教师简介:
研究生招生：欢迎认真、自律的学生联系读硕、读博。
专职科研岗、博士后招聘： 欢迎具备计算机及相关学科背景的优秀博士、硕士加入。
Email：wuweig@mail.sysu.edu.cn
吴维刚，博士，中山大学计算机学院教授、博士生导师、副院长。
长期从事网络与分布式计算方面的研究工作，取得了众多国际领先水平的技术创新，累计发表学术论文190多篇，其中IEEE TPDS、IEEE TIFS、Infocom、ICSE等计算中科院一区/计算机学会A类 高水平论文20余篇，获得知名国际会议ICA3PP2023最佳论文奖，SCI引用次数近700次，得到国内外学术界的广泛认可。
重视学术成果的转化应用，获得20多项发明专利授权，多项技术成果在华为、腾讯、并行科技、广州金科等公司落地，应用于科学计算、金融监管、智慧政务等领域，服务用户累计超100万人次，支撑相关企业新增收入超4000万元，为经济发展、社会治理起到了重要作用。依托研究成果获得2021年度广东省科技进步一等奖。
积极开展国际合作，与众多国际知名学者有直接的科研合作，取得丰富成果，主要有欧洲科学院院士Michel Raynal教授、欧洲科学院院士Jiannong Cao教授、IEEEE Fellow Keqin Li教授、IEEE Fellow Sajal Das教授等。
积极承担学术服务工作，担任IEEE TNSM、JCC等SCI期刊的编委，担任MSN2022、ICPADS2020等多个重要国际会议的TPC Chair、Track Chair等重要职务，担任广东省医疗大数据工程技术研究中心、广州市超算与大数据重点实验室等省市重点实验室副主任，担任中国计算机学会以及省市计算机学会的委员、理事、副理事长等学术兼职，受邀在ICDPA2019、WISA2023等多个重要国际会议做特邀报告。
研究领域:
网络与分布式计算，具体研究方向：
1. 云计算与智能计算系统：大模型训推系统优化、智能体系统源管理；
2. 分布式深度学习：联邦学习与隐私计算、知识图谱与智能体推荐系统；
3. 分布式共识与区块链：区块链扩展性技术、区块链欺诈分析识别。
教育背景:
2007年 香港理工大学 博士学位 计算机科学
2003年 西安交通大学 硕士学位 计算机体系结构
1998年 西安交通大学 学士学位 材料科学（主修）、计算机技术（辅修）
获奖及荣誉:
2008年 中山大学“百人计划”。
2011年 广州市首届 “珠江科技新星”。
2015年 广东省计算机学会 优秀论文奖。
2021年 广东省 科技进步一等奖。
2022年 国家 教学成果二等奖。
2023年 ICA3PP 最佳论文奖。
2025 年 中山大学 教学成果特等奖。
2025年 广东省 教学成果特等奖。
科研项目:
主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目、广东省重点领域研发计划项目等30多项。
立足并行与分布式计算领域，面向云计算与超算集群、大模型智能计算系统框架、区块链系统等不同分布式计算场景，开展了系统、深入的研究，取得了一系列关键技术创新，从底层的共识性协议，到中间的数据一致性机制、计算资源分配机制，再到上层的深度学习参数聚合算法、区块链行为识别算法等，取得了大量创新成果。
(1) 大规模计算集群资源管理技术。面向大规模计算集群节点众多、计算任务复杂多样等特点，创新提出了一系列新技术新方法，包括：基于合作式镜像文件副本的虚拟机加速技术、基于机器学习的计算负载智能预测技术、基于多智能体强化学习的GPU集群任务调度与资源分配技术等，依据任务资源敏感性实现灵活资源分配，提高计算集群的资源效率。相关成果发表在IEEE TPDS、IEEE TSC、FSE 等中科院一区及CCF-A类权威期刊和会议上，获得ICA3PP2023最佳论文奖，形成多项发明专利，并通过技术合作在广东智慧政务、广西智慧旅游、北京并行科技公司、腾讯公司等多个场景落地应用，服务用户100多万人次，支撑企业收入2000多万元，实现了显著的社会效益和经济效益。
(2) 分布式深度学习与联邦学习技术。面向深度学习模型的分布式训练及联邦训练过程，创新提出了多项训练优化与隐私保护机制，包括：基于信息熵与模型差异聚会的双向通信数据压缩技术、基于混合值与混淆标签的拆分学习隐私保护技术等，大大提高深度学习模型的分布式训练效率与安全性。相关成果在IEEE TPDS、IEEE TDSC、DSN 等中科院一区及CCF-A类高水平期刊和会议上，并通过技术合作方式应用到华为昇思机器学习平台和思谋科技联邦学习框架中，为分布式机器学习技术发展做出了直接贡献。
