一、平台总概览：
科研概况：
广东省信息访问与传输安全工程技术研究中心主要致力于异构算力并行加速与性能优化，软件可靠性保障与用户行为分析工作。在国产人工智能生态建设和算力使能上，帮助华为开展鲲鹏+昇腾NPU算力平台算子库开发与性能优化，对标NVIDA CUDA和AMD ROCM生态，将船脸识别，智慧金融引擎等典型行业应用向以华为为代表的国产平台进行迁移，保证众多行业典型应用可以顺利迁移到国产人工智能算力平台，且达到令人满意的性能指标。主持合作项目连续多次获得华为“优秀合作项目”，连续获得华为计算产品线2023与2024年“MVP”。
科研成果：
本工程中心近期发表论文10余篇，申请专利21项，授权14项，申请软件著作权8项。
科研平台/科研机构：
广东省信息访问与传输安全工程技术研究中心，级别：广东省工程中心。
成果转化：
基于昇腾、曙光等国产主流算力平台，开展针对国产算力平台底层算子模板库、大语言模型长文本序列算法设计并开源，优化后Cutlass模板库性能达到Nvida A100同类产品1.4倍性能加速比；针对深圳超算中心384/1920狭长小shape开展基于鲲鹏最新平台HPL Linpack DGemm优化工作，推理环境下大EP内存共享库Share Memory算法设计，昇腾FP8与通算融合算法设计，实现的FP8补齐了昇腾平台目前推理环境下FP8缺失问题；实现了船脸识别、智慧金融、OPPO手机渲染等典型行业应用向国产人工智能平台应用迁移和生态使能。
二、平台详情：
平台名称：
广东省信息访问与传输安全工程技术研究中心
平台简介：
本平台依托华南理工大学计算机科学与工程学院进行管理与运行。平台的核心定位是解决国产算力性能优化领域的“卡脖子”问题，主要致力于异构算力并行加速与性能优化、软件可靠性保障与用户行为分析三大方向。在学科建设层面，平台旨在推动并行计算与性能优化方向的学术发展；在科研创新方面，则专注于攻克关键技术瓶颈，为国产计算平台提供核心优化方案，从而丰富国产计算平台的生态系统；在人才培养上，平台为学生提供了接触前沿工业界挑战的宝贵机会，以提升其工程实践与自主创新能力。平台的短期建设目标是持续深化与华为、字节跳动、南方电网等行业头部企业的项目，针对现有异构平台产出有影响力的并行加速技术成果。其长期建设目标则是围绕上述三大核心方向进行系统性、前瞻性的研究，最终全面提升我国在关键计算领域的自主创新能力与核心竞争力。
研究方向：
1、异构算力并行加速与性能优化：本方向聚焦于高效利用国产CPU、GPU等组合而成的异构计算平台。研究重点是通过并行算法、任务调度与编译优化等技术手段，深度挖掘硬件潜力。其目标是突破人工智能、大数据处理等计算密集型应用中的性能瓶颈，对提升国产计算平台的整体性能与能效，增强我国在高性能计算领域的自主核心竞争力具有关键意义。
2、软件可靠性保障：本方向致力于通过自动化测试、形式化验证及运行时监控等方法，构建贯穿软件开发全生命周期的质量保障体系。研究重点在于主动发现并修复软件缺陷，预测并规避系统风险。此研究对于保障电网、金融等关键信息基础设施的安全稳定至关重要，是构建高可信软件生态、降低系统性风险的基础。
3、用户行为分析：本方向专注于运用机器学习技术，对用户交互数据进行深度分析与建模。研究重点在于构建精准的用户画像，以理解使用模式、预测用户需求。其目标是利用数据驱动产品优化与创新，从而提升用户体验、满意度与产品粘性，这对增强软件产品的市场竞争力与商业价值具有直接而深远的影响。
人才团队：
团队概况：团队有教授三人，副教授及高级实验师五人，中级实验师一人
核心成员：
陆璐，华南理工大学计算机科学与工程学院教授，主要从事软件体系与架构设计、高性能计算、异构平台算力优化与并行加速等领域的科研工作。发表三大索引论文50余篇，申请及授权专利、软件著作权30余项，承担国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题、国家重大科技专项子课题、广东省，广州市应用重大科技专项及企业委托开发项目80余项。以第一完成人获广东省科技进步二等奖2项。
张幸林，华南理工大学计算机科学与工程学院教授，主要从事边缘智能、联邦学习、群智计算、AIoT等领域的科研工作。申请发明专利20余项、已授权10余项。发表学术论文70余篇，谷歌学术应用3000余次。承担或参与国家自然科学基金、省市级科技项目及企业横向等项目16项。
