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AI3T 2026 | 分布式 AI 训练与工作负载编排 Track 征稿通知

发布时间:2026/11/11 1:59:20 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
AI3T 2026 | 分布式 AI 训练与工作负载编排 Track 征稿通知
会议简介2026人工智能基础设施与互联技术国际会议AI3T 2026计划于 2026年12月18日至20日在中国合肥举办。该会议聚焦智能时代的基础设施与互联技术议题覆盖AI基础设施与架构 、具身智能及网络、光学与AI、AI安全、AI数据中心、分布式AI训练等方向旨在为相关领域的科研人员与工程实践者提供一个交流最新进展、探讨前沿趋势的学术平台。从技术发展角度看AI基础设施正成为支撑大模型 训练与推理的关键底座。随着模型规模持续扩大对高速互联、异构计算、数据中心网络等底层能力提出了更高要求。AI3T 2026 的议题设置反映了当前学术界与产业界对这些共性技术问题的关注。Track 简介今天介绍的track是Distributed AI Training Workload Orchestration分布式 AI 训练与工作负载编排 这个方向则关注算力资源怎么调度、训练任务怎么高效跑起来主要包含三块分布式训练的通信优化通过梯度压缩、通信与计算重叠、并行策略数据 / 流水线 / 张量并行等手段降低多机多卡训练中的通信开销提升加速比。训练与推理工作负载的协同调度在同一集群里同时安排大模型训练追求整体吞吐和在线推理追求低时延通过智能调度让两类任务错峰共享 GPU、互不抢占。跨集群、跨域的 AI 资源池化把分散在多个机房、多个地域的算力统一抽象成 资源池实现跨集群调度和弹性供给让空闲 GPU 被充分利用。一句话总结研究 任务怎么分、算力怎么排、通信怎么省让分布式训练又快又稳、资源利用率拉满偏分布式系统、并行训练与集群调度K8s / 云原生方向论文提交投稿论文须为原创、使用英文撰写且未在其他出版渠道接受发表评审。所有投稿均实行双盲同行评审。长论文最多 8 页可额外增加最多 4 页短论文最多 4 页可额外增加最多 4 页海报论文最多 2 页可额外增加最多 2 页。超出基本页数的部分须支付额外页费。稿件格式须遵 IEEE Computer Society 会议论文模板双栏、单倍行距、10号字体。录用论文可以口头报告、海报展示或线上形式进行展示。上传可供出版的论文终稿前须先缴纳注册费。最终提交前终稿 PDF 须通过 IEEE PDF eXpress 的格式合规检查。出版信息录用论文由IEEE Xplore出版将被 EI/Scopus 检索。

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