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2018年10月30日
中国科大超算鸿雁队再夺PAC大赛冠军

第六届全国并行应用挑战赛(PAC2018)经过一年多的精心筹备和激烈鏖战,总决赛于10月20日在青岛国际会展中心圆满落幕。来自全国各地高等院校和科研机构共308支队伍报名参赛,分应用、优化和人工智能三个赛道,经过了资格赛、区域赛和全国总决赛3个比拼环节。10月18-19日,来自中国科学技术大学、国防科学技术大学、上海交通大学、中国海洋大学、山东大学、中科院计算所、中科院网络中心、中国地质大学、中山大学和香港中文大学等单位的35支决赛队伍巅峰对决,决战青岛,最终产生了各赛道的金、银、铜奖,以及银联专项奖和并行基金奖。由计算机科学与技术学院安虹教授指导的中国科学技术大学超算鸿雁队再次夺得优化组冠军,并获得应用组的铜奖和人工智能组的并行基金奖。


第六届全国并行应用挑战赛全体获奖团队与组委会合影


全国并行应用挑战赛(Parallel Application Challenge 简称PAC)由中国计算机学会高性能计算专业委员会(CCF TCHPC)指导,教育部计算机类专业教学指导委员会联合英特尔(中国)有限公司、北京并行科技股份有限公司共同倡导发起,由国家超级计算广州中心、电子商务与电子支付国家工程实验室、中科院计算技术研究所、中科院计算机网络信息中心、清华大学、机械工业出版社华章分社提供支持,现已成为全国范围内(含大陆、香港、澳门、台湾)展开的大规模并行应用挑战赛。PAC大赛旨在培养学生的并行计算思维,提高学生的并行计算系统应用能力和在全球人才市场上的竞争力,寻找行业最佳应用,实现超算助推强国梦。PAC大赛自2013年创办以来,受到各参赛单位及专家的倾力支持,从规模、赛制到比赛项目都不断发展和提高,培养和发现了一大批具有实操技能和团队协作精神的高素质并行应用和优化人才。


中国科大超算鸿雁队自首届PAC大赛举办以来,共组织了10支队伍参加PAC大赛,并全部获奖,共取得4金2银2铜,以及一个“最具商业潜力奖”和一个“并行基金奖”,体现了学生们在高性能计算、大数据和人工智能交叉研究领域,在计算方法、模型与算法、并行计算机系统及软件实现等相关技术领域的综合素质,充分展示了中国科大在计算机基础教育和交叉学科领域创新实践能力培养方面的领先优势。


第六届PAC大赛的主题为“多彩青春,智算天下”。优化赛道中,国家海洋局第一海洋研究所和香港大学提供了高质量的赛题,同时也有来自香港的队伍进入决赛,这是PAC的影响首次扩展到大陆以外的地区;应用赛道中,作品百花齐放各显才华,与实际应用紧密结合,特别是人工智能相关的应用持续增加,优秀应用运行规模大、算法先进、支持多平台运行,让人印象深刻;人工智能赛道中,本届竞赛题目是银联在真实场景下真实的应用需求,各参赛队从零开始熟悉和学习中科院网络信息中心人工智能平台,践行了以赛促学、学以致用的办赛主旨,也闪现出不少创新的方法和思路。


今年,中国科学技术大学优化赛道参赛队由计算机学院研一学生邓静恒(队长)、大三学生何纪言、大二学生龚平和魏剑宇4名队员组成。决赛中,队员们采用了十几种优化技术,将普林斯顿海洋模型和二阶盲源分离算法做了极致优化,特别是将法国著名数学家卡多佐提出的SOBI二阶盲源分离算法的性能提升了106.67倍,体现了对并行计算机系统软硬件的深刻理解,展示了对多机多路多核复杂系统深度并行优化的技术水平。队员们精湛的优化技术、精彩的现玚答辩,给大赛评委和与会同行专家们留下了深刻映象。答辩结束后,全体评委向队员们报以热烈的掌声,对学生们的现场表现赞不绝口:“你们团队做得好,讲得也好,无可挑剔!”。决赛出题人、香港大学教育神经科学实验室主任唐璨教授当即邀请参赛队全体成员访问香港大学,探讨在教育神经科学与高性能计算交叉领域展开全面的教育和科研合作。


 鸿雁优化队4名队员在决赛现场


中国科学技术大学获得优化组金奖


应用赛道和人工智能赛道今年派出了两支从事医学影像大数据智能处理的应用团队参赛,选题源于中国科大附属第一医院总院肿瘤放疗科和西区分院病理科提出的临床实际问题,相关科室的医师联合指导了两个参赛团队的研究工作。


鸿雁应用一队由计算机学院研一学生石军(队长)、郝晓宇和大三本科生邓胜亮、少年班学院吴昊组成,博士生武铮担任学生教练。提交的参赛作品是“宫颈癌放疗靶区自动勾画”。该项目提出了一种基于深度监督机制的全卷积神经网络模型(DSU-Net),实现了对宫颈癌临床靶区(CTV)的高精度自动勾画。同时,利用中国科大附属第一医院提供的大规模训练数据,以数据并行的方式对模型进行了分布式训练,提高了模型的泛化能力和鲁棒性。宫颈癌是最常见的妇科恶性肿瘤之一。据2018年国家癌症中心的统计数据显示,我国每年新发宫颈癌病例达13.15万例,约占全世界新发病例总数的1/4,而每年死于宫颈癌的人数超5.3万,约占全部女性恶性肿瘤死亡人数的18.4%,是危害我国女性健康与生命的重要疾病。有效地预防与治疗宫颈癌,降低宫颈癌的发病率和死亡率,一直是亟待解决的医学难题。本项目初步的研究成果表示,该成果应用于临床对于提升宫颈癌的放疗效果具有重要意义。


