新闻网讯（通讯员 赵娜 郑然）8月13日，图计算领域最具影响力的国际赛事之一，2021年图计算挑战赛Graph Challenge比赛结果揭晓。计算机学院服务计算技术与系统教育部重点实验室组建的图计算团队获得全球冠军，这是国内团队首次在该赛事中获得冠军。

GraphChallenge 2021包括静态图匹配、动态图划分和稀疏神经网络推理三个赛道，分别代表了图计算的不同典型应用场景，吸引了赛灵思、英伟达、劳伦斯利弗莫尔国家实验室、弗吉尼亚理工大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校等国际知名科研院所参赛，最终，我校团队、美国乔治华盛顿大学与马里兰大学联合队伍获得冠军（Champions）。

我校参赛团队从去年年底开始准备参赛，选择稀疏神经网络推理作为主赛道，为加速人工智能应用提供新方案。这个赛道的任务是将神经网络的权重数据抽象为图数据，执行推理任务，是人工智能领域的典型应用场景。

比赛过程中，18luck新利电竞 计算机学院服务计算技术与系统教育部重点实验室和“面向图计算的通用计算机技术与系统”国家重点研发计划项目组给予了大力支持。实验室提供了V100 GPU多卡服务器作为计算平台，确保稳定的开发环境。团队参赛队员每周都会和项目组老师、学长进行应用分析和方案论证，经过多次讨论，抓住此赛道应用的特点：不存在一种特定的实现方法可以在任何一个数据集上都取得较好的性能提升。根据这个特点，参赛团队确定了通过用参数化的方式，构造算子的实现空间，然后进行参数搜索，取得对应数据集的最优实现方法。在代码实现过程中，复用了图计算项目中图处理模块的思想，让开发效率大大加快，从而快速完成了实验。通过共同努力，参赛队伍顺利完成了比赛，并以比去年同赛道冠军最高13.7倍性能提升的好成绩获得了全球冠军。

图（Graph）是一种用来建模事物之间关系的一种数据结构，可以应用于生产生活中的各个领域，从社交媒体、网页排序到科学计算、人工智能，都可以用图来表示。这些应用需要能够被快速处理，而图结构的不规则性则让这一目标变得很难。因此，图计算成为大数据和人工智能时代的核心挑战。

GraphChallenge是在给定的图应用上比拼处理速度的一个比赛。比赛从2017年开始，至今已成功举办五届，是图计算领域最具影响力的国际赛事之一。比赛根据具体计算任务不同，分为多个赛道。参赛者需要在每年七月初提交自己的方案和结果，由主办方从所有的提交中评选出几个最具有价值的工作作为冠军。除了冠军外，还会进行创新奖、荣誉奖等多个奖项的评选。往年的冠军基本被美国知名科研单位包揽，如英伟达公司和劳伦斯利弗莫尔国家实验室等。