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CNCC|大图计算系统的发展与挑战

阅读量:110 2022-11-22 收藏本文

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CNCC2022将于12月8日至10日举办,今年CNCC技术论坛数量达到122个,内容涵盖了“计算+行业、人工智能、云计算、教育、安全”等30个方向。本文特别介绍将于12月10日举行的【大图计算系统的发展与挑战】技术论坛。


CNCC2022将解读算力发展趋势,带你洞悉数据价值真谛,与你共议计算领域生态融合与发展!别缺席,等你来,欢迎报名在线参会!

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大图计算加速作为人工智能的基础,其重要性日益凸显。近年来,国外大图计算相关研究和产品发展迅速,已为众多行业巨头的业务发展提供了必要的计算支持。目前,发展人工智能已上升为国家战略,更加凸显了大图计算加速技术研究的战略意义。此外,大图计算加速技术也可为生物信息、化学及科学计算等其他基础学科提供技术支持,为提高我国基础学科水平提供战略保障。本论坛邀请到长期从事大图计算系统研究与开发的专家学者与企业高管,围绕大图计算系统的发展与挑战进行报告。本论坛将聚焦大图计算系统的最新研究成果以及在企业级应用中的作用与挑战,为相关研究人员及企业用户搭建一个技术研发与应用需求交流的平台。


论坛安排


顺序

报告题目

讲者

单位

1

图数据中的高效紧密度计算

陈雷

香港科技大学

2

图计算:挑战与实践

廖小飞

华中科技大学

3

图数据中的高效紧密度计算

熊辉

香港科技大学

4

处理混合负载的并行图计算

于文渊

阿里巴巴集团


论坛主席


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林学民

上海交通大学 安泰经济与管理学院数据与商务智能系主任/教授


欧洲人文和自然科学院(Academia Europaea)院士,IEEE Fellow,曾任新南威尔士大学首席教授(Scientia Professor),新南威尔士大学计算机科学与工程学院数据库和知识研究室负责人,同时担任清华大学特聘客座教授、复旦大学客座教授。长期从事数据库理论、图数据查询挖掘、时空数据查询、流数据查询、文本匹配查询、不确定数据的概化查询及图数据可视化等的研究工作。在该领域具有重要的学术影响力,累计发表论文440余篇,其中在学术领域国际顶级学术会议和国际顶级期刊发表CCF A类顶级学术论文200余篇,论文引用总次数超1.8万次。


论坛共同主席


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杨世宇

广州大学 网络空间先进技术研究院教授/大数据计算与智能研究所所长


CCF信息系统专委会执行委员,数据库专委会执行委员。澳大利亚新南威尔士大学博士。入选人社部“高层次留学回国人才”资助计划,上海市“青年科技英才扬帆计划”。长期担任数据库/数据挖掘领域顶级期刊(IEEE TKDE, VLDB Journal等)/会议(ICDE, PVLDB, CIKM等)审稿人或程序委员。主要从事面向新型应用的大数据管理相关研究与教学工作,具体研究方向包括时空数据、图数据的高效管理及基于硬件的大数据计算加速技术研究等。


报告及讲者介绍


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陈雷

香港科技大学 计算机科学与工程系讲座教授


香港科技大学计算机科学与工程系讲座教授,IEEE Fellow, ACM杰出会员。目前担任香港科技大学(广州)数据科学与分析学域主任、香港科技大学大数据研究所所长、香港科技部/MSRA信息技术重点实验室主任。获得SIGMOD Test-of-Time Award in 2015 和 VLDB 2022最佳学术论文奖等。陈教授目前是IEEE TKDE主编,ICDE 2023程序委员会主席。


报告题目:图数据中的高效紧密度计算


图数据通常被用于建模事物与其之间的联系,比如社交网络,购物系统,学术网络等。在面向图的数据挖掘中,一个重要的任务是“紧密度计算”:给定一个查询节点,查找与该节点接近的节点;给定一个查询子图,返回与该子图匹配或接近的子图;检测图中紧密相连的子图结构等。本报告主要分享针对图数据的数据量大,异构性和动态性等特点,进行高效紧密度计算的相关工作。

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廖小飞

CCF分布式计算与系统专委会主任

华中科技大学 教授


国家杰出青年基金获得者,中组部“万人计划”科技创新领军人才入选者,华中科技大学科学技术发展院院长。主要从事大数据处理系统的设计与研发工作。主持国家重点研发计划、863、国家自然科学基金等项目,与华为等企业和研究机构建立了多个联合实验室。带领团队研发的图数据计算加速器技术入选科技部“十三五”科技创新成就展,获2021年、2022年全球图计算挑战赛冠军,三项关键指标位列国际知名排行榜全球第一,成果应用于芯片设计EDA软件处理、金融风控、电商交易、电网状态分析等诸多领域。获国家自然科学二等奖1项、国家科技进步二等奖1项,获2017年度CCF-IEEE CS联合青年科学家奖。


报告题目:图计算:挑战与实践


汇报大数据关联处理的主要形式,图计算的相关挑战与研究实践。

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熊辉

香港科学技术大学(广州) 人工智能学域主任/讲座教授


长期从事数据挖掘与人工智能方面的科研工作,在Nature Communications、TKDE、TOIS、KDD、VLDB、AAAI、IJCAI、NeurIPS等国际顶级期刊和会议上发表论文300余篇。学术休假期间曾担任百度研究院副院长并主管5个实验室。他获得的部分荣誉包括AAAS Fellow、IEEE Fellow、ACM杰出科学家、中国教育部长江讲座教授、中国国家基金委海外杰青B类(海外及港澳学者合作研究基金)、哈佛商业评论2018年“拉姆.查兰管理实践奖”-全场大奖、2017 IEEE ICDM Outstanding Service Award、ICDM-2011最佳研究论文奖、和AAAI-2021最佳论文奖。


报告题目:图数据中的高效紧密度计算


图数据通常被用于建模事物与其之间的联系,比如社交网络,购物系统,学术网络等。在面向图的数据挖掘中,一个重要的任务是“紧密度计算”:给定一个查询节点,查找与该节点接近的节点;给定一个查询子图,返回与该子图匹配或接近的子图;检测图中紧密相连的子图结构等。本报告主要分享针对图数据的数据量大,异构性和动态性等特点,进行高效紧密度计算的相关工作。

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于文渊

阿里巴巴集团 资深技术专家


爱丁堡大学博士。担任阿里巴巴达摩院图计算团队的负责人,阿里巴巴开源的大规模图计算系统GraphScope项目,CNCF的数据共享系统Vineyard项目的创始人和负责人,论文发表在多个顶尖国际会议期刊,并多次担任程序委员会委员、审稿人等。获得过SIGMOD2017和VLDB2010最佳论文奖,VLDB2017最佳演示奖,SIGMOD 研究热点奖。研究领域包括数据质量管理、图数据管理与计算等。曾担任七桥科技创始人、Facebook公司研究科学家等。


报告题目:处理混合负载的并行图计算


图计算近年来在电商、风控、分子生物学等诸多领域得到十分广泛和重要的应用,同时业界也产生了很多图数据库和图分析系统。现实应用中,图计算往往不只是一个单独的图分析、图查询或是图机器学习的任务,而往往是一个复杂的工作流,可能涉及多种模式的图计算,甚至有其他上下游数据处理系统的协作。这些不同的图计算负载有不同的开发接口和设计要素,如何能有效的在一个系统中并行高效的执行?在本文会加以分析和解答,并跟大家分享一下来自阿里巴巴达摩院的一些研究进展和业务实践和开源一站式图计算系统GraphScope。


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