CCF Computility 2025 | 张彦、舒继武、贾维嘉、王小航、谢国琪、何强等教授邀您共话面向边缘场景的算网融合论坛
2025-07-065
第二届CCF分布式计算大会暨中国算力网大会(CCF Computility 2025）将于2025年7月25日至27日在兰州举行，会议规模预计1400余人。本次会议由CCF主办，CCF分布式计算与系统专委会与兰州大学共同承办。会议主题为“算力网：新质生产力背景下的分布式系统”，旨在为分布式系统和算力网相关的从业者提供最专业的学术研讨、技术交流和成果展示的平台。CCF Computility 2025为大家准备了9场由院士等顶级专家带来的主旨报告，21场技术论坛（120位特邀报告）。目前会议注册通道已经开放。
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随着物联网与5G技术的快速发展，边缘计算正成为支撑算力网络、智慧城市、工业互联网、自动驾驶等场景的核心基础设施。然而，边缘节点普遍面临算力受限、能耗敏感、动态环境适配等挑战，传统云计算模式难以满足低延迟、高能效的实时智能计算需求。本论坛聚焦"面向边缘场景的算网融合"主题，深入探讨分布式边缘智能的前沿技术。论坛将邀请多位学术界专家，分享边缘计算加速算法、系统优化及落地案例，推动边缘智能的技术突破与生态构建，为分布式计算与边缘智能的深度融合提供新思路。
| 论坛主席 | 舒继武教授，沈志荣教授，高聪明副教授 |
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| 特邀报告1 | 张彦 院士 | 泛在算力网络 |
| 特邀报告2 | 贾维嘉 教授 | |
| 特邀报告3 | | 低延迟向量存储的研究 |
| 特邀报告4 | | 边缘数据管理：边缘问题边缘解决
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| 特邀报告5 | 王小航 教授 | |
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时间：2025年7月26日
地点：兰州市甘肃国际会议中心 |
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舒继武，CCF会士、理事、清华大学长聘教授，闽江学院院长，国家杰出青年基金获得者，教育部“长江学者”特聘教授，IEEE Fellow、北京信息灾备技术产业联盟副理事长等，曾任CCF信息存储专委会主任等；主要研究信息存储系统、智能存储系统、数据存储可靠性与安全等。负责承担了国家重点研发、863重大专项、863、973和国家自然科学重点基金等项目或课题；主持研制出海量存储网络系统TH-MSNS、软硬件协同闪存存储系统TH-SSS、分布式持久性内存存储系统TH-DPMS、智能存算一体系统TH-iSSD；成果发表在CCF推荐的A类国际会议FAST、SOSP、OSDI、USENIX ATC、EuroSys、ASPLOS、MICRO、ISCA、HPCA、SC、SIGMOD等和A类国际期刊上百余篇；获国家科技进步二等奖和国家技术发明二等奖各1次、省部级一等奖5次，获华为首届“奥林帕斯”奖等。
沈志荣，厦门大学信息学院教授，福建省杰出青年基金获得者，研究方向为操作系统和存储系统，在IEEE TC、TPDS、TDSC和PPoPP、HPCA、USENIX FAST、USENIX ATC、ICDE、INFOCOM、ICDCS、IPDPS、DSN、SRDS等CCF A/B类期刊会议发表论文50多篇，主持国家重点研发计划-青年科学家项目、国家重点研发计划-课题、国家自然科学基金重大研究计划（培育）等项目，获得IEEE Smart Computing Early Career Award（2023年）,ACM SIGCSE中国新星奖（2022年），SRDS'20最佳论文奖（CCF-B类会议）、SRDS'15最佳论文提名奖（CCF-B类会议）等各类学术奖项。
高聪明，厦门大学信息学院副教授，研究领域包括操作系统和存储系统，在MICRO、FAST、HPCA、IEEE TC、ACM TOS、IEEE TPDS等国际期刊和会议上发表论文40余篇，授权/申请专利20余项。曾获第十届中国科协青年人才托举工程、2024年IEEE NVMSA最佳论文奖、2024年ACM SIGCSE中国新星奖、2019年/2020年阿里云-CCF信息存储专委会优秀论文奖等。主持了国家自然科学青年基金、中国博士后科学基金面上资助、中国博士后科学基金特别资助以及多项企业合作项目等。参与国家重点研发计划重点专项项目、国家863课题项目以及国家自然科学基金等多个项目。
讲者简介：欧洲科学院院士。
报告题目：泛在算力网络
报告摘要：首先介绍泛在算力网络的概念和模型。 然后定义并解决泛在算力网络中新颖独特的科学研究问题, 包括算力资源的优化分配、算力协作和集群机制、分布式算力共享、及电算一体化。最后指出泛在算力网络未来场景和开放性问题。
