《分布式深度学习系统》编委会
龙爱青
梁平
柯志斌
梁平
柯志斌
《分布式深度学习系统》编辑部
陈水源
廖爱英
王悦雯
廖爱英
王悦雯
《分布式深度学习系统》历史刊期
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分布式深度学习系统
当前刊期：
《分布式深度学习系统》（Distributed Deep Learning Systems，简称DDLS）是一本国际性、同行评议的学术期刊，致力于发表分布式环境下深度学习领域的原创性研究、前沿进展与创新应用。本期刊聚焦于深度学习理论与分布式系统技术的交叉融合，旨在推动高效、可扩展、安全的下一代智能计算平台的发展，为学术界和工业界提供高质量的交流平台。
期刊范围
DDLS涵盖分布式深度学习的理论、方法、架构及实践应用，包括但不限于以下主题：
1. 分布式深度学习理论与算法
- 分布式优化方法（如异步SGD、模型并行、数据并行）
- 通信效率与梯度压缩技术
- 联邦学习、去中心化学习与隐私保护机制
2. 系统架构与性能优化
- 新型分布式训练框架（如参数服务器、AllReduce、弹性训练）
- 异构计算资源调度（GPU/TPU/边缘设备协同）
- 大规模模型训练中的内存与计算效率优化
3. 应用与挑战
- 超大规模模型（如大语言模型、多模态模型）的分布式训练与推理
- 边缘计算与物联网（IoT）中的轻量化深度学习部署
- 分布式学习在医疗、金融、自动驾驶等领域的落地实践
4. 可靠性与安全性
- 容错机制与故障恢复
- 对抗攻击防御与分布式环境下的隐私保护
期刊特色
- 跨学科视角：结合计算机系统、机器学习、高性能计算等领域，推动分布式深度学习的边界拓展。
- 实践导向：鼓励面向实际场景的系统设计、性能基准与开源工具研究。
- 开放合作：支持学术界与工业界的联合研究，促进技术转化。
目标读者
研究人员、工程师、企业技术团队及政策制定者，关注分布式计算、人工智能、云计算及边缘智能等方向。
出版形式
- 原创研究论文（Regular Papers）
- 综述文章（Survey Articles）
- 短篇技术报告（Short Communications）
- 开源工具与数据集论文（Open-source Releases）
使命
通过传播创新成果，解决分布式深度学习中的计算瓶颈、效率与安全问题，赋能人工智能技术的规模化应用。
《分布式深度学习系统》期待您的投稿与关注，共同推动智能计算系统的未来！
投稿系统：www.hongkongedupub.com | 联系邮箱：zhijiewang24@gmail.com
期刊范围
DDLS涵盖分布式深度学习的理论、方法、架构及实践应用，包括但不限于以下主题：
1. 分布式深度学习理论与算法
- 分布式优化方法（如异步SGD、模型并行、数据并行）
- 通信效率与梯度压缩技术
- 联邦学习、去中心化学习与隐私保护机制
2. 系统架构与性能优化
- 新型分布式训练框架（如参数服务器、AllReduce、弹性训练）
- 异构计算资源调度（GPU/TPU/边缘设备协同）
- 大规模模型训练中的内存与计算效率优化
3. 应用与挑战
- 超大规模模型（如大语言模型、多模态模型）的分布式训练与推理
- 边缘计算与物联网（IoT）中的轻量化深度学习部署
- 分布式学习在医疗、金融、自动驾驶等领域的落地实践
4. 可靠性与安全性
- 容错机制与故障恢复
- 对抗攻击防御与分布式环境下的隐私保护
期刊特色
- 跨学科视角：结合计算机系统、机器学习、高性能计算等领域，推动分布式深度学习的边界拓展。
- 实践导向：鼓励面向实际场景的系统设计、性能基准与开源工具研究。
- 开放合作：支持学术界与工业界的联合研究，促进技术转化。
目标读者
研究人员、工程师、企业技术团队及政策制定者，关注分布式计算、人工智能、云计算及边缘智能等方向。
出版形式
- 原创研究论文（Regular Papers）
- 综述文章（Survey Articles）
- 短篇技术报告（Short Communications）
- 开源工具与数据集论文（Open-source Releases）
使命
通过传播创新成果，解决分布式深度学习中的计算瓶颈、效率与安全问题，赋能人工智能技术的规模化应用。
《分布式深度学习系统》期待您的投稿与关注，共同推动智能计算系统的未来！
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