曾艳 副教授

曾艳，女，1987年8月出生，2016年于中国科学院软件研究所博士毕业，2016年-2021年期间任华为分布式领域系统架构师和技术专家。现任杭州电子科技大学计算机学院副教授，杭州电子科技大学舟山同博海洋电子信息研究院副院长，中国科学院计算机网络信息中心客座副研究员。

主要研究方向为：分布式与并行计算、分布式机器学习、大数据等。曾作为华为分布式领域系统架构师和技术专家主导“分布式智能协同，打造全场景智慧生活”、“分布式计算协同，构建端边云一体化”、“分布式资源管理与调度系统，实现高可靠服务云化”等项目；参与“开源AI计算框架MindSpore项目”；负责华为与鹏城实验室合作的云脑二期项目子课题“面向AI的超算系统软件”。与华为合作深度学习算法分布式训练与调优等多项项目，参与中科院计算机网络信息中心“全面支持国家AI标准体系的深度学习开源框架”、“原生全栈国产自主可控超大规模模型训练技术”等多项项目。目前已在PPoPP、SC等国内外重要期刊和会议上发表论文20余篇，申请专利40余件，授权专利10余件。

电子邮箱：yz@hdu.edu.cn

2010.09 — 2016.01          中国科学院软件研究所            计算机软件与理论专业，硕博连读

2006.09 — 2010.06           华中师范大学                 计算机科学与技术专业，工学学士

2020.10 — 至今      杭州电子科技大学     分布式机器学习、分布式与并行计算，副教授

2016.09 — 2020.10         华为2012实验室中央软件研究院   分布式计算、机器学习，技术专家/主任工程师

中国科学院计算机网络信息中心  客座副研究员

杭州电子科技大学舟山同博海洋电子信息研究院  副院长

大模型、智能算力、分布式与并行计算、分布式机器学习、大数据等

-  面向深度学习大模型的分布式自适应训练与调优方法研究（国家自然科学基金青年基金，主持）

-  高等********建设（国家重点研发计划，项目骨干）

-  面向新一代国产超算系统的统一并行编程模型与并行编译（国家重点研发计划，项目骨干）

-  面向异构存储介质的海量数据分布式高性能缓存关键技术研究（浙江省自然科学基金青年基金，主持）

-  支持多模态模型训练与推理的全国产软硬件一体化系统（浙江省重点研发计划项目，主持）

-  基于深度学习的恶意软件行为检测与分类系统研究与应用（浙江省重点研发计划项目，参与）

-  强智能大模型算力优化关键技术研究（浙江省重点研发计划项目，参与）

-  智能算力中心网际互联与云际协同关键技术研究与验证（浙江省重点研发计划项目，参与）

1.     Lupeng Yue, Yongjian Ren, Yan Zeng, Jilin Zhang, Kaisheng Zeng, Jian Wan, Mingyao Zhou, Complex expressional characterizations learning based on block decomposition for temporal knowledge graph completion, Knowledge-Based Systems, Volume 290, 2024, 111591.ISSN 0950-7051, doi: 10.1016/j.knosys.2024.111591. (SCI 一区 TOP，通信)

2.     Meng Han, Yan Zeng, Jilin Zhang, Yongjian Ren, Meiting Xue, Mingyao Zhou, A novel device placement approach based on position-aware subgraph neural networks, Neurocomputing, 2024, 127501, doi: 10.1016/j.neucom.2024.127501.(SCI 二区，通信)

3.     Y. Li, H. Yu, Y. Zeng and Q. Pan, HFSA: A Semi-Asynchronous Hierarchical Federated Recommendation System in Smart City, in IEEE Internet of Things Journal, vol. 10, no. 21, pp. 18808-18820, 1 Nov.1, 2023, doi: 10.1109/JIOT.2023.3281909. (SCI 1区TOP，通信)

4.     Kehao Lin, Chunbao Zhou, Yan Zeng, Ningming Nie, Jue Wang, Shigang Li, Yangde Feng, Yangang Wang, Kehan Yao, Tiechui Yao, Jilin Zhang, Jian Wan. A Scalable Hybrid Total FETI Method for Massively Parallel FEM Simulations[C]. 2023, PPoPP. （CCF A 会议）

5.     Yumeng Shi , Ningming Nie, Shunde Li , Jue Wang , Kehao Lin, Chunbao Zhou, Shigang Li ,Kehan Yao, Yangde Feng ,Yan Zeng ,Fang Liu ,Yangang Wang, Yue Gao. Large-Scale Simulation of Structural Dynamics Computing on GPU Clusters. In Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis; SC ’23. （CCF A 会议）

6.     Lupeng Yue, Yongjian Ren, Yan Zeng, Jilin Zhang, Kaisheng Zeng, Jian Wan. Block Decomposition with Multi-Granularity Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion[C]. Database Systems for Advanced Applications: 28th International Conference, DASFAA 2023. （CCF B 会议）