何军辉，华南理工大学计算机科学与工程学院副教授，主要研究包括多媒体安全和人工智能安全等领域的科研工作。主持广东省自然科学基金面上项目3项、广州市基础与应用基础项目1项、省市科技计划1项以及其他项目多项，作为主要成员承担NSFC-广东联合基金1项，曾担任广东省科技特派员，获广东省科学技术三等奖，授权发明专利7项，发表学术论文20多篇。
徐玲玲，华南理工大学计算机科学与工程学院副教授，研究领域包括人工智能安全、数据安全与隐私保护、联邦学习、密码学及应用等。发表高水平论文40余篇，主要发表在IEEE TPDS、IEEETC、IEEE TIFS 等高水平国际期刊上。申请中国发明专利10余项。主持国家自然科学基金项目、省部级和企业委托项目10余项，与国内外高校及科研机构开展了多项科研合作。
张芩，华南理工大学计算机科学与工程学院副教授，主要研究包括智能控制技术、医学图像处理等。主持3项省部级科研项目、2项省部级教研项目，参加多项国家级或省部级科研项目；发表论文近30篇；授权发明专利、实用新型专利、软件著作权近30项；主编教材1部，参编国家“十三五”重点出版物规划专著1部。
冼进，华南理工大学计算机科学与工程学院高级实验师，主要从事人工智能、大数据及图像处理研究。
科研项目与成果
1. 2023年服务器RAID卡项目
2. 昇腾FFT应用加速合作
3. 构建面向昇腾MLIR表达能力
4. 面向大语言模型的GEMM优化算法研究
5. ACTLASS合作项目
6. 智能识别、数据分析处理及金融业务模型相关软件开发
7. 群体感知的隐私保护方法
8. 面向联邦学习的智能边缘网络服务关键技术研究
9. 面向多目标群智感知的任务分配算法研究
10. 群智感知中动态用户的在线激励机制研究
科研成果：
代表性成果
陆璐
1. Yang, Zhanyu, Lu Lu, and Quanyi Zou.Ensemble Kernel-Mapping-Based Ranking Support Vector Machine forSoftware Defect Prediction. lEEE Transactions on Reliability(2024).
2. Guo, Yijie, Lu Lu, and Songxiang Zhu.Novel accelerated methods for convolution neural network with matrix core. The Journal of Supercomputing 79, no. 17 (2023):19547-19573.
3. Wang, Ruimin, Zhiwei Yang, Hao Xu, and Lu Lu. A high-performance batched matrix multiplication framework for gpus under unbalanced input distribution. The Journal of Supercomputing 78, no.2 (2022): 1741-1758.
4. Yang, Zhiwei, Lu Lu, and Ruimin Wang. A batched GEMM optimization framework for deep learning. The Journal of Supercomputing 78,no.11 (2022):13393-13408.
5. Hu, Yichang, Lu Lu, and Cuixu Li.Memory-accelerated parallel method for multidimensional fast fourier implementation on GPU. The Journal of Supercomputing 78, no.16 (2022):18189-18208.
张幸林
1. F Tian, X Zhang, J Liang, Z Yang, Bidirectional service function chain embedding for interactive applications in mobile edge networks, IEEE TMC, 2024.
