, Aleksandar Zlateski, Frédo Durand and Kai Li. Optimizing N-Dimensional, Winograd-Based Convolution for Manycore CPUs. Proceedings of ACM Principles anPractice of Parallel Programming, to appear in 2018.Qin Lv, William Josephson, Zhe Wang, Moses Charikar, Kai Li. Intelligent Probing for LocalSensitive Hashing: Multi-Probe LSH and Beyond. Proceedings of the VLDB Endowment (10)12:2021-2024. 2017.Jonathan D. Cohen, Nathaniel Daw. Barbara Engelhardt, Uri Hasson, Kai Li, Yael Niv, Kenneth A. Norman, Jonathan Pillow, Peter Ramadge , Nicholas B. Turk-Browne, & TheodoL. Willke. Computational Approaches to fMRI Analysis. Nature Neuroscience (20): 304–313, 2017. doi:10.1038/nn.4499Linpeng Tang, Qi Huang, Amit Puntambekar, Ymir Vigfusson, Wyatt Lloyd, Kai Li. PopularPrediction of Facebook Videos for Higher Quality Streaming. USENIX Annual Technology Conference. 2017.Yida Wang, Bryn Keller, Mihai Capotă, Michael J. Anderson, Narayanan Sundaram, Jonathan D. Cohen‡, Kai Li, Nicholas B. Turk-Browne‡, Theodore L. Willke. Real-time Full Correlation Matrix Analysis of fMRI Data. In Proceeding of 2016 IEEE International Conference on Big Data. Washington D.C. 2016.Yue Cheng, Fred Douglis, Philip Shilane, Michael Trachtman, Grant Wallace, Peter DesnoyerKai Li. Erasing Belady’s Limitations: In Search of Flash Cache Offlfline Optimality. In Proceedings of USENIX Annual Technical Conference, 2016.Qian Zhu, Aaron Wong, Arjun Krishnan, Miriam Aure, Alicja Tadych, Ran Zhang, David Corney, Casey Greene, Lars Bongo, Vessela Kristensen, Moses Charikar, Kai Li, Olga Troyanskaya. Targeted exploration and analysis of large cross-platform human transcriptomic compendia. Nature Methods. 12(3): 211-214, 2015.Yida Wang, Michael J. Anderson, Jonathan D. Cohen, Alexander Heinecke, Kai Li, Nadathur Satish, Narayanan Sundaram, Nick B. Turk-Browne, and Theodore L. Willke, “Full CorrelatiMatrix Analsis of fMRI Data on Intel® Xeon Phi™ Coprocessors,” in SC’15 International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, 2015.Yida Wang, Jonathan D. Cohen, Kai Li, Nick Turk-Browne. Full correlation matrix analysis (FCMA): An unbiased method for task-related functional connectivity. Journal of Neuroscience Methods. 251: 108-119, 2015.Linpeng Tang, Qi Huang, Wyatt Lloyd, Sanjeev Kumar, and Kai Li. RIPQ: Advanced Photo Caching on Flash for Facebook. In Proceedings of the 13th USENIX conference on File and Storage Technologies (FAST 15), February 2015.

人才培养

据2019年中国工程院官网显示，李凯教授在中科院计算所指导了几代曙光系列高性能计算机设计与研制，并在清华大学、北京大学、吉林大学、暨南大学等中国国内大学进行讲学。

荣誉表彰

年份荣誉/表彰1998年ACM Follow2008年海外杰出贡献奖2011年IEEE Follow2012年美国工程院院士2017年中国工程院外籍院士

社会任职

李凯现担任清华大学、北京大学、吉林大学、暨南大学等中国国内大学兼职教授，并担任中国计算机学会（CCF）的海外理事，曾任ISCA大会合任主席。

人物评价

李凯教授是计算机领域著名科学家，在构建平行可分布式系统和重复数据删除系统、数据分析等领域有极高建树。（暨南大学信息科学技术学院评）

李凯教授多年来致力于推动中国计算机事业的创新研究、传播计算机前沿技术、推动科技体制改革、培养科技创新人才等方面做出了重要贡献。（中国工程院评）

参考资料 5

  1. 李凯 — 中国工程院
  2. 李凯 — 中国工程院
  3. 热烈祝贺我校美国工程院院士、广东省领军人才 李凯教授当选中国工程院外籍院士 — jnu.edu
  4. 记普林斯顿大学教授李凯:从中国工人到美国院士 — 科学网
  5. 中国工程院2017年院士增选结果 — 科学网
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