报告时间：2025年7月6日（周日）14:30 – 15:15
报告地点：线上腾讯会议（ID: 682321240），线下计算机与大数据学院2-219会议室
报告题目：面向边缘大模型的轻量化部署
报告简介：由于电量、存储和计算资源的限制，直接在物联网设备上部署深度学习模型，尤其是大语言模型，既耗时又成本高昂。大语言模型通常需要数千亿级别的模型参数，而物联网设备往往难以承载如此庞大的计算负荷。随着边缘计算领域对计算密集型任务需求的激增，终端设备的资源匮乏与任务需求之间的矛盾愈加突出。本报告探索基于边云协同的轻量化部署方案，通过高效的资源优化与任务分配，旨在缓解物联网环境中的资源瓶颈问题，提高边缘设备的能源可持续性和计算能力。将聚焦于如何通过边云协同提高物联网系统的计算和存储效率，特别是在大数据管理和分析的背景下，重点探讨资源优化策略、任务卸载机制和能效管理方案。
报告人介绍：吴华明，天津大学英才教授，博导，数据科学与大数据技术专业负责人。分别于2009年和2011年获得哈尔滨工业大学学士和硕士学位，2015年以最高荣誉获德国柏林自由大学博士学位。曾连续四次入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单（终身+年度），获第三届天津市数学与统计学联合学术年会 “青年学者奖”、天津市创新人才推进计划等。担任IEEE TDSC、T-CSVT、TITS、TNSM和TCE等10余个SCI期刊编委，以及多个国际学术会议和研讨会主席。在Nature Computational Science、IEEE TPDS、TMC、TC、TKDE、TSC、TIFS、TCYB、TNNLS、TFS、IJCAI、INFOCOM和AAAI等权威期刊/会议上发表论文170余篇，谷歌学术引用7000次。入选Nature大子刊研究亮点1篇、ESI热点论文3篇、ESI高被引论文10篇。主要研究方向为边缘计算、智能物联网和DNA存储等。
