11月18日，由中国计算机学会（CCF）主办、CCF分布式计算与系统专委承办的“CCF走进高校”系列活动在玉溪师范学院成功举行。本次活动由玉溪师范学院科技处、工学院、云南省智慧城市网络空间安全重点实验室、云南玉溪奇安信科技有限公司联合承办。会议特邀南京大学计算机学院教授、博士生导师叶保留，中南大学计算机学院网络空间安全系主任、教授、博士生导师张士庚，国防科技大学副研究员、天图系统设计者和完成人甘新标，河海大学计算机学院副教授屈志昊作学术报告，我校70余名师生参会聆听学习，报告会由云南省智慧城市网络空间安全重点实验室安镇宙主任主持。

叶保留教授介绍AI大模型的突破性进展为赋能新型智能化应用提供了新的机遇。与此同时，大模型及应用场景的复杂性也进一步催生了面向AI的算力基础设施的需求，并对分布式计算带来新的挑战。报告从分布式计算视角总结算力网发展的演化背景，分析智能时代算力网建设的创新需求，结合边缘智能及云边协同，从体系架构设计、资源优化模型、服务协同方法等方面介绍相关技术研究进展与未来发展趋势。

国防科技大学甘新标副研究员介绍图计算及其应用领域和作为国之重器、连续六次夺得全球超算速度第一的天河图系统，分享天河图计算扩展至数万计算结点面临的关键技术挑战及解决方案。他鼓励广大师生不畏困难，树立“买不来就自己造的信念，走自强之路”。

张士庚教授以“面向物联网应用的边缘智能及安全”为题，介绍了深度学习模型在识别和推断任务上的优越性能，并在包括物联网在内的多个领域都获得了广泛的应用，提出在端-边-云协同的环境中如何对深度学习模型进行轻量化并加速执行以适配物联网场景需求，给出在物联网系统中应用深度学习模型时面临的安全问题及对应的解决方案。

河海大学屈志昊副教授介绍了智能终端设备的泛在普及与物联网应用的蓬勃发展，边缘环境的大规模实时感知数据及丰富的应用场景，指出边缘智能模型的协同训练仍面临诸多挑战，如节点分散异构、协同训练通信开销高、边端设备资源受限等。报告分别从边缘智能协同训练架构、协同训练通信优化和模型轻量化部署三个维度展开讨论，为实现收敛速度快与资源开销低的模型协同提供解决思路。

在交流环节，各位专家耐心回答了师生提出的疑问，帮助师生们理解边缘智能及云边协同等问题。

几位专家的精彩报告，开阔了我校师生在分布式计算与系统前沿领域的视野，为学院的教学科研提供了启迪。