CCF分布式计算大会(CCF Computility) 暨 全国开放式分布与并行计算学术年会 (DPCS 2024)
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专题论坛

数算与智算中心新型网络技术论坛

时间: 2024.05.09


论坛背景


本论坛将聚焦于数算与智算领域的最新研究和创新,涵盖各种网络技术及其在人工智能、大数据等领域的应用。我们将邀请来自学术界和工业界的专家学者、研究人员和从业者,共同探讨新型网络技术在提升数据中心间数据交换效能、实现算力与数据智能融合方面的作用。论坛将重点关注智能化、自适应性和可扩展性等关键技术,探讨如何应对日益增长的数据量和复杂的网络环境。我们还计划呈现丰富案例,展示技术在云计算、大数据分析及人工智能领域的实际成效,并展望技术发展趋势。通过鼓励跨领域交流,我们期待促进技术合作与产业协同发展。


数算与智算中心新型网络技术论坛报告安排

论坛主席

董德尊研究员、田臣教授、徐扬教授

特邀报告1

苏金树 军事科学院教授

超级计算与智算的网络技术

特邀报告2

李丹 清华大学教授

大规模智算网络关键技术研究

特邀报告3

姚海鹏 北京邮电大学教授

面向算力互联的跨域智能网络发展趋势及思考

特邀报告4

金鑫 北京大学副教授

软件定义的服务器无感知计算系统

特邀报告5

王伟光 华为技术专家

智算中心流量管理技术研究

时间:2024年7月28日  下午

地点:吉林省长春市安华假日宴会中心春华秋实厅


论坛主席及介绍


董德尊

国防科技大学

董德尊,国防科技大学计算机学院研究员、博导,教育部长江学者,国防科技卓青。主要研究计算机体系结构、高性能与智能计算、并行与分布式系统等。作为银河/天河副主任设计师,长期参与国产高性能计算机系统研制工作。获湖南省教学成果特等奖,军队科技进步一等奖,湖南省自然科学一等奖,中国电子学会自然科学二等奖等。在中国计算机学会CCF推荐的A/B类国际刊物发表论文70余篇。获教育部全国优秀博士学位论文奖,CCF优秀博士学位论文奖等。担任Fundamental Research、国防科技大学学报、计算机工程与科学等期刊编委。CCF杰出会员,CCF体系结构/高性能计算/分布式计算与系统等专委会委员或常委。







田臣

南京大学

田臣,南京大学教授,博士生导师,获国家杰出青年科学基金资助。田臣老师在计算机网络和分布式系统领域SIGCOMM、NSDI、OSDI、FAST、SIGMOD等多个顶级学术会议和知名国际期刊上录用和发表论文100余篇。他的工作受到了国内外研究者的广泛引用和关注,根据Google Scholar 最新学术搜索数据,迄今为止论文累计被引用5000余次。个人主页:https://cs.nju.edu.cn/tianchen/







徐扬

复旦大学

复旦大学计算机科学技术学院姚士华讲席教授、博士生导师,上海市特聘专家,国家特聘青年专家,上海市电子学会高性能网络专委会副主任,中国计算机学会互联网专委会常务委员。先后在北京邮电大学、清华大学获得学士和博士学位。加入复旦大学之前,在纽约大学电子与计算机工程系担任研究副教授。 研究方向为软件定义网络、数据中心网络、分布式机器学习、边缘计算、网络功能虚拟化、云计算及网络安全,在包括SIGCOMM、NSDI、Eurosys、TON、JSAC、INFOCOM、ICNP、CoNEXT、MM、ICDCS在内的重要国际期刊和会议上发表学术论文130余篇。获得十余项美国、中国专利授权。主持国家重点研发计划课题、广东省重点领域研发计划项目、国家自然科学基金外国优秀青年学者研究基金项目、面上项目、美国国家科学基金项目和企业合作项目等在内的数十项科研项目,主持项目经费5000余万元。担任 Journal of Network and Computer Applications (Elsevier) 编委,IEEE Journal on Selected Areas in Communications (JSAC)、Wiley Security and Communication Networks客座编委,APNET 2024大会副主席和多项国际会议程序委员会委员。曾获得ACM CoNEXT 2022最佳论文奖,ICPP2023、IWQoS 2024最佳论文奖提名。








嘉宾及报告介绍


苏金树

军事科学院

苏金树,军事科学院研究员,中国计算机学会会士。中国计算机学会互联网专委会荣誉主任。获国务院政府特殊津贴,军队杰出专业技术人才奖。是我国计算机网络学术带头人之一,在高性能网络技术研究工作中做出了系统性和创造性贡献,建立了高性能网络的理论方法、核心技术和系统装备的技术体系。牵头研制成功了多款代表国家水平的高性能路由器和安全设备等,推动了我国高性能网络技术与装备发展和行业进步,为提高我国信息化建设水平、自主可控程度、网络空间安全做出重大贡献。获国家科技进步特等奖1项,国家科技进步一等奖1项,国家科技进步二等奖4项。在国内外高水平刊物会议发表论文200多篇。


