报告时间：2022年11月20日（周日）13:30-14:30

报告地点：线上腾讯会议，会议ID（640-382-578）

报告题目：面向泛在计算的分布式智能系统软件

报告简介：泛在计算时代，智能化已经成为信息化应用的重要能力和特征。随着深度学习模型结构日益复杂、异构资源不断涌现、算力需求持续增长、以及对数据安全隐私的逐渐重视，都对系统软件的设计和实现提出了新的挑战，也带来了新的机遇。本次报告将介绍报告人团队近年来在分布式智能系统软件的进展，特别是面向大规模模型训练的无服务器方法和异构资源流水线调度、面向原位模型训练的异构资源协同调度、内存优化等方面的工作。

报告人介绍：刘譞哲，北京大学长聘教职研究员，北京大学软件研究所副所长，入选国家级青年人才计划。主要研究方向为系统软件、服务计算等。在TSE、TOSEM、WWW、ASPLOS、ICSE、FSE、SIGCOMM、NSDI、MobiCom等期刊和会议发表论文80 余篇，获中国首个WWW最佳论文奖、《Science China Information Science》5年高影响力论文奖等10次国际期刊/会议优秀论文荣誉。曾获国家技术发明一等奖、教育部“青年科学奖”、CCF-IEEE CS“青年科学家奖”、IEEE TCSVC Rising Star Award、北京大学“十佳教师”、北京大学“教学卓越奖”等；主持多项国家和省部级科研项目；担任IEEE TMC、ACM TIST等期刊的Associate Editor和WWW、ICSE、KDD等会议程序委员会成员。