當地時間9月14日，上月底從亞馬遜離職的機器學習女科學家Anima Anandkumar在個人主頁上宣布她的下一步計劃：加入英偉達并擔任英偉達機器學習研究負責人，她在文中解釋了為何選擇英偉達的原因，并表示對未來的工作充滿期待。

當地時間9月14日，人工智能知名女科學家Anima Anandkumar宣布即將擔任英偉達(NVIDIA)機器學習研究負責人(Director of Machine Learning Research)，統領機器學習研究。

此前，Anima Anandkumar曾擔任亞馬遜AWS主任科學家一職長達兩年之久，上個月底，她宣布將辭去這一職務，但當時并未透露下一步去向。

如今，她在個人主頁上宣布其下一步計劃，在文中解釋了為何選擇就職于英偉達的原因，并對未來前景進行了美好展望。

新智元對此文編譯如下：

我非常高興能夠和你們分享這一喜訊：我決定加入英偉達并擔任機器學習研究負責人一職。我將在英偉達位于加州圣克拉拉市的總部工作，并將聘請各個級別的機器學習研究人員和工程師，以及相關專業的研究生實習生。

與此同時，我將繼續擔任加州理工學院的Bren教授，并將平衡我在加州北部與南部工作的時間。我期待在英偉達和加州理工學院之間建立牢固的知識關系。加州理工學院的各項舉措都將帶來協同效應，例如自動系統研究中心(CAST)和AI4science。

我發現英偉達是個非常合適的選擇，在眾多工作機會中脫穎而出。我選擇英偉達是因為它取得過的成就，它在深度機器學習革命中所起到的重要作用，以及未來將與我共事的人。我將向英偉達首席科學家Bill Dally匯報工作。除了Bill之外，英偉達擁有很多長期進行相關學術研究的優秀員工，例如，Jan Kautz、Steve Keckler、Joel Emer以及最近新加入的Dieter Fox和Sanja Fidler。他們創造了一片可以將研究與強大工程相結合的沃土。我也期待與CEO黃仁勛(Jensen Huang)合作，他的研究愿景令人振奮。

2018年7月，Animashree Anandkumar分享 AI 與其他領域結合帶來的可能性

如果沒有英偉達生產出的GPU，那么深度學習革命將不會發生。最新的Volta GPU有著令人印象深刻的125 teraFLOPS，并推動了多個領域的發展。而最近發布的新品NVIDIA Tesla T4 GPU是世界上最先進的推理加速器，NVIDIA GeForce代表了圖形渲染性能的最大飛躍，因為它是世界上第一個具有實時光線追蹤技術的GPU。

正如你們所知，英偉達不僅僅是一家硬件公司。英偉達在CUDA(Compute Unified Device Architecture)上的開發一直是擴展深度學習的關鍵組成部分，而CUDA原語也與我對張量的研究有關。幾年前，我與英偉達的研究員Cris Cecka一起為張量收縮操作構建了擴展的BLAS內核。我期待為CUDA中的張量代數運算提供更多支持，這可以構建更高效的張量神經網絡架構。

我很欣賞最近英偉達推出的機器學習研究，包括最先進的用于圖像和視頻的生成模型，圖像去噪等。在英偉達，機器學習研究與最先進硬件的融合正在快速發展。此外，我對英偉達有關的設計與可視化、自動駕駛、物聯網/自動系統和數據中心解決方案的開發感到非常興奮。

在我未來的新角色中，我希望能繼續在學術和工業之間，以及理論與實踐之間建立橋梁。

Anima Anandkumar人物簡介

Anima Anandkumar，曾任亞馬遜AWS主任科學家，她的研究興趣領域包括大規模機器學習，非凸優化和高維統計。她一直致力于機器學習張量算法的開發和分析。張量是矩陣的多維擴展，可以編碼數據中的高階關系。在AWS擔任主任科學家期間，致力于在堆棧的所有層級上構建AI服務。

她是多個獎項的獲得者，P. Sloan獎學金，微軟教師獎學金，谷歌研究獎，ARO和AFOSR青年研究員獎，NSF職業獎，UCI早期職業卓越研究獎，ACM Sigmetrics社會最佳論文獎，IBM Fran Allen博士獎學金及最佳論文獎。

她于2004年獲得IIT Madras電氣工程學士學位，并于2009年獲得康奈爾大學博士學位。2009年至2010年在麻省理工學院擔任博士后研究員，在英國擔任助理教授。 2010年至2016年任加州大學埃爾文分校助理教授，2012年和2014年在新英格蘭微軟研究院擔任客座研究員，自2016年起擔任亞馬遜AWS主任科學家，自2017年起擔任加州理工學院Bren教授，自2018年9月起擔任英偉達(NVIDIA)機器學習研究負責人。