2. J Zhang, X Zhang, Multi-task allocation in mobile crowd sensing with mobility prediction, IEEE TMC, 2023.
3. X Li, X Zhang, Multi-task allocation under time constraints in mobile crowdsensing, lEEE TMC,2021.
4. L Luo, X Zhang, Federated Split Learning via Mutual Knowledge Distillation, IEEE TNSE, 2024.
5. Y. Zhang, X, Zhang, incentive Mechanism with Task Bundling for Mobile Crowd Sensing. ACM TOSN, 2023.
何军辉
1. Junhui He, junxi chen, shaohua Tang. Reversible Data Hiding in JPEG lmages Based on Negative Influence Models, lEEE Transactions on Information Forensics and security,2020,15:2121-2133.
2. Junhui He, Junxi chen, Weigi Luo, shaohua Tang; and Jiwu Huang; A Novel High-Capacity Reversible Data Hiding scheme for Encrypted JPEG Bitstreams, lEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2019, 29(12):3501-3515.
3. Junhui He, shuhao Huang, Shaohua Tang, and liwu Huang, JPEG lmage Encryption with Improved Format Compatibility and File Size Preservation,lEEE Transactions on Multimedia, 2018, 20(10): 2645-2658.
4. Yingxuan Chen,Junhui He, yunting Xian. Reversible data hiding for JPEG images based on improved mapping and frequency ordering, signal Processing,2022,198:108604.
5. Junhui He, Yuzhang Xu, Weigi Luo, shaohua Tang, and jiwu Huang, A Novel Selective Encryption scheme for H.264/Avc Video with lmproved Visual Security, Signal Processing lmage Communication, 2020.
徐玲玲
1. L. Xu, X. Chen, F. Zhang, etc. ASBKS: Towards attribute set based keyword search over encrypted personal health records. lEEE Transactions on Dependable and Secure computing, 2021.
2. L. Xu, W. Li, F. Zhang, etc. Authorized keyword searches on public key encrypted data with time-controlled keyword privacy, IEEE Transactions on Information Forensics and Security,2020.
3. L. Xu, Z. Sun, W. Li, etc. Delegatable searchable encryption with specified keywords for EHR systems. Wireless Networks, 2024.
4. J. Yao, L. Xu, Online/offline Attribute-based Boolean Keyword Search for Internet of Things. The Computer Journal, 2023.
张芩
冼进
1. LPDA: Cross-Project Software Defect Prediction Approach via Locality Preserving and Distribution Alignment, International Journal of Advanced Computer Science & Applications, 2023.
2. FGSR: A Fine-Grained Ship Retrieval Dataset and Method in Smart Cities, Wireless Communications and Mobile Computing, 2022
平台建设与合作：
现有实验室场地60平米，有电脑30台，服务器5台，高性能计算显卡4块。
合作交流：
承担工信部《服务器RAID卡》，华为《昇腾算子开发与性能优化》，南方电网《人工智能基准评测与算子库开发》，字节跳动《Cutlass模板库开发》，省科技厅《公路路网隧道工程营运安全智能管控与应急保障关键技术及装备研发》及中山市科技局《工业大数据分析与采集云平台在高盐稀态酱油发酵工序中的应用》项目合作，产学研合作效果明显。
人才培养：
近年来指导博士生13人，其中已毕业5人，在读8人；指导硕士生32人，其中毕业17人，在读15人。
服务地方，开放共享：
l HPL-GPU:优化了基于AMD平台的HPL版本，将HPL整体性能提高了20%贡献3万+的源代码，总体占比超过95%以上
l 帮助鹏城实验室开发了单节点连续多核多任务加速算子，从初始244TFlops计算效率提升至315TFlops,整体性能提升达到了29%
l 开发的互联网数据采集与用户行为分析平台已经在伊莱特、美味鲜、克劳迪等20家企业及软件开发个人与行业用户进行成功应用
联系方式：
地址：广州番禺大学城外环东路382号，华南理工大学计算机科学与工程学院B3栋