报告题目:超级计算与智算的网络技术


报告摘要:智能技术进入大规模智能计算阶段,AI模型参数从千亿迈向万亿。超级计算与智算成为计算技术的明珠。网络技术是超级计算和万亿参数模型智能计算不可或缺的支撑技术,甚至是大规模智能计算的重要瓶颈技术。本报告主要讨论四个方面内容,一是高性能网络技术在智能计算、超级计算、云计算中的重要地位和表现形式;二是典型AI计算系统和超级计算系统中网络技术实现的解剖,希望听者能够从国内外典型大规模AI计算实际系统中,了解网络技术在系统中的作用;三是国内大模型网络面临的主要挑战和困难;四是大规模智能计算的三个网络研究方向,包括全定制网络技术,半定制网络技术、网络优化技术等研究方向等。







李丹

清华大学

李丹,清华大学计算机系长聘教授,教育部长江学者特聘教授,国家973计划项目首席科学家,国家重点研发计划项目负责人。主要研究方向为数据中心网络、网络智能和网络安全。在包括SIGCOMM、NSDI等计算机网络领域顶级会议在内的学术会议和期刊上发表论文100余篇,获国内外授权专利30余项。获教育部“青年科学奖”、中国通信学会技术发明一等奖。


报告题目:大规模智算网络关键技术研究


报告摘要:智算网络指的是支撑人工智能训练推理、数据收集、模型分发、泛在应用等业务的基础网络环境。智算网络是新时期网络技术发展的内在需求,是训练人工智能大模型的关键支撑,也是我国应对卡脖子问题的特色技术。本报告主要介绍团队在智算网络物理拓扑、集合通信、传输调度、并行策略、模拟仿真等方面开展的研究工作。







姚海鹏

北京邮电大学

姚海鹏,北京邮电大学教授,国家杰青,IET Fellow, IEEE高级会员,中国电子学会高级会员,担任中国指挥与控制学会时空安全信息服务专业委员会副主任委员、中国计算机学会分布式计算与系统专委会执行委员等。主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金企业联合基金等项目20余项,已在IEEE TON/TMC/TSC/TCC等国际学术期刊和会议发表论文200余篇,ESI高被引论文7篇,获得IEEE ICC 2022、IEEE ICCC2020等会议最佳论文奖,出版专著2本,获授权发明专利80余项,获教育部技术发明一等奖、中国电子学会技术发明一等奖等,担任IEEE Transactions on Mobile Computing副编辑、IEEE Transactions on Sustainable Computing副编辑、《天地一体化信息网络》编委会委员等。


报告题目:面向算力互联的跨域智能网络发展趋势及思考


报告摘要:随着全球数字经济的蓬勃发展和“东数西算”工程的全面实施,算力网对低延迟、高可靠性服务需求日益增长。本报告将初步探讨面向算力互联的跨域智能网络发展趋势和重点问题,探讨算力网跨域确定性调度技术、大模型使能的网络意图理解方法等,提供覆盖确定、时延确定、带宽确定的端到端服务质量保障能力。







金鑫

北京大学

金鑫,北京大学计算机学院长聘副教授、博士生导师。本科毕业于北京大学,博士毕业于美国普林斯顿大学。研究领域为系统软件、计算机网络、云计算。主持国家重点研发计划项目、优秀青年科学基金(海外)项目等科研项目。发表论文60余篇,其中网络和系统领域顶级会议SIGCOMM、NSDI、SOSP、OSDI论文30余篇。获USENIX NSDI最佳论文奖(2018)、USENIX FAST最佳论文奖(2019)、阿里巴巴达摩院青橙奖(2021)、Google Faculty Award(2019)、Amazon Faculty Research Award(2019)、Facebook Faculty Research Award(2018)等奖项。


报告题目:软件定义的服务器无感知计算系统


报告摘要:服务器无感知计算对云计算带来根本性变革,即从“以云资源为中心”转向“以云函数为中心”,使得开发人员无需关心服务器等底层资源管理,只需要专注于基于“云函数”的上层应用开发,是下一代云计算的的重要发展方向之一。本次报告将介绍我们在软件定义的服务器无感知计算系统方面的近期工作,包括系统架构、关键技术、开发工具链和标准化,并对服务器无感知计算技术的未来发展进行展望。







王伟光

华为

王伟光,南京大学博士,华为2012网络技术实验室高性能网络系统技术领域负责人。研究兴趣包括数据中心流量控制、拥塞控制、拓扑设计和均衡算法等方向,拥有专利20余件,发表论文10余篇。


报告题目:智算中心流量管理技术研究


报告摘要:大语言模型成为算力时代主流应用,底层是海量的计算数据交互和逐渐归一的并行策略,为网算协同的数据中心流量管理带来了新的挑战和研究空间。本报告介绍研究团队在基于大模型训练特定的流量特征下,通过网存算的协同设计和算法优化,在拥塞控制、流量负载均衡、流量调度,以及集合通信等方向的研究工作内容和进展情况。







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