讲者简介：北京师范大学(珠海)人工智能与未来网络研究院院长，交叉智能超算中心主任，博士生导师以及北师香港浸会大学讲座教授。1993年获比利时蒙斯理工学院科学博士学位。曾任香港城市大学计算机科学系教授、上海交通大学计算机科学与工程系全职致远讲席教授。在加入北师大/BNBU之前，担任澳门大学讲座教授和智慧城市物联网国家重点实验室副主任。入选国际电气与电子工程师协会会士(IEEE Fellow)和中国计算机学会(CCF)杰出会员、以及2020-2024年斯坦福大学发布的全球前2%顶尖 “年度科学影响力"和“终身科学影响力”科学家榜单。近年在顶级国际杂志和学术会议上发表论文700多篇、撰写了专著3部和参与了12部书籍的撰写，获授权发明专利40多项。曾获教育部科技一等奖以及深圳高科技展会最佳产品奖，主持多项国家基金委及科技部973和863项目和中国澳门、香港特区政府科学基金和应用研究及发展基金项目。
报告题目：边缘AI与LLM协同计算
报告摘要：边缘计算 (EC)是一种灵活的架构，可支持具云的服务质量的分布式特定领域应用。然而，当前的EC在面对众多质量要求多样化的移动任务时，仍然缺乏高效移动与任务执行的支持机制。本演讲将介绍我们最近对异构 EC环境中利用高效的AI 深度学习方法进行离线和在线容器/镜像/层协同调度算法。同时报告正在北京师范大学（珠海）人工智能平台上进行云边协同大语言模型的最新非浸入式EC-RAG协同扩散算法和系统部署工作
讲者简介：清华大学计算机系长聘副教授，博士生导师。主要研究方向是计算机存储系统，作为负责人承担了国家自然科学基金重点项目、优青项目、重点研发计划青年科学家项目、战略性创新合作项目等国家项目。在FAST、OSDI、SOSP等国际顶级会议上发表论文50余篇，曾获得NVMSA’14最佳论文奖、MSST’15最佳论文提名奖、SIGMOD’23研究亮点论文、CACM’25研究亮点等奖项。研制高性能文件系统SuperFS，部署于鹏城云脑II，2023年至今蝉联世界超算存储IO500榜单第一名。2025年指导学生获得ASPLOS/EuroSys大模型推理优化竞赛冠军。担任FAST、OSDI、USENIX ATC、EuroSys等国际会议程序委员会委员。曾获得CCF优博、首届中国科协青托工程、首届ACM SIGOPS China新星奖等荣誉，获省部级奖两项。
报告题目：低延迟向量存储的研究
报告摘要：大规模向量存储系统能够支持基于数据内容的近似检索，被广泛应用于检索增强生成（RAG）、搜索推荐广告等场景。AI PC与手机等边端设备中对近似检索的需求越来越大。然后，边端设备有限的内存资源给低延迟检索大规模向量提出了很大的挑战。结合闪存SSD的图结构向量存储系统能够在一个设备中支持高达十亿级规模向量，但其仍存在检索延迟高、索引更新干扰前台检索性能等问题。为此，我们提出了低延迟、大规模、支持就地更新的向量存储系统PipeANN。其通过偏离现有贪心检索方法以解耦合计算与I/O间依赖，使二者并行执行，降低检索延迟；通过就地更新机制均摊更新操作开销，降低对前台检索的性能干扰。最后，总结并讨论向量存储的未来发展趋势。
讲者简介：华中科技大学计算机学院教授，博导，国家级青年人才，华为东湖青年人才，获得华中科技大学-澳大利亚斯威本科技大学双博士学位，连续多年入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单。提出“边缘问题边缘解决”的思想，探索并基于边缘协同解决了边缘模型训练、边缘数据完整性和边缘资源优化相关研究中的多个关键问题。主持和参与包括国家重点研发计划课题在内的国家级科研项目8项，在CCF A类会议和期刊上发表学术论文90余篇，ACM/IEEE Transactions论文90余篇，6次获国际会议最佳论文奖和最佳学生论文奖，培养的博士生5次获得优秀博士生奖。
报告题目：边缘数据管理：边缘问题边缘解决
报告摘要：在边缘计算环境中，应用提供商（如爱奇艺、Bilibili等）能够把热门数据缓存在边缘服务器，为终端用户提供超低延迟的数据访问服务，同时减少后端网络压力和流量开销。带来广阔创新空间的同时，边缘计算也带来了许多全新的科研挑战。本次报告将介绍华中科技大学何强团队基于“边缘问题边缘解决”的思想在边缘数据管理方面的研究和进展。
讲者简介：浙江大学计算机学院/网络空间安全学院教授，入选国家青年人才计划，研究方向为智能网联车安全、处理器安全、众核与chiplet系统、隐私保护机器学习软硬件加速。发表包括ieee/acm trans顶级期刊和dac顶级会议在内的论文70余篇，获得包括vlsi-soc在内的两项芯片设计与硬件安全领域著名会议最佳论文奖。主持科研项目20余项（国家级6项），担任片上网络领域知名会议nocs 18/22分会组织者，ccf芯片大会论坛主席，nocarc 18指导委员会委员，apccas 18分会主席，iccad、cf（ccf b类会议）tpc成员，在iccs 20做特邀报告并担任程序委员会主席，在20、21年ccf错计算年会分论坛做特邀报告，担任mathematics（jcr一区）、computers and electrical engineering、integration, the vlsi journal等期刊客座主编，计算机技术与发展期刊的专题编委，担任中国计算机学会（ccf）容错计算、集成电路专委的常务委员。
