科学研究

网络传输

随着应用热点从云计算、大数据转向人工智能，在数据中心和集群系统中如何提升资源利用率、加快模型训练和推理成为了当前的研究热点。随着算力需求的不断提升和AI应用的蓬勃发展，主机间的通信模式变化，网络通信和主机内部的计算流水重叠，主机内部GPU、内存和SSD之间的数据搬运，成为影响AI系统的资源利用率、发挥算力的关键问题。在此背景下，我们着重关注AI系统任务调度和流量传输协同、无损网络构建、主机内部流量管理、高通量交换芯片设计等关键网络问题。

另一方面，随着网络环境的不断变化和用户体验需求的不断演进，网络拥塞控制这一决定网络传输性能的关键技术持续作为当前的研究热点。我们专注于结合不同网络环境特点和用户需求，探讨网络拥塞控制的本质问题，发展拥塞控制理论，融合AI技术，为数据中心内部数据交互、主机内部流量管理、点播、直播、短视频、全息视频等主要流量优化拥塞控制算法，提升用户体验质量。

教学课程

现代网络技术与实现

《现代网络技术与实现》是一门关于现代计算机网络的高级课程，旨在介绍和深入探讨网络技术的最新发展和应用。本课程深入探讨现代网络技术的各个方面，包括网络基础深入、网络仿真和建模、前沿网络技术、现代网络算法等。

Python数据处理编程

Python是目前使用最方便、最流行的编程语言之一。本课程主要介绍基础的Python编程语言和Numpy、Pandas、Matplotlib、AI库等数据处理相关模块的使用，培养和提高学生的Python编程能力。同时，由于Python语言易于上手和使用，课程可以进一步训练学生通过编程来解决真实的数据处理问题，提高学生的数据分析能力。