关磊

学历：博士

学科：计算机科学与技术

研究领域或方向：深度学习、并行与分布式计算、最优化理论与算法

邮箱：guanleimath@163.com, guanlei@tyut.edu.cn

职称：副教授

个人简介
主要课程
主要成果

关磊：博士，副教授，硕士生导师。本科毕业于兰州大学，硕士、博士毕业于国防科大计算机学院。博士毕业后，历任国防科大理学院数学系讲师、副教授，2024年8月起任太原理工大学计算机科学与技术学院副教授（高层次人才引进）。
以独立作者（Single Author）在《Nature》正刊（IF：50.5）Correspondence栏目发表评论文章1篇，以第一作者在IEEE TPAMI（IF：20.8）、IEEE TKDE、 JCST、ICDM、ICASSP等CCF/CAAI推荐国际著名期刊和学术会议上发表论文10余篇。主持国家国防科技工业局项目一项，参与编写英文专著一部。是中国人工智能学会（CAAI）高级会员，担任Nature子刊《Nature Sustainability》和《npj Climate Action》审稿人，担任《American Journal of Computer Science and Technology》编委。
课题组招收硕士研究生，欢迎具有数学、计算机、人工智能、自动化等专业背景且对本课题组研究方向感兴趣的同学与我联系，可选择的具体研究方向包括：并行智能计算、深度学习优化算法、AI For Science，在课题组只要踏实肯干就会有学术成果收获。
同时欢迎国内外学者、学生与课题组展开长线合作研究（可远程），有意者请邮件联系。
《机器学习》
学术论文：
[1] Lei Guan*, Dongsheng Li, Yanqi Shi, and Jian Meng. XGrad: Boosting Gradient-Based Optimizers with Weight Prediction. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI),46(10):6731-6747.(CCF-A类期刊, IF=20.8)
[2] Lei Guan*，Dongsheng Li, Yongle Chen, Jiye Liang, Wenjian Wang, and Xicheng Lu. PipeOptim: Ensuring Effective 1F1B Schedule With Optimizer-Dependent Weight Prediction. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE). In Press. (CCF-A类期刊)
[3] Lei Guan*. AdaPlus: Integrating Nesterov Momentum and Precise Stepsize Adjustment on AdamW Basis. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)，2024: 5210-5214. (CCF-B类会议, Oral)
[4] Lei Guan, Dongsheng Li*, Jiye Liang, Wenjian Wang, Keshi Ge, and Xicheng Lu. Advances of Pipeline Model Parallelism for Deep Learning Training: An Overview. Journal of Computer Science and Technology (JCST), 39(3): 567−584.(CCF-B类期刊)
[5] Lei Guan, Tao Sun, Linbo Qiao, Zhihui Yang, Dongsheng Li*, Keshi Ge and Xicheng Lu. An efficient parallel and distributed solution to nonconvex penalized linear SVMs[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering (FITEE), 2020, 21(4): 587-603. (CAAI-B类期刊)
[6] Lei Guan*, Linbo Qiao, Zhihui Yang, Dongsheng Li, Keshi Ge and Xicheng Lu. An efficient ADMM-based algorithm to nonconvex penalized support vector machines[C]. 2018 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), 2018: 1209-1216. (CCF-B类会议Workshop)
[7] Lei Guan*, Zhihui Yang, Dongsheng Li, Xicheng Lu. pdlADMM: An ADMM-based framework for parallel deep learning training with efficiency[J]. Neurocomputing, 2021,435: 264-272. （CCF-C类期刊，中科院SCI二区TOP）

Correspondence:
[1] Lei Guan*. Reaching carbon neutrality requires energy-efficient training of AI. Nature 626.7997 (2024): 33-33. （IF=50.5）

专著：
[1] Lei Guan*, Yongle Chen*, and Shaofeng Zhang. “Energy-Efficient Deep Learning Training”. In Advances in Energy Recovery and Efficiency Technologies，edited by Basel I.Abed Ismail, IntechOpen，ISBN 978-1-83769-772-4.

科研项目：
[1]国家国防科技工业局一般项目，基于权重预测的异步流水线并行训练系统关键技术研究，WDZC20235250118，2023.01-2024.12，20万元，主持

国家发明专利：
[1] 关磊，乔林波，李东升，卢锡城.一种分布式求解非凸正则化支持向量机的方法, ZL201810685676.7
[2] 关磊，李东升，卢锡城. 面向多机多卡计算系统的并行训练DNN模型的方法及系统, CN202211382434.3