荆炳义
南方科技大学统计与数据科学系讲席教授
荆炳义，南方科技大学统计与数据科学系讲席教授，国家特聘专家，国家自然科学奖二等奖, 教育部长江学者讲座教授，教育部高等学校自然科学奖二等奖，美国统计学会会士 (ASA Fellow)，数理统计学会会士 (IMS Fellow)，国际统计学会当选会士 (ISI Elected Member)。担任中国现场统计学会多元分析委员会理事长，并先后担任Ann Appl Probab, JBES, 《中国科学》等七家国际学术期刊副主编。研究兴趣包括：概率统计、数据科学，人工智能，大模型等领域。在 Ann Stat, Ann Prob, JASA, JRSSB, Biometrika, J of Econometrics, JBES, Bioinformatics，JMLR，《中国科学》，NeurIPS等顶级期刊及顶会发表论文110余篇。
演讲主题
面向大模型的大规模分布式系统
随着模型规模和上下文长度需求的迅速增长，目前的大规模深度学习算法，无论是LLM还是多模态的LVLM的算法创新极大程度上依赖于分布式系统的基础设施。从流式数据传输到模型的多维度并行到后续部署阶段的推理，分布式系统在整个模型的生命周期中无处不在。我们面向整个模型的生命周期，阐述一个优秀的面向大模型的分布式系统的设计。 大纲： 面向流和云存储的数据设计 超长序列分布式并行训练方案 高吞吐量推理系统的构建
