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2022年5月12日晚,美国天普大学吴杰教授应崔建群教授的邀请,做客我院第一期“南湖学者论坛”,通过在线方式为师生作了题为“On Optimal Partitioning and Scheduling of DNNs in Mobile Edge/Cloud Offloading”的学术报告。

吴杰教授是美国天普大学网络计算中心主任,计算机和信息科学系Laura H. Carnell教授,兼任科技学院国际事务部主任,同时是AAAS Fellow和IEEE Fellow。担任包括IEEE TMC、IEEE TSC、IEEE TPDS、IEEE TC等在内的多个国际顶级期刊的编委,以及包括IEEE INFOCOM、ACM MobiHoc、IEEE ICDCS、IEEE IPDPS、IEEE CNS 等在内的多个国际顶级学术会议的大会或程序委员会主席等重要职务;获得的荣誉包括2021年ACM杰出科学家、IEEE计算机协会特邀演讲者、ACM特邀演讲者、IEEE计算机协会杰出服务奖、中国计算机学会海外杰出成就奖、美国国家科学基金委Appreciation荣誉证书等。吴杰教授长期从事移动计算、社交网络、云计算和边缘计算、群智计算、区块链、网络信任与安全等领域的研究。近年来,在各类著名国际会议和期刊上发表高水平学术论文600 余篇,其中包括IEEE Transactions 级别的顶级国际期刊论文150余篇。论文累计引用35000多次,单篇论文最高引用1300多次,获得顶级国际学术会议最佳论文奖10余次,是计算机领域最有影响力的华人科学家之一。

报告的主题是移动云/边缘计算迁移中基于动态神经网络的最优分割与调度方法研究。对于神经网络处理数据的过程,若全部在本地完成,会由于本地设备的性能受限导致时延升高,若全部迁移到云端则会产生很高的通信时延。本报告主要是讨论数据处理部分在本地实现,部分迁移到云端实现的分割与调度问题。

吴教授先讲解了分割已经确定条件下的调度问题,在证明此问题是NP问题,因而在多项式时间内得不到最优解后,进而提出启发式算法。然后进一步讨论联合分割与调度问题的解题思路,通过实验分析,将本地计算时延、云端计算时延和通信时延三个参数的结合问题转化为本地计算和通信两段时间的分割与调度问题。

报告过程中,吴教授深入浅出的给出多个相关定理以及基于多个典型的神经网络(如AlexNet、VCG)的实验结果,充分证明了研究成果的有效性。

最后,吴教授简单介绍了与本次报告相关的其他研究工作,对未来的研究工作进行了展望,并悉心回答了老师和同学们提出的问题。本次报告受到广大师生的热烈响应。

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