，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

　　近年来，新型图计算任务（例如新型图神经网络、流图计算、超图计算）不断涌现，图计算需求日益复杂多样。如何设计新型高性能图计算处理系统满足复杂多样的图计算需求是一个亟待解决的难题。本论坛将组织相关专家讨论新型分布式图计算系统软件设计，以高效支撑不断涌现的复杂图计算需求，助力分布式图技术的发展和生态成熟。

　　迟学斌，男。主要研究方向为并行计算与软件、网格计算技术。作为我国高性能计算及网格计算的学术带头人之一，自“九五”以来，主持及承担了中国科学院战略性先导科技专项（A类、C类），科技部国家重点研发计划项目、973项目、863项目、国家科技平台项目；自然科学基金委重大及面上项目以及院级知识创新工程等多项科研项目。在此期间，共获得国家科技进步奖二等奖等三项，中国科学院自然科学奖二等奖，中国科学院科技进步奖二等奖等两项，中国科学院青年科学家奖二等奖，北京市科学技术奖一等奖等两项，1996年获政府特殊津贴。在国内外重要学术刊物上发表论文共上百篇；科学出版社专著3部。

　　魏晓辉，CCF常务理事，教育部“长江学者”特聘教授、国家万人计划教学名师、教育部新世纪人才、英国工程技术学会会士（IET Fellow）、教育部计算机类教学指导委员会委员、吉林省计算机学会理事长、吉林大学唐敖庆特聘资深教授，现担任吉林大学大数据和网络管理中心主任。科研上主要从事分布式系统调度、分布式流数据处理以及高性能应用软件的研究，研究工作涵盖基础理论、关键技术和软件原型，获吉林省科技进步一等奖2 项（排名：第1/第2）、中国商业联合会一等奖1 项（排名：第1）。教学上担任国家级一流本科课程负责人，国家精品课主讲教师，组建了两个国家教学示范中心，获国家教学成果二等奖3项（排名：第1/第1/第2）。

　　廖小飞，华中科技大学计算机学院教授、博导、院长，湖北省计算机学会理事长。主要学术方向为内存计算、图计算、大数据系统等。先后主持国家杰出青年科学基金、国家自科基金优青项目、面上项目、青年基金项目以及国家重点研发计划项目（首席）、国家863计划项目、霍英东青年教师基金等项目。廖小飞是国家杰出青年科学基金获得者、国家自然科学基金委优秀青年科学基金获得者，入选万人计划领军人才，获得2017年度CCF-IEEE CS青年科学家奖，其成果获得国家自然科学二等奖1次、国家科技进步二等奖1次，教育部自然科学一等奖1次，教育部技术发明一等奖2次，湖北省科技进步一等奖1项。

　　讲者简介：陈文光，CCF会士，学术工委主任，YOCSEF荣誉委员，清华大学计算机系王建筑讲席教授。主要研究领域为大数据处理系统、编译器与并行计算。北京计算机学会副理事长；ACM中国理事会常务理事。

　　报告摘要：图分析在重要性度量、欺诈检测和反洗钱等挑战性任务中取得了广泛应用，而现实中复杂系统的完整图常涉及多源数据，现有安全多方计算技术（MPC）可以应用于此场景但面临高通信开销问题，现有安全图分析框架每次迭代的通信开销下限为Ω(∣V∣+∣E∣)（V和E分别表示顶点和边）；为此本文提出高效的安全两方图分析框架 GraphAce，利用同态加密和秘密共享的混合原语系统及新型 ChaosTable 数据结构解决使用各方本地图数据时的安全挑战，消除了与边相关的网络流量，每次迭代实现Θ(∣V∣)的低通信复杂度（突破此前Ω(∣V∣+∣E∣)的下限）和Θ(∣V∣+∣E∣)的计算复杂度（与非安全方法相同）；评估显示，GraphAce速度比以往方法最高提升数万倍、通信量最多节省 99.99%（因应用和网络而异），是首个能在合理时间内处理超 100 万顶点和 1.32 亿条边的安全两方图分析框架，处理规模提升了100倍以上。

　　讲者简介：谭光明，研究员、博导，中科院计算技术研究所高性能计算机研究中心主任。参与了曙光系列高性能计算机包括曙光4000/5000/6000/7000系统研制，发表学术论文100余篇，曾任IEEE TPDS编委和国际会议（SC、PPoPP）等程序委员，曾获得国家科技进步奖二等奖、北京市科技进步一等奖、卢嘉锡青年人才奖和全国向上向善好青年称号。

