杨任宇

副教授

副教授  博士生导师   硕士生导师 

电子邮箱:

所在单位:软件学院

学历:博士研究生

办公地点:新主楼D306

在职信息:在职

个人简介

副教授,博士生导师,入选国家高层次人才计划(青年)。复杂关键软件环境全国重点实验室、计算机新技术北京市重点实验室成员,可靠智能分布式系统实验室 RAIDS Lab (Reliable, Automated and Intelligent Distributed Systems Lab) 联合负责人。2011年本科和2017年博士均毕业于北京航空航天大学计算机学院(期间在英国利兹大学联合培养),获2017 年北京市优秀毕业生,师从分布式系统和可信计算领域国际著名专家Jie Xu教授 (国家级特聘专家、英国Alan Turing Fellow、CCF 2023海外科技人物奖获得者)。曾先后担任北京市大数据科学与脑机智能高精尖创新中心研究员、英国Edgetic Ltd. 研究科学家(云和大数据平台负责人)、英国利兹大学研究员(Lead Research Fellow),英国爱丁堡大学访问学者

长期从事大规模可靠计算基础设施关键技术与理论的研究,拥有丰富的大规模计算系统和智能软件的工程实践经验。目前主持国家自然科学基金青年项目、北京市自然科学基金项目、头部企业-校企合作项目、北航前沿交叉基金等项目课题,并作为项目骨干负责了国家重点研发计划、北京市科技计划等课题。曾主持或作为技术负责人领导了英国EPSRC、BBSRC、Alan Turing Institute、InnovateUK欧盟Horizon 2020等重大项目7项,参与总经费超过八百万英镑;主持研发了大规模资源调度、智能数据中心和物联网管理、智慧农业管理等多个大型软件平台。作为创始成员之一孵化了英国高科技衍生公司Edgetic Ltd.,突破了软硬件协同的智能资源管理和能效优化技术难题,形成了大规模数据中心管理的全栈技术解决方案。曾作为学生组长和项目骨干参与国家 973 项目“高效可信的虚拟计算环境基础研究”、国家863 项目“中国云一期/二期”、国家重点研发计划“面向云计算的网络化操作系统”等科研项目,2014 年-2016 年曾在阿里云伏羲分布式调度系统团队科研实习。相关成果应用于“阿里云飞天超大规模云计算平台”、“新一代欧盟标准的智能低碳数据中心”、“英国国家智能农业养殖中心”等多个国内外重大工程,支撑了中、英、欧盟可持续计算、智慧城市、数据分析与科学计算等重大科研项目和产业应用。

在TPDS、TC、TKDE、TSC、EuroSys、SC、SoCC、ICDCS、VLDB、ICDE、KDD、WWW等分布式计算、人工智能、综合交叉等领域国际期刊会议发表学术论文70余篇,谷歌学术引用超过3,100次(截至2024年10月),ESI高被引论文3篇,ESI热门文章1篇,IEEE国际会议最佳论文奖2篇 (IEEE ISADS 2023, IEEE JCC 2024),参与编写著作1部,授权国家发明专利12项。获2017年中国电子学会科技进步特等奖(唯一学生署名完成人、奖项设立后首个特等奖)、2022年英国阿兰图灵博士后拓展奖、2024年国家级青年人才(海外)、IEEE SOSE-JCC会议杰出贡献奖等。目前担任 ACM 顶级期刊 ACM Computing Surveys (CSUR)副主编,担任CCF 会刊、中文核心期刊《计算机工程与设计》编委和SCI期刊Journal of Big Data and Cognitive Computing和Electronics客座编委,曾担任IEEE CLOUD 2021国际会议领域主席, IEEE JCC 2019、2020云计算国际会议程序委员会主席;担任IJCAI、AAAI、CLOUD、HPCC、TPDS、TDSC、TKDE等多个高水平会议程序委员会委员和审稿人。

所指导学生多次荣获优秀毕业生、PwC 、IBM、Alibaba AIR、Huawei Research 、UK Alan Turing实习奖等奖学金,所指导硕士研究生大多进入国内头部互联网公司工作。目前承担北航软件工程 A+学科核心专业课程《软件工程基础》、《云计算技术基础》、《服务计算》、《科研课堂》等课程,教育部卓越工程师计划首批 15 门核心课程之一《云计算技术原理》课程团队核心成员。曾联合主讲英国利兹大学本科核心课程《操作系统》,同时作为负责人承担课程设计和课程评测改革工作。   

最新研究进展请参见个人主页:yangrenyu.github.io。目前主要研究方向为大规模分布式智能计算系统(Systems for AI 和 AI for Systems),具体包括但不限于:

(1) 分布式系统软件:大规模计算基础设施(智能计算中心、云原生 Serverless等)、算力资源管理与作业调度、(大)模型训练与推理优化、大模型可靠性、基于优化理论和强化学习的系统优化等;

(2) 软件可靠性:分布式系统容错技术与理论、故障诊断与恢复、智能运维等;

(3) 深度学习系统与算法:面向ML/DL的操作系统、图神经网络算法优化、异常检测算法与应用等

RAIDS Lab 目前还可招收2025级秋季入学博士生2-3名(硕博连读、普博),硕士研究生1-2人(统考),欢迎感兴趣的同学邮件咨询 欢迎对分布式系统(云计算、边缘计算、深度学习系统、训练推理加速等)、深度学习算法与应用等感兴趣,动手能力强、勇于挑战、有责任心的同学联系我。学生毕业后可根据实际情况推荐至英国、北美、澳大利亚、德国、 法国、瑞士、瑞典等国科研机构继续深造,或内推至国内大型IT公司工作。  联系方式:renyuyang@buaa.edu.cn 

 

 


教育经历

[1] 2007.9-2011.6
北京航空航天大学 | 计算机科学与技术 | 大学本科 | 学士学位
[2] 2011.9-2017.3
北京航空航天大学 | 计算机科学与技术 | 博士研究生 | 工学博士学位

团队成员

团队名称:复杂关键软件环境全国重点实验室
团队名称:大数据科学与脑机智能北京市高精尖创新中心