吴维刚,中山大学 计算机学院-z6尊龙旗舰厅

吴维刚 weigang wu

教授/professor

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个人简介

 【招生、招聘】长期招收优秀博士生、硕士生、博士后、研究员系列等。有意者请直接联系。

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吴维刚,博士,教授、博士生导师,中山大学计算机学院副院长。

广东省医疗大数据工程技术研究中心副主任、广州市超算与大数据重点实验室副主任。

 中国计算机学会广州分部委员,广东省计算机学会常务理事,广州市计算机学会副理事长。

分别于1998 年和2003 年在西安交通大学获得学士和硕士学位,于2007 年在香港理工大学获得博士学位。

 

2008通过中山大学百人计划加入计算机系。

2011入选广州市首届珠江科技新星

 

研究方向:

1. 区块链与隐私计算:分布式共识机制、高性能区块链、隐私计算

2. 分布式深度学习:深度学习分布并行优化、高性能深度学习、联邦学习

3. 云计算与边缘计算:云数据中心智能运维、多数据中心资源管理、车联网边缘智能

在理论研究和系统实现方面都有丰富的经验和积累。在硕士研究生期间主要从事高性能计算系统的设计实现。作为主要成员参加了包括“863”重大专项在内的多个国家级项目的研究,其成果已经应用到相关企业的产品中。

在攻读博士学位期间,主要从事移动分布式计算方面的工作,研究设计了多个高效的分布式协同算法,提高系统效率。博士后期间的工作主要是负责一个与华为公司合作的香港创新署项目,研究异构无线网络间的无缝整合技术,实现面向internet接入的无缝切换和移动管理。

加入中山大学以后,主要从事云计算与并行分布式处理方面的工作。在云计算与边缘计算方面,致力于计算资源管理调度,研究设计了一系列面向虚拟化、数据管理的算法和协议,提高系统的资源效率,并面向车联网环境研究智能化任务分配与调度技术;在并行处理与深度学习方面,研究深度学习的分布式训练优化问题,通过通信隐藏、数据压缩等技术提高大规模深度学习的计算效率和速度;在分布式共识与区块链方面,通过共识过程优化、线下事务处理等技术提高区块链系统的并发能力和效率。

已在国际主要学术期刊和会议上发表论文100 多篇,顶级论文20余篇。主持包括国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面重点项目等各层次科研项目20余项。

代表性论文:

13.  jingjing zhang, yongjie ye, weigang wu*, xiapu luo, boros: secure and efficient off-blockchain transactions via payment channel hub, ieee transactions on dependable and secure computing (tdsc), 20(1):407-421 (doi: 10.1109/tdsc.2021.3135076), jan. 2023.(计算机学会推荐a类)

12.   ning huang, lihui wu, weigang wu*, sajal k. das, dtc: a dynamic transaction chopping technique for geo-replicated storage services, ieee transactions on services computing (tsc), 15(6):3210-3223 (doi: 10.1109/tsc.2021.3089819), nov. 2022.(计算机学会推荐a类)

11.  danyang xiao, chengang yang, weigang wu*, mixing activations and labels in distributed training for split learning, ieee transactions on parallel and distributed systems (tpds), 33(11):3165-3177 (doi: 10.1109/tpds.2021.3139191), nov. 2022. (计算机学会推荐a类)

10.  chengang yang, danyang xiao, bokai cao, weigang wu*, rtga: robust ternary gradients aggregation for federated learning, information sciences, 616: 427-443, nov. 2022. (中科院jcr一区)

9. jingjing zhang, yingyao rong, jiannong cao, chunming rong, jing bian, weigang wu*, dbft: a byzantine fault tolerance protocol with graceful performance degradation, ieee transactions on dependable and secure computing (tdsc): 19(5): 3387 - 3400 (doi: 10.1109/tdsc.2021.3095544), sep. 2022. (计算机学会推荐a类)

8. danyang xiao, yuan mei, di kuang, mengqiang chen, binbing guo, weigang wu*, egc: entropy-based gradient compression for distributed deep learning, information sciences, 548, pp.118–134, feb. 2021. (中科院jcr一区)

7. yifan zhang, kai niu, weigang wu*, keqin li, yu zhou, "speeding up vm startup by cooperative vm image caching, " ieee transactions on cloud computing (tcc), 9(1), pp.360-371 , jan. 2021. (中科院jcr一区) 

6.  jialang cheng, weigang wu*, jiannong cao, keqin li, "fuzzy group based intersection control via vehicular networks for smart transportations", ieee transactions on industrial informatics, (tii), 13(2), pp.751-758, apr. 2017. (中科院jcr一区)

5. weigang wu, jiebin zhang, aoxue luo, jiannong cao, distributed mutual exclusion algorithms for intersection traffic control, ieee transactions on parallel and distributed systems (tpds), 26(1), jan. 2015.(计算机学会推荐a类) 

4. wenzheng xu, weigang wu*, hejun wu, jiannong cao, xiaola lin, a cooperative approach to cache consistency maintenance in wmns, ieee transactions on computers (tc), 63(4), apr. 2014. (计算机学会推荐a类) 

3. weigang wu, jiannong cao, xiaopeng fan, design and performance evaluation of overhearing-aided data caching in wireless ad hoc networks, ieee transactions on parallel and distributed systems (tpds), 24(3), mar. 2013 (spotlight of the issue).(计算机学会推荐a类) 

2. weigang wu, jiannong cao, michel raynal, eventual clusterer: a modular approach to designing hierarchical consensus protocols in manets, ieee transactions on parallel and distributed systems (tpds), 20(6), june 2009, pp. 753-765.(计算机学会推荐a类)

1. weigang wu, jiannong cao, jin yang, michel raynal, design and performance evaluation of efficient consensus protocols for mobile ad hoc networks, ieee transactions on computers (tc), 56(8), pp. 1055-1070, aug. 2007.(计算机学会推荐a类)

【完整论文列表见】

研究兴趣

分布式系统、云计算、大数据处理、分布式机器学习、区块链、隐私计算

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