7.     Yan Zeng, Yuyu Yin, Jilin Zhang, Meiting Xue, Honghao Gao. FedPIA: Parameter Importance-Based Optimized Federated Learning to Efficiently Process Non-IID Data on Consumer Electronic Devices[J]. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2023. （SCI 二区）

8.     Mengchu Xu, Yan Zeng, Meiting Xue, Jilin Zhang, Jian Wan, MingyaoZhou, Yilin Wen, Yukun Shi. FedAG: A Federated Learning Method Based on Data Importance Weighted Aggregation[C]//2023 IEEE/CIC International Conference on Communications in China (ICCC). IEEE, 2023: 1-6. （CCF C类会议，通信）

9.     Yan Zeng, Guangzheng Yi, Yuyu Yin, Jiyang Wu,Meiting Xue, Jilin Zhang, Jian Wan, Yunquan Zhang. Aware: Adaptive Distributed Training with Computation, Communication and Position Awareness for Deep Learning Model[C]. 2022， IEEE HPCC. （CCF C 会议）

10.   Yan Zeng, Jinbo Zhang, Meiting Xue, Jian Wan, Jilin Zhang and Li Zhou. AreaHash: A Balanced and fully scalable consistency hashing algorithm[C]. 2022, IEEE HPCC. （CCF C 会议）

11.   Yan Zeng, Wei Wang, Yong Ding, Jilin Zhang, Yongjian Ren and Guangzheng Yi. Adaptive Distributed Parallel Training Method for a Deep Learning Model Based on Dynamic Critical Paths of DAG[J]. Mathematics, 2022, 10(24): 4788. （SCI 二区）

12.   Meng Han, Jilin Zhang, Yan Zeng, Fei Hao and Yongjian Ren. A Novel Method of Chinese Herbal Medicine Classification Based on Mutual Learning[J]. Mathematics, 2022, 10(9): 1557. （SCI 二区）

13.   Yan Zeng, Yuankai Mu, Junfeng Yuan, Siyuan Teng, Jilin Zhang, Jian Wan, Yongjian Ren, Yunquan Zhang, Adaptive Federated Learning With Non-IID Data, The Computer Journal, 2022. （SCI四区）

14.   Yan Zeng, Jiyang Wu, Jilin Zhang, Yongjian Ren, Yunquan Zhang. Trinity：Neural Network Adaptive Distributed Parallel Training Method Based on Reinforcement Learning.MDPI Algorithms Special Issue Performance Optimization and Performance Evaluation. 2022. (EI)

15.   Yan Zeng, Yong Ding, Dongyang Ou, Jilin Zhang, Yongjian Ren, Yunquan Zhang. MP-DPS: A Deep Learning Adaptive Distributed Parallel Training Method Based on Node Merging and Path Prediction, CCF Transactions on High Performance Computing，2021.(CCF C 会议)

16.   Yan Zeng, Zhongyi Yan, Jilin Zhang, Nailiang Zhao, Yongjian Ren, Jian Wan, Jun Yu. Federated Learning Model Training Method Based on Data Features Perception Aggregation . The 2021 IEEE 93rd Vehicular Technology Conference. (EI会议)

17.   Yan Zeng, Xin Wang, Junfeng Yuan, Jilin Zhang, Jian Wan. Local Epochs Inefficiency Caused by Device Heterogeneity in Federated Learning. Wireless Communications and Mobile Computing- Federated Learning for Internet of Things and Big Data, 2021. (SCI 三区)

-  面向深度学习大模型的分布式自适应训练与调优方法研究（国家自然科学基金青年基金，主持）

-  高等********建设（国家重点研发计划，项目骨干）

-  面向新一代国产超算系统的统一并行编程模型与并行编译（国家重点研发计划，项目骨干）

-  面向异构存储介质的海量数据分布式高性能缓存关键技术研究（浙江省自然科学基金青年基金，主持）

-  支持多模态模型训练与推理的全国产软硬件一体化系统（浙江省重点研发计划项目，主持）

-  基于深度学习的恶意软件行为检测与分类系统研究与应用（浙江省重点研发计划项目，参与）

-  强智能大模型算力优化关键技术研究（浙江省重点研发计划项目，参与）

-  智能算力中心网际互联与云际协同关键技术研究与验证（浙江省重点研发计划项目，参与）

“海洋渔船作业安全的关键技术与应用”项目获得2023年产学研合作创新成果二等奖，本人排名第2

主导研发“集思-支持深度学习和智能科学的自动并行计算框架”，率先为TensorFlow、MindSpore、JAX、Pytorch等多个主流AI框架或智能科学计算框架提供模型自动并行功能的计算框架，支持节点内、跨节点的模型自动并行功能，已在HPC China 2023年会发布。