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电信黄埔大讲堂第7讲:面向大数据分布式计算的自适应梯度编码

发布者:  时间:2020-12-09 21:32:02  浏览:

主讲:唐小虎

(长江学者特聘教授,国家杰出青年基金获得者,万人计划中青年科技创新领军人才)

主持:陈庆春

(教授,博导)

时间安排:

2020128日上午11:00-1200

地点安排:

广州大学图书馆附楼206会议室

 

 

2020128日上午11:00-1200由金沙城娱乐官方平台主办的电信黄埔大讲堂第7讲在广州大学图书馆附楼206会议室举行。本次大讲堂的报告主题是:面向大数据分布式计算的自适应梯度编码。主讲人是西南交通大学唐小虎教授,博士生导师。曾任香港科技大学副研究员,德国Ulm大学客座教授。2003年获得全国百篇博士学位论文奖,2007年获德国洪堡基金,2013获国家杰出青年基金,2013年获得全国百篇博士学位论文指导教师奖,2014年入选教育部长江学者特聘教授,2018年入选万人计划中青年科技创新领军人才。近年来获得教育部自然科学二等奖,主持自然科学基金、教育部重大项目等多项国家级省部级科研项目,在国际重要学术期刊发表论文SCI检索论文100余篇。主持人为金沙城娱乐官方平台陈庆春教授。金沙城娱乐官方平台唐冬、曾衍瀚、胡晓等老师出席本次大讲堂活动。

 

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唐教授从反向传播、梯度编码和自适应梯度编码三个方面给大家进行讲述。刘教授首先提出随着大数据的广泛应用,分布式计算的重要性越发显现,但是因为分布式环境中时常有缓慢节点的出现,因此常引入编码以应对缓慢节点。进而,在这次报告中,针对大数据中应用最为广泛的梯度计算,唐教授团队提出了一种称为自适应的梯度编码新方案,该方案能实现计算负载、缓慢节点容忍度和通信成本之间的最佳平衡,特别是它允许根据实际环境中未知的实时的缓慢节点数量来最小化通信成本。根据唐教授的数值计算和Amazon仿真结果表明,该自适应方案可以实现最小的平均运行时间。

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最后,在大讲堂学术报告结束后,陈庆春教授对本次讲座进行了总结。唐教授与参加讲座的各位师生进行了交流互动。通过此次讲座,同学们对大数据分布式计算的自适应梯度编码技术有了一定的了解。唐教授对学术研究一丝不苟的态度让同学们大受启发。电信黄埔大讲堂的活动取得了圆满成功。

 

黄埔大讲堂专家简介:

 

唐小虎,西南交通大学教授,博士生导师。曾任香港科技大学副研究员,德国Ulm大学客座教授。2003年获得全国百篇博士学位论文奖,2007年获德国洪堡基金,2013获国家杰出青年基金,2013年获得全国百篇博士学位论文指导教师奖,2014年入选教育部长江学者特聘教授,2018年入选万人计划中青年科技创新领军人才。近年来获得教育部自然科学二等奖,主持自然科学基金、教育部重大项目等多项国家级省部级科研项目,在国际重要学术期刊发表论文SCI检索论文100余篇,其中包括信息领域国际旗舰期刊IEEE Transactions on Information Theory论文50余篇。

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