简介
图计算作为智能计算时代分析事物之间关联关系的重要工具，已广泛地应用于社会治理、医疗健康、电网分析、计算材料、计算育种、EDA等众多领域。然而，近年随着人工智能技术蓬勃发展，图基础模型等新型图计算范式涌现，需求日益复杂多样。这给现有计算机体系结构带来了巨大挑战。如何设计新型高能效图计算体系结构和相应系统软件满足复杂多样的图计算需求是一个亟待解决的难题。为此，本论坛将讨论如何设计面向新型图计算应用的高能效体系结构及系统软件，高效支撑图基础模型等复杂图计算需求，助力图计算技术发展和生态成熟。
简介为官网原文，部分内容可能未写完。
人员
主席
- 张宇 · 华中科技大学
嘉宾
- 甘新标 · 国防科技大学
- 孙世轩 · 上海交通大学计算机学院
- 卓有为 · 北京大学
- 曾立 · 深圳市大数据研究院
- 赵进 · 华中科技大学
报告安排
TianheGraph：天河图计算和应用
甘新标 · 国防科技大学
简介
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，充分释放天河超算和国产高性能处理器的大图数据处理潜能面临诸多挑战，本报告将结合国产超算和国产飞腾处理器分享天河大图计算应用的服务场景以及对应的的设计与优化解决方案。
面向Serverless云平台的大规模图计算系统设计与优化
孙世轩 · 上海交通大学计算机学院
简介
图计算是图数据分析、知识图谱和推荐系统等应用的重要基础。随着云计算从IaaS向Serverless演进，如何充分利用Serverless平台的弹性伸缩能力构建高性能、低成本的图计算系统成为新的研究热点。本报告介绍我们最新研究成果FaaSBoard，重点分享解耦式Serverless架构设计、弹性资源调度、图数据管理以及高效通信机制等关键技术，并结合云平台实践，探讨Serverless环境下大规模图计算系统的设计思路及未来发展方向。
图计算加速器的高层次综合编程模型
卓有为 · 北京大学
简介
图计算具有访存不规则、数据依赖复杂和拓扑持续演化等特点，FPGA虽具备定制并行与存储结构的优势，但仍面临开发门槛高、优化难以组合以及动态图支持不足等问题。本报告介绍面向上述问题开展的两项工作。Graph.hls通过层次化设计抽象和图语义中间表示，统一算法描述、硬件优化、代码生成与快速验证，实现高性能图加速器的自动构建。Delta.hls进一步面向动态图计算，结合差分编译、增量修复和共享最新视图存储体系，使拓扑维护与算法执行在同一硬件表示上完成，避免反复重构完整图快照。实验表明，相关方法可显著缩短仿真验证周期，提升图计算性能和图计算加速器设计效率。
国产算力优化：从 RL 后训练到多模态生成推理
曾立 · 深圳市大数据研究院
简介
训练侧把后训练周期压到极限，推理侧把生成服务的单位成本压到极限——本报告用两条主线回答同一道题：如何把国产算力用满。内容包括 ASP 异步 RL 后训练系统（迭代时间最高 ↓76%、端到端吞吐 3.22×，NeurIPS 2026）与多模态生成推理引擎（支持模块异构分离部署和共享；显存占用最大降低50%+；图片生成吞吐2x，耗时降低50%+；视频生成耗时降低20%+）。
高性能时序图分析技术研究
赵进 · 华中科技大学
简介
现实世界的图结构通常包含时序信息，因此时序图分析问题在多领域有广泛应用，如航班网络等。由于固有的时序依赖特征，现有方法在分析时序图时（例如时序路径查询、时序子图查询等）面临着计算并行效率差和访存行为非规则等问题。针对上述挑战，本报告将分享高性能时序图分析系统的设计和优化方法。