清华大学计算机科学与技术系博士生导师简介：杨广文

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　　姓名：杨广文

　　职称：教授

　　电话：62798985

　　邮箱：ygw@tsinghua.edu.cn

　　教育背景

　　理学学士 (应用数学), 太原理工大学, 中国, 1984;

　　理学硕士 (应用数学), 哈尔滨工业大学, 中国, 1987;

　　工学博士 (计算机系统结构), 哈尔滨工业大学, 中国, 1996.

　　社会兼职

　　清华大学计算机科学与技术系: 高性能计算技术研究所所长 (2004-);

　　清华大学计算机科学与技术系: 学术委员会副主任 (2008-);

　　863“高性能计算机及其核心软件”重大专项: 专家组专家 (2002-2005);

　　863“高效能计算机及网格服务环境”重大项目: 总体组专家 (2006-);

　　GCC 2008国际会议: 程序委员会主席 (2008).

　　研究领域

　　并行与分布式计算

　　地球系统模式

　　研究概况

　　我自2003年以来，负责多项国家973、863及自然基金委等重点科研项目，共发表论文85余篇，其中有28 篇被SCI检索。我在国际重要刊物Journal of Grid Computing、Concurrency and Computation: Practice & Experience、Nucleic Acids Research、Nano Letters和国际著名会议CCGrid、Grid、ICNP、ICDCS、IPTPS、ICPP等上发表了相关论文。主要研究成果如下：

　　1. 在网格计算技术与系统的研究开发方面，开展了计算网格系统性能分析研究，提出了基于区间的网格性能预测方法，为性能分析结果的实用化迈出了坚实的一步，研究成果发表在网格领域的重要国际会议Grid 2007和CCGrid 2008上;开发了Corsair存储系统，是首个国内云存储平台，截止到2010年6月，系统已有15000多个注册用户以及300多个社区，平均日访问量3000余人次、日数据传输量1.3TB，目前的存储总量达到100TB。

　　2. 在高性能计算与应用方面，研究并开发了一个基于Java的异构集群并行计算环境，避免了目标代码和数据的异构性;开展了高性能计算程序优化与分析技术研究，支持交叉学科研究，如与材料系合作完成的论文“Icosahedral FACE-Centered Cubic Fe Nanoparticles”发表在纳米顶级刊物NANO LETTERS上。

　　3.在分布式信息服务与集成技术方面，提出了一种针对结构化P2P系统的多层次索引切分策略，较好地解决了现有索引切分策略的瓶颈——主干网对分带宽占用过多，具有均匀性和局部延迟性两个基本特征。这一研究结果是利用IR技术在P2P网络上进行内容检索方向上的早期工作，相关论文发表在P2P顶级会议IPTPS上，据Google Scholar检索数据统计，被引用58次。

　　4. 在地球系统数值模拟研究方面，完成高分辨率大气模式gamil(360*180)的并行优化工作，通过实现进程内的共享内存机制及进程间的通信优化，使高分辨率gamil可以高效使用480核并行运行，性能大大提升;在地球系统模式耦合器研制方面，完成了多种网格间的高效插值算法研究与软件系统开发。

　　研究课题

　　973二级课题: 信息网格中基于语义的信息检索与集成 (2004-2009);

　　国家自然科学基金重点课题: 网络计算应用支撑中间件 (2004-2007);

　　863重点项目: 面向地球系统模式研究的高性能计算支撑软件系统 (2010-2012);

　　863课题: 中国国家网格服务技术研究与系统集成 (2007-2010);

　　863课题: 中国国家网格研究与开发子课题——数据网格 (2007-2009).

　　奖励与荣誉

　　国家科技进步二等奖——中国国家网格 (2007);

　　国家科技进步二等奖——高性能集群计算机与海量存储系统 (2007);

　　中创软件人才奖 (2006);

　　清华大学青年教师教学优秀奖 (2005).

　　学术成果

　　[1] Guangwen Yang, Hai Jin, Minglu Li, Nong Xiao, Wei Li, Zhaohui Wu, Yongwei Wu. Grid Computing in China. Journal of Grid Computing, vol. 2, no. 2, pp. 193-206, 2004.

　　[2] M. Chen, G.W. Yang. Reciprocity: Enforcing contribution in P2P perpendicular downloading. IEICE Transactions On Information And Systems, vol. E89D, no. 2, pp. 563-569, 2006.

　　[3] B.Y. Zhang, G.W. Yang, W.M. Zheng. Jcluster: an efficient Java parallel environment on a large-scale heterogeneous cluster. Concurrency and Computation: Practice & Experience, vol. 18, no. 12, pp. 1541-1557, 2006.

　　[4] J.J. Jiang, G.W. Yang. An optimal replication strategy for data grid systems. Frontiers of Computer Science in China, vol. 1, no. 3, pp. 338-348, 2007.

　　[5] Tao Ling, Lin Xie, Jing Zhu, Huimin Yu, Hengqiang Ye, Rong Yu, Zhiying Cheng, Li Liu, Li Liu, Guangwen Yang, Zhida Cheng, Yujia Wang and Xiuliang Ma. Icosahedral Face-Centered Cubic Fe Nanoparticles: Facile Synthesis and Characterization with Aberration-Corrected TEM. Nano Letters, vol. 9, no. 4, pp. 1572-1576, 2009.

　　[6] Yongwei Wu, Yulai Yuan, Guangwen Yang, Weimin Zheng. An Adaptive Task-level Fault-tolerant Approach for Grid. Journal of Supercomputing, vol. 51, no. 2, pp. 97-114, 2010.

　　[7] S.M. Shi, G.W. Yang, D.X. Wang, J. Yu, S.G. Qu, M. Chen. Making peer-to-peer keyword searching feasible using multi-level partitioning. Proc. the 3rd International Workshop on Peer-to-Peer Systems (IPTPS 04), San Diego, CA, USA, 2004, Lecture Notes In Computer Science, vol. 3279, pp. 151-161.

　　[8] Y.W. Wu, Y.L. Yuan, G.W. Yang, W.M. Zheng. Load Prediction Using Hybrid Model for Computational Grid. Proc. the 8th IEEE/ACM International Conference on Grid Computing (Grid 2007), Austin, Texas, USA, 2007, pp. 235-242.

　　[9] Yulai Yuan, Yongwei Wu, Guangwen Yang, Weiming Zheng. Adaptive Hybrid Model for Long Term Load Prediction in Computational grid. Proc. IEEE Symposium on Cluster Computing and the Grid (CCGrid 2008), Lyon, France, 2008, pp. 340-347.

　　[10] Yulai Yuan, Guangwen Yang, Yongwei Wu, Weimin Zheng. PV-EASY: A Strict Fairness Guaranteed and Prediction Enabled Scheduler in Parallel Job Scheduling. Proc. the 19th ACM International Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC 2010), Chicago, Illinois, USA, 2010, to appear