报告题目：面向集成芯片的仿真与优化方法
报告摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型在众多领域展现出巨大的应用潜力，而集成芯片成为支撑其运行的关键。本报告聚焦于面向集成芯片的仿真与优化方法。分析各类负载对芯片性能的多维度需求，包括计算吞吐量、内存带宽、能效比等关键指标，以及对大规模芯片架构级仿真方法，并介绍一系列综合优化方法，涵盖架构设计层面的设计空间探索、存储层次结构改进等。
讲者简介：上海交通大学计算机学院教授，博士生导师，国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者。2018年上海交通大学博士毕业，2016年至2019年在美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）先后从事访问学者与博士后研究。主要研究领域包括移动智能计算以及大规模智能决策。在端智能、智能博弈以及大数据管理等领域取得一系列科研成果，已发表中国计算机学会（CCF）推荐期刊会议列表A 区53篇，荣获多项科研奖励，包括中国计算机学会（CCF）优秀博士论文奖（2018 年）；英特尔中国学术英才计划（2022年）；微软学者奖学金（Microsoft Research Asia Ph.D. Fellowship，2015年）等。曾担任国际学术会议INFOCOM、MobiHoc、AAAI、MSN、IoTDI等程序委员会委员。
报告题目：大小模型端云协同智能体系统
报告摘要：端云协同智能是人工智能广泛落地应用的关键技术，可有效克服传统云智能在扩展性、实时性、个性化和隐私安全等方面的不足。端云协同智能体系统完成动态开放环境下的复杂多样智能应用给数据、模型以及算力都带来了新的挑战：如何高效采集与充分利用端上实时数据资源与云上预训练公开数据集？如何设计与协同端上个性小模型与云上通用大模型？如何调度与管理端上碎片化资源与云上充足算力资源？我们围绕端云协同自演进智能中数据互补增强、大小模型拆分聚合以及异构资源协同管理三个基础问题，从数据、模型与算法层面构建端云协同自演进的智能新范式。
讲者简介：上海交通大学长聘副教授，博士生导师。2010年本科毕业于上海交通大学，2015年博士毕业于美国普渡大学。2015年-2019年初就职于美国谷歌网络组，2019年起加入上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心。入选教育部青年长江、上海市海外高层次人才。他目前主要从事光电混合数据中心网络架构的研究，其提出的“低频切换”的光电混合数据中心网络控制方案得到了谷歌/华为等企业的关注与应用，并获得华为火花奖和华为优秀合作项目成果奖。他的研究成果发表在SIGCOMM，NSDI，SIGMETRICS，ICNP，INFOCOM，IEEE/ACM TON等国际知名会议与期刊。
报告题目：面向AI算力集群的高性能路由协议设计
报告摘要：研究人员在针对AI算力集群设计高性能路由协议时通常会考虑以下三种关键特性：顺序交付、无丢包和乱序传输。然而，我们发现，同时实现这三种特性会导致一种新型死锁，称为“Orderlock”。因此，我们在设计路由协议时需要考虑如何避免Orderlock。我们通过一个关于人工智能工作负载性能调优的案例研究，探索并比较了不同的Orderlock避免方案。我们的研究结果将为高性能路由协议和硬件设计提供依据。该成果发表于SIGCOMM 2025。
目前大会已经开放注册并在6月15号前提供早鸟票注册优惠。
| 门票类型 | 参会者身份 | 4.26~6.15 | 6.15~7.27 |
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| 会议注册费 | CCF专业会员 | ￥2200 | ￥2700 |
| CCF学生会员（不含晚宴） | ￥1200 | ￥1700 |
| CCF学生会员（含晚宴） | ￥1500 | ￥2000 |
| 非会员专业人员 | ￥2700 | ￥3200 |
| 非会员学生（不含晚宴） | ￥1700 | ￥2200 |
| 非会员学生（含晚宴） | ￥2000 | ￥2500 |
| 备注: 十人及以上团报9折 |
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