日前，高能效計算與應用中心梁雲研究員課題組在GPU-FPGA（圖形處理器-現場可編程門陣列）異構系統運行時管理和GPU上高性能矩陣乘法方面的工作雙雙取得獲得重要突破，相關成果以學術論文《面向交互式應用的高效異構系統和應用管理技術》　（Poly: efficient heterogeneous system and application management for interactive applications）和《面向GPU的基于分塊和批處理的矩陣乘法優化技術》（A coordinated tiling and batching framework for efficient GEMM on GPUs）的形式，分别即将呈現在第25屆高性能體系結構國際研讨會（25th Annual IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture, HPCA）和第24屆并行編程原理與實踐研讨會（24th ACM SIGPLAN Annual Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming, PPoPP）上。

在前一篇論文中，梁雲及其指導的博士研究生王碩針對集成多個GPU和FPGA的異構計算系統，提出一種高效運行時管理框架Poly；該框架對于實時性要求很高的交互式應用，在保證實時性的前提下，能夠提高異構系統的整體能效比，從而為雲計算、數據中心等應用場景提供高能效的計算資源管理與擴容方案。

在後一篇論文中，梁雲及其執導的博士研究生李秀紅以及北京市商湯科技開發有限公司的研發人員設計了一種新型矩陣分塊決策算法和批執行決策算法，顯著提高小矩陣算法的計算效率，從而克服現實應用中諸多小矩陣算法無法充分發揮GPU計算能力的瓶頸。

HPCA和PPoPP均為計算機體系結構領域頂級會議，被《中國計算機學會推薦國際學術會議和期刊目錄》列為計算機系統與高性能計算領域A類會議，在國内外具有很高的學術影響；曆來以對論文要求嚴格、錄取率低（前者約45篇論文/年，後者約30篇論文/年，平均錄取率均在15%～20%）著稱。