与附属第一医院肿瘤放疗科共同研发“宫颈癌放疗靶区自动勾画”系统


中国科学技术大学获得优化组铜奖


鸿雁应用三队由计算机学院研二学生文可(队长)和大三本科生柴磊、尹智卓、丁峰组成,研究生吕国锋、王朝晖参与训练,提交的参赛作品是“全数字病理切片的高通量细胞核分割”。该项目提出了一种基于Mask-RCNN的细胞核分割模型P-RCNN,在Kaggle DSB 2018竞赛的测试集上取得LB-score 0.618(第二名)的成绩。该模型泛化能力强,在TCGA、ISBI2009和TNBC数据集上,均可达到当前最好的分割分数。队员们从文件I/O和分布式训练两个方面加速了P-RCNN的在参数服务器上的训练过程,并通过把模型移植到C#来加速预测。精确的病理组织细胞形态检测在各种临床应用和医学研究中起着至关重要的作用。传统上,病理学家通过光学显微镜用肉眼进行组织、细胞形态特征的分析和评估。人工病理分析存在以下缺陷:(1)由于病理图像尺寸巨大,组织类型多,大多为良性和正常组织,分析十分耗时;(2)无法使用定量的图像特征和度量方法;(3)分析的结论会随专家和所在单位的不同而不同,不同专家之间的一致性非常低。精准的细胞核分割算法有着非常广泛的应用前景。例如,可与全片数字扫描仪结合,在切片扫描成数字病理图像的同时完成细胞核的分割任务,辅助病理医师更高效地进行诊断,减轻病理医生的阅片负担,让病理医生把时间和精力更多地集中于病理诊断。同时,也有助于加快病理诊断速度,一定程度上缓解国内病理医师缺口大的问题(据估计,全国现有执照的病理医生只有1万人,缺口高达9万人)。



 与附属第一医院(西区)病理科共同研发“全数字病理切片的高通量细胞核分割”系统


中国科学技术大学获得人工智能组并行基金奖


进入20 世纪以来,学科知识的交叉与融合,既孕育了精彩纷呈的原创性成果,又造就了善于打破学科壁垒、把不同学科理论与方法有机融合的创新性人才。作为国家“双一流”建设高校,目前中国科大三分之一的重大研究成果依赖于高性能计算。作为“双一流”学科建设学院,计算机学院在高性能计算领域有着三十多年的教育和研究积累,这对开展计算机学科与其它学科交叉的创新实践教育创造了优越条件。建设世界一流大学和世界一流学科,不仅要进行知识创新、科学研究和学科建设,而且更要用科学研究和学科建设的新成果、新方法来培养人才,通过人才培养进一步推动知识创新与学科发展。因此,科学研究与人才培养应该是一体的,人才培养必须通过科学研究或学科建设来进行,跨学科、复合型的创新人才必须通过交叉学科来培养;而培养出的大批跨学科、复合型的创新人才,又强有力地支撑了高性能计算相关学科的重大成果产出。


秉承上述教育理念,在校教务处、校超算中心、信息实验中心、国家级信息与计算机实验教学示范中心的大力支持下,借助中国科大高性能计算传统的教育和学科发展优势,计算机学院积极尝试从本科低年级开始引导学生发展计算机系统设计能力,培养在高性能计算交叉学科领域投身研究性学习的兴趣,探索计算机创新实践教学改革途径和交叉学科创新人才培养之路。自2012年以来,以研究型学习与高水平科研相结合为内涵,以组织和参与国内外高水平学科竞赛为牵引,计算机学院组织了来自全校的29支队伍150余人次参加了各项国内外顶级的大学生超算相关赛事,探索高性能计算创新性实践教育模式,培养具有国际竞争力的高性能计算创新人才。“中国科大超算鸿雁队”已在国内外高性能计算界产生品牌影响力,代表着中国科大学生复合型创新人才的综合素质。中国科大计算机系统能力培养高性能计算教育成就,受到国内外同行专家的高度评价,被教育部计算机教指委评为“计算机系统能力培养示范高校”,2017年度“高性能计算创新人才培养的探索与实践”获得中国科学院教育教学成就一等奖。


相关链接:


  • 人工智能辅助宫颈癌治疗,英特尔至强平台支持高性能计算

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1615114056123756815&wfr=spider&for=pc


  • 中国科大卫冕2015年全国并行应用挑战赛总冠军

https://www.ustc.edu.cn/news/xwbl/201511/t20151120_230848.html


  • 中国科大夺得2014全国并行应用挑战赛并行优化总冠军

http://news.ustc.edu.cn/xwbl/201411/t20141117_205274.html


  • 我校11项教学成果荣获2016年中国科学院教育教学成果奖

https://www.ustc.edu.cn/news/xwbl/201707/t20170710_280069.html



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