　　报告摘要：本报告关注训练系统优化尤其是流水线并行方面的性能优化：（1）大模型流水线并行的训练方法都占额外显存，且严重不均衡。为了消除内存瓶颈并提升流水线并行的效率，开发了流水并行的内存优化器Mario，将重算隐藏在流水线气泡中，并通过多条优化规则以迭代的方式进一步调整流水线气泡的排布，使得重算几乎完全隐藏在气泡中；（2）在材料大模型中，往往需要在前向计算过程中同时求得能量E和受力F（E对原子位置的导数），占用大量显存，且无法使用流水线并行，我们展开了相关的探索。

　　讲者简介：杨海龙，北京航空航天大学计算机学院教授，副院长。国家优秀青年科学基金获得者，国家重点研发计划项目负责人。主要研究方向为高性能计算、性能调优工具、编译优化技术、模型训推系统等。目前已在SC、ASPLOS、ISCA、PPoPP、TPDS、TC、TACO等国际会议和期刊上发表多篇学术论文，TC论文获评IEEE CS亮点论文。担任CLUSTER21体系结构领域共同主席，THPC期刊青年编委。担任北航本科生超算队教练，指导团队多次获得国内外赛事奖项。获2024年CCF高性能计算青年科技人才奖，指导学生获CCF体系结构专委优秀博士学位论文奖、CCF高性能计算专委优秀博士学位论文奖、ACM SIGHPC优秀博士学位论文奖。

　　报告摘要：随着以Chatgpt、DeepSeek等为代表性的生成式大语言模型的出现，智能模型在训推层面上对算力需求不断增长，与此同时模型训推技术不断演化导致系统复杂度增加，如何利用大规模硬件资源实现高效模型训推能力，需要从全栈视角在算法空间、编译Kaiyun官网中国空间、系统空间、工具空间开展模型性能工程。本报告从系统空间模型性能工程研究出发，介绍了研究组在大模型自适应投机推理、满足SLA的大模型请求调度等方面一些工作进展，并对未来全栈式性能工程新范式进行了展望。

　　讲者简介：张岩峰，CCF数据库专委会、分布式计算与系统专委会、信息系统专委会的执行委员，东北大学教授、博士生导师、计算机科学与工程学院副院长，东北大学与美国麻省州立大学联合培养博士，入选国家级高层次青年人才，辽宁省杰青。研究方向为数据库系统、机器学习系统。承担国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目课题、辽宁省重点研发计划等多项国家和省部级科研项目，承担华为2012实验室、阿里巴巴达摩院、蚂蚁研究院等校企合作项目。在SIGMOD、VLDB、ICDE、PPoPP、SOCC等国际顶级会议期刊上发表论文50余篇。曾获中国计算机学会自然科学二等奖、云计算国际会议ACM SOCC杰出论文奖、华为年度优秀项目奖等奖励。

　　报告摘要：随着图机器学习在社交网络分析、推荐系统和生物计算等领域的广泛应用，其计算效率面临巨大挑战，特别是在大规模图数据上的训练和推理过程。近年来，专用神经网络处理器（NPU）因其高效的并行计算能力，为加速图机器学习任务提供了新的解决方案。本报告聚焦基于昇腾（Ascend）NPU的图机器学习训练与推理加速技术，利用昇腾NPU的达芬奇架构及其针对图计算的优化特性，如动态形状支持、稀疏计算加速和高效张量核心设计，探讨如何利用昇腾AI处理器的强大算力优化图神经网络的训练推理性能。

　　讲者简介：甘新标，国防科技大学副研究员， 军队高层次人才青年科技英才，天图系统（TianheGraph）的设计者和完成人，相关技术创新成果被新华社、人民日报、解放军报等100+主流媒体报道，图计算优化相关技术创新以第一作者身份已陆续发表于TPDS、ICDE、SC、PPoPP、ICS、ACM MM、TACO等CCF推荐期刊与会议；领导课题组设计开发的大规模流场可视化系统TianheVis以及国产虚拟渲染引擎TianheVE已广泛应用装备数值模拟可视化与大规模场景渲染应。

　　报告摘要：图计算已经广泛应用于各个领域，引起工业界与学术界的广泛关注，天河超算作为国产超算的践行者， 面向国产处理器、自主互连网络以及全栈运行环境，充分释放天河超算的数据处理潜能面临诸多挑战，本报告将结合天河超算层次设计结构，分享天河大图计算引擎的设计与优化解决方案。

　　门票类型参会者身份6.15~7.27会议注册费CCF专业会员￥2700CCF学生会员（不含晚宴）￥1700CCF学生会员（含晚宴）￥2000非会员专业人员￥3200非会员学生（不含晚宴）￥2200非会员学生（含晚宴）￥2500备注: 十人及以上团报9折