(3) 分布式容错与区块链安全监管技术。面向区块链在规模、扩展性等方面的挑战，研究提出了多项高效共识协议、链下支付通道算法，包括：基于双响应的新型共识协议、基于资金倾斜度的支付路径选择方法等，大大提高区块链系统的扩展规模和执行效率；针对区块链生态中的非法行为泛滥问题，研究提出了高效的欺诈交易分析识别技术，包括：综合链上链下数据融合的洗钱与钓鱼分析检测算法、基于智能体与大模型的代币欺诈检测方法等，并研发了综合性区块链监管系统。相关成果发表在IEEE TIFS、IEEE TDSC、ICSE、DSN 等中科院一区及CCF-A类高水平期刊和会议上，监管系统在广州金融风险监测防控中心部署应用，服务省市金融监管部门，带来销售收入2400多万元，技术应用成效显著。
主要学术兼职:
学术机构：
广东省医疗大数据工程技术研究中心副主任、广州市超算与大数据重点实验室副主任
期刊编辑：
IEEE Transactions on Network and Service Management
IEICE Transactions on Info. and Sys. (Guest editor)
学术组织：
IEEE，ACM会员，中国计算机学会广州分部委员，广东省计算机学会常务理事，广州市计算机学会副理事长。
教授课程:
《云计算概论》《云计算项目实践》《分布式计算原理与研究》《程序设计》
代表性论著:
8. Y. Zhang, K. Niu, W. Wu*, K. Li, Y. Zhou, "Speeding Up VM Startup by Cooperative VM Image Caching, " IEEE TCC, 9(1), Jan. 2021.
7. S. Lin, J. Zhang, W. Wu*, "FSTR: Funds Skewness aware Transaction Routing for Payment Channel Networks," IEEE/IFIP DSN2020, Jun. 2020.
6. J. Cheng, W. Wu, J. Cao, K. Li, "Fuzzy Group based Intersection Control via Vehicular Networks for Smart Transportations", IEEE TII, 13(2), Apr. 2017.
5. W. Wu, J. Zhang, A. Luo, J. Cao, "Distributed Mutual Exclusion Algorithms for Intersection Traffic Control", IEEE TPDS, 26(1), Jan. 2015.
4. W. Xu, W. Wu*, H. Wu, J. Cao, and X. Lin, "CACC: A Cooperative Approach to Cache Consistency in WMNs," IEEE TC, 63(4), Apr. 2014.
3. W. Wu, J. Cao, X. Fan, "Design and Performance Evaluation of Overhearing-aided Data Caching in Wireless Ad Hoc Networks," IEEE TPDS, 24(3), Mar. 2013.(Spotlight paper of the issue.)
2. W. Wu, J. Cao, M. Raynal, "Eventual Clusterer: a Modular Approach to Designing Hierarchical Consensus Protocols in MANETs," IEEE TPDS, 20(6), Jun. 2009, pp. 753-765.(A preliminary version in proc. of SRDS2007)
1. W. Wu, J. Cao, J. Yang, M. Raynal, "Design and Performance Evaluation of Efficient Consensus Protocols for Mobile Ad Hoc Networks," IEEE TC, 56(8), Aug. 2007, pp. 1055-1070.
