张宇

华中科技大学教授

华中科技大学计算机科学与技术学院教授，博导，国家级青年人才计划入选者，主要研究高性能图计算、体系结构和系统软件，主持多项图计算相关的国家和企业项目，在ISCA、MICRO、HPCA、ASPLOS、DAC、SC、EuroSys、USENIX ATC等CCF A/B类和IEEE/ACM Transactions上发表论70余篇，成果应用于华为等多家龙头企业，获评CCF高性能计算“卓越青年”、ACM中国新星奖（全国奖）、中国智能计算科技创新人物、英特尔中国学术英才计划荣誉学者等。

邹磊

北京大学教授

北京大学王选计算机所教授，大数据分析与应用技术国家工程实验室（北京大学）知识集成和智能决策中心主任，主要研究图数据库，188体育app官网：，尤其是基于图的188体育app官网：数据管理，面向188体育app官网：的自然语言问答，图分析与机器学习，大数据系统；在SIGMOD, VLDB, ICDE, TODS, TKDE, VLDB Journal等国际顶级学术期刊和会议上发表论文50余篇，曾获国家自然科学基金优秀青年基金，国家重点研发计划，英国皇家学会牛顿高级访问学者基金资助，获2017年教育部自然科学二等奖。

张岩峰

东北大学教授

博士生导师，东北大学与美国麻省州立大学联合培养博士，国家级青年人才计划入选者。研究方向为数据库系统、机器学习系统等。曾获CCF自然科学二等奖、SOCC杰出论文奖、华为年度优秀项目奖等奖励。

报告题目：Neutron：大规模图学习的训练推理加速

报告摘要：图学习将深度学习的学习能力和图结构的关联关系抽象能力结合起来，可以更好地利用图网络结构进行精细建模和深度推理。由于图学习训练推理所涉及的计算复杂度非常高，加之社交网络、金融网络等真实图数据规模非常庞大，所以大规模图学习的训练推和理都非常耗时。本报告将分享讲者在构建大规模图学习训练推理系统Neutron中的一些经验，并介绍图学习训练推理加速的一些关键技术。

洪春涛

蚂蚁集团图计算部门负责人

于2011年毕业于清华大学计算机系，主要从事并行计算和高性能计算研究；后加入微软亚洲研究院从事分布式系统和大规模机器学习研究；2016年联合创建了北京费马科技有限公司，研发了TuGraph图数据库，多次打破图数据库性能测试LDBC SNB世界纪录；2020年加入蚂蚁集团，目前主持蚂蚁图计算部门工作。

报告题目：GraphUniverse:一个支持图实时存储、查询、分析和学习的统一系统

报告摘要：自上世纪70年代以来，二维表一直是数据存储的主要结构，无论是关系数据库、数据仓库还是数据湖，都普遍采用二维表作为核心数据组织形式。然而，二维表并非数据的自然表示方式，这也引发了“关系数据库并不能真正表示关系”的讨论。相比之下，图作为一种数据抽象，更加贴近现实世界的关联关系。我们提出将图作为数据的主要抽象，并将图数据库作为主要数据存储，为查询分析提供支持。基于这一理念，我们设计了GraphUniverse，这是一个支持图实时存储、查询、分析和学习的统一系统。通过采用统一的图抽象，GraphUniverse能够避免二维表模型中常见的数据冗余和不一致问题，能够快速提供更复杂的关联关系分析。我们将讨论GraphUniverse的设计理念，架构和未来规划。