报告题目：分布式GPU加速的通用演化计算框架

报告人：程然 南方科技大学研究员/博士生导师

报告时间：2024年4月16日 上午10：00-11：00

报告地点：腾讯会议：343-183-267

报告对象：感兴趣的教师、研究生、本科生等

报告人简介：

    程然博士现任南方科技大学计算机系长聘副教授/研究员、博士生导师，主要聚焦演化计算研究。已发表学术论文100余篇，谷歌学术引用12000余次。与中国商飞、华为海思等企业开展项目合作，应用领域涉及国产大飞机、国产芯片等。获IEEE计算智能学会杰出博士论文奖、IEEE TEVC及IEEE CIM期刊年度杰出论文奖等。任IEEE计算智能学会深圳分会创会主席，ACM TELO、IEEE TEVC、IEEE TAI、IEEE TETCI、IEEE TCDS等汇刊副编辑。入选中国智能计算科技创新人物、算力中国·青年先锋人物、科睿唯安“全球高被引科学家”等。

内容简介：

自图灵于1950年提出演化算法的思想原型以来，演化计算领域已跨越半个多世纪的发展，成为人工智能领域“行为主义”的典范。近年来，随着数据密集型应用和大规模复杂系统的快速增长，演化计算面临着前所未有的性能挑战。为此，我们设计并开发了EvoX——一个专门为演化算法的分布式和异构执行而量身打造的计算框架。EvoX的核心包括一套定制化的编程与计算模型，这套模型不仅简化了高并发演化算法的开发流程，还实现了对算法进行自动化的分布式GPU加速优化。目前，基于EvoX框架开发的算法库囊括了超过50种分别针对单目标和多目标优化的演化算法，这些算法在GPU加速下获得了千倍的计算效率提升。此外，该算法库提供了对广泛基准问题的全面支持，包括数十种数值测试函数到数百种强化学习任务，并且支持可扩展的自定义问题及可视化模块。