报告主题：人工智能基础设施配套网络与网络人工智能研究：挑战及待解问题

报告人：Kave Salamatian

报告时间：2025年10月24日（周五）下午14：00-15：00

报告地址：计算机大楼A411

报告摘要：

人工智能的快速发展正重塑通信网络的需求。大规模模型训练、分布式推理及数据驱动型应用，对网络架构的要求日益提高，需要其具备高带宽、超低延迟与动态适应性。

与此同时，网络与系统可借助人工智能能力实现自身升级，具体体现在运行性能、配置设定及调试 / 验证等方面。本报告聚焦网络与人工智能交叉领域的新兴研究前沿 —— 人工智能基础设施网络。

报告将探讨人工智能工作负载的时空特征如何挑战传统网络设计原则，研究范围涵盖数据中心网络架构、广域基础设施及边缘基础设施。涉及主题包括大规模训练集群的拓扑设计、集合通信的拥塞控制、计算与网络资源的协同调度，以及人工智能加速器在网络系统中的集成应用。

除支撑人工智能发展外，报告还将探索如何通过网络的可观测性与可编程性，构建原生人工智能控制回路，以优化数据传输与同步效率。最后，报告将提出面向通信 - 计算协同设计系统的开放研究方向，在该系统中，网络层与人工智能层将协同演进，以实现效率、可扩展性与稳健性的最大化。

报告人简介：

卡维·萨拉马蒂安是萨瓦大学（University of Savoie）计算机科学学院教授。1998 年，他毕业于巴黎第十一大学并获得计算机科学博士学位，博士期间主要研究联合信源信道编码在互联网多媒体传输中的应用，还研发出早期互联网视频会议系统原型之一。此前，他曾获得工商管理硕士（MBA）学位，曾在交易大厅担任风险分析师，还从事过数年城市交通建模工作。他的主要研究领域包括互联网测量与建模、网络安全以及网络信息论。过去十年间，他开拓了 “网络空间地缘政治” 这一新兴研究领域。他曾担任中国科学院杰出访问教授，并荣获中国科学院院长国际学者奖（Chinese Academy of Science Presidential Fellowship Award）。截至目前，他已发表 200 余篇学术论文，并指导了 35 名博士研究生。