??7月24日上午，應(yīng)我院邀請,，中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）曾德澤教授為我院師生作題為《可信處理器下邊緣云中高效且安全的深度學(xué)習(xí)推理研究》學(xué)術(shù)報告,。報告會由徐政偉老師主持，相關(guān)科研教師及研究生十余人聆聽了本次報告,。

??曾德澤教授在報告中首先闡述了邊緣智能技術(shù)的崛起及其在支持各類智能應(yīng)用中的重要性,。他指出，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展,，尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,，如何在邊緣云中實現(xiàn)高效且安全的深度學(xué)習(xí)推理成為了亟待解決的關(guān)鍵問題。由于邊緣設(shè)備通常無法滿足大型DNN執(zhí)行所需的計算能力,，將計算任務(wù)卸載到邊緣服務(wù)器成為一種可行的解決方案,。然而，這一過程中數(shù)據(jù)和模型的安全性成為了一大挑戰(zhàn)。

??針對這一挑戰(zhàn),，曾教授詳細介紹了其研究團隊提出的Lasagna框架,。Lasagna是一個專為基于Intel SGX（軟件保護擴展）的邊緣云設(shè)計的DNN推理框架，旨在最小化DNN推理任務(wù)的峰值內(nèi)存使用量,，從而提升推理效率和安全性,。該框架由本地任務(wù)調(diào)度器和全局任務(wù)平衡器兩大模塊組成，通過優(yōu)化任務(wù)調(diào)度和內(nèi)存管理,，實現(xiàn)了在有限的安全內(nèi)存資源下,，高效執(zhí)行DNN推理任務(wù)的目標。

??曾教授進一步解釋了Lasagna框架的工作原理,，包括其如何通過管道并行處理技術(shù)和全局任務(wù)調(diào)度算法,，有效減少數(shù)據(jù)傳輸延遲和計算資源消耗。此外,，他還分享了初步的實驗結(jié)果,，展示了Lasagna框架在多個知名DNN模型上的性能優(yōu)勢，以及如何通過不同的調(diào)度策略來應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)帶寬和計算資源的異質(zhì)性挑戰(zhàn),。

報告結(jié)束后,，現(xiàn)場師生與曾德澤教授進行了深入的交流和討論。大家紛紛表示,，曾教授的報告內(nèi)容豐富,、深入淺出，不僅拓寬了大家對邊緣計算和深度學(xué)習(xí)安全領(lǐng)域的視野,，也為未來的科研工作提供了寶貴的參考和啟示,。

??此次學(xué)術(shù)報告會的成功舉辦，不僅促進了我院師生與業(yè)界專家的交流與合作,，也為推動邊緣智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用貢獻了力量,。我們期待未來能有更多類似的學(xué)術(shù)活動，為師生們提供更多學(xué)習(xí)和成長的機會,。

??專家簡介：

??曾德澤，男,，博士,，現(xiàn)任中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）計算機學(xué)院副院長、教授,、博士生導(dǎo)師,，同時也是智能地學(xué)信息處理湖北省重點實驗室副主任和人工智能研究院副院長。擔(dān)任Frontiers in Internet of Things領(lǐng)域主編,，IEEE Transactions on Sustainable Computing,，Journal of Network and Computer Applications， Frontiers of Computer Science等期刊編委,，多個國際著名學(xué)術(shù)會議的主席,、副主席CCF理事,、分布式計算與系統(tǒng)專委副秘書長、執(zhí)行委員,，物聯(lián)網(wǎng)專委委員和互聯(lián)網(wǎng)專委執(zhí)行委員IEEE高級會員,、CCF杰出會員。他主要從事邊緣計算,、泛在智能與物聯(lián)網(wǎng)等方向的研究工作,。近年來在ATC、SC,、INFOCOM,、JSAC、TPDS,、TC等會議期刊上發(fā)表論文120余篇,，其中包括多篇獲得最佳論文獎的論文。出版學(xué)術(shù)專著3部,。主持國家重點研發(fā)計劃項目課題,、國家自然科學(xué)基金面上/青年、湖北省重點研發(fā)計劃項目等10余項,。多次主持國家級,、省級高層次青年人才計劃，并獲得System Journal 2017,、2019,，IWQoS 2022、ICPADS 2020,、ICA3PP 2015,、ACM IMCOM 2014最佳論文獎。

（計算機與信息工程學(xué)院 徐政偉）