研究方向：
1）新型云計(jì)算技術(shù)
探索研究云計(jì)算相關(guān)技術(shù)，包括但不限于內(nèi)存虛擬化、計(jì)算虛擬化、智能芯片虛擬化等計(jì)算技術(shù);云原生、分布式存儲(chǔ)、分布式數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)傳輸?shù)燃夹g(shù);任務(wù)調(diào)度、算網(wǎng)融合、云網(wǎng)融合.服務(wù)計(jì)算等協(xié)同技術(shù)等。
2）分布式機(jī)器學(xué)習(xí)
面向AI任務(wù)的跨域分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)理論研究、方法與技術(shù)，包括但不限于收斂性分析、最優(yōu)通信方式、泛化分析、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等，研究算力網(wǎng)的協(xié)同算法與應(yīng)用，包括但不限于分布式大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練技術(shù)、知識蒸餾、模型輕量化、AI科學(xué)計(jì)算、大數(shù)據(jù)融合分析等。
3）軟件工程與智能化
探索軟件與智能融合計(jì)算理論、方法與技術(shù)，包括但不限于軟件自動(dòng)化、編譯原理、智能化軟件開發(fā)等;面向大型互聯(lián)算力基礎(chǔ)設(shè)施研究，開發(fā)運(yùn)維一體化、人機(jī)物融合泛在系統(tǒng)、超算智算協(xié)同計(jì)算等。
4）深度學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練模型
探索研究深度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論、方法和新興技術(shù)，包括但不限于自然語言處理、音頻信號處理、多模態(tài)信息處理、基于和面向邊緣的A1、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等;研究基于預(yù)訓(xùn)練模型的深度學(xué)習(xí)方法及應(yīng)用技術(shù)，包括但不限于多模態(tài)應(yīng)用技術(shù)、無線通信AI技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)AI技術(shù)、通信信號大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、信號大模型訓(xùn)練等;研究云邊端多尺度模型協(xié)同、大模型與無人集群智能、多無人系統(tǒng)智能決策規(guī)劃與博弈等技術(shù)。

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