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视频资料

全国并行应用挑战赛(PAC)
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PAC大讲堂2025 | 鲲鹏统一并行框架介绍与开发指导

PAC大讲堂2025 | 鲲鹏统一并行框架介绍与开发指导

KUPL鲲鹏统一并行框架介绍与开发指导

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PAC大讲堂2025 | 毕昇编译器介绍及调优指南

PAC大讲堂2025 | 毕昇编译器介绍及调优指南

毕昇编译器介绍及调优指南

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PAC大讲堂2024 | QE编译与调优

PAC大讲堂2024 | QE编译与调优

QE编译与调优

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PAC大讲堂2024 | 鲲鹏编译调试插件HPC调试功能介绍

PAC大讲堂2024 | 鲲鹏编译调试插件HPC调试功能介绍

鲲鹏编译调试插件HPC调试功能介绍

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PAC大讲堂2024 | 华为鲲鹏处理器介绍

PAC大讲堂2024 | 华为鲲鹏处理器介绍

华为鲲鹏处理器介绍

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PAC大讲堂2024 | 鲲鹏数学库介绍

PAC大讲堂2024 | 鲲鹏数学库介绍

鲲鹏数学库介绍

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PAC大讲堂2024 | 高性能计算应用性能工程

PAC大讲堂2024 | 高性能计算应用性能工程

高性能计算应用性能工程

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PAC大讲堂2024 | 毕昇编译器介绍与优化指南

PAC大讲堂2024 | 毕昇编译器介绍与优化指南

毕昇编译器介绍与优化指南

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PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 7任务流-gnu并行库

PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 7任务流-gnu并行库

并行计算进阶课程 7-7任务流-gnu并行库

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PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 6/7软件流水线并行优化

PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 6/7软件流水线并行优化

并行计算进阶课程 6/7软件流水线并行优化

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PAC大讲堂 | 并行计算进课程 5/7更快的排序循环分块

PAC大讲堂 | 并行计算进课程 5/7更快的排序循环分块

并行计算进课程 5/7更快的排序循环分块

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PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 4/7 循环优化

PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 4/7 循环优化

并行计算进阶课程 4/7 循环优化

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PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 3/7访存优化

PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 3/7访存优化

并行计算进阶课程 3/7访存优化

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PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 2/7并行程序的插装分析

PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 2/7并行程序的插装分析

并行计算进阶课程 2/7并行程序的插装分析 精度量化和误差分析

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PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 1/7性能分析工具

PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 1/7性能分析工具

并行计算进阶课程 1/7性能分析工具

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PAC大讲堂专家培训课2/3

PAC大讲堂专家培训课2/3

2022 PAC 优化赛题回顾及优化技巧

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PAC大讲堂专家培训课2/3

PAC大讲堂专家培训课2/3

使用SYCLomatic 与DPCT进行SYCL代码迁移

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PAC大讲堂专家培训课1/3

PAC大讲堂专家培训课1/3

oneAPI异构计算SYCL编程概览

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高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂6/6

高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂6/6

基于优化报告准备及解读、PAC往届赛题回顾、计算环境登录及操作步骤等方面进行分享。

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高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂5/6

高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂5/6

基于海洋数值预报模式性能优化实例、Intel GPU上的软件优化等内容进行分享。

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高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂4/6

高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂4/6

基于CMCC云服务计算平台、英特尔编译及性能分析、优化工具、操作步骤与示例等方面进行分享。

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高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂3/6

高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂3/6

基于“oneAPI DPC++/C++ Compiler入门”、“oneAPI异构计算SYCL新功能”进行分享。

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高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂2/6

高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂2/6

基于“oneAPI异构计算编程模式”、“oneAPI 数学核心库(oneMKL)”进行分享。

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高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂1/6

高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂1/6

本讲座包含高性能计算概述,讨论高性能计算的特征、对硬件和网络的要求及相关应用和发展趋势。

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第十章 前沿介绍及未来的展望:10.2 未来展望

第十章 前沿介绍及未来的展望:10.2 未来展望

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第十章 前沿介绍及未来的展望:10.2 前沿成果

第十章 前沿介绍及未来的展望:10.2 前沿成果

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第十章 前沿介绍及未来的展望:10.1 道德选择

第十章 前沿介绍及未来的展望:10.1 道德选择

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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9.4.OpenVINO工具包和AIOT智联万物

9.4.OpenVINO工具包和AIOT智联万物

PAC大讲堂之AI+X系列课程 第九章 边缘计算及其应用

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9.3人工智能边缘计算应用 - 边缘AI基础设施和云

9.3人工智能边缘计算应用 - 边缘AI基础设施和云

PAC大讲堂之AI+X系列课程 第九章 边缘计算及其应用

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9.2人工智能边缘计算应用 从边缘到云

9.2人工智能边缘计算应用 从边缘到云

PAC大讲堂之AI+X系列课程 第九章 边缘计算及其应用

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9.1人工智能和边缘计算概述

9.1人工智能和边缘计算概述

PAC大讲堂之AI+X系列课程 第九章 边缘计算及其应用

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第八章 Intel oneAPI介绍:8.2具体内容

第八章 Intel oneAPI介绍:8.2具体内容

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第八章 Intel oneAPI介绍:8.1简介

第八章 Intel oneAPI介绍:8.1简介

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第七章 分布式训练:7.2具体内容

第七章 分布式训练:7.2具体内容

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第七章 分布式训练:7.1简介

第七章 分布式训练:7.1简介

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第六章 实践课 – coding:6.2.进阶

第六章 实践课 – coding:6.2.进阶

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第六章 实践课 – coding:6.1人工智能编程环境

第六章 实践课 – coding:6.1人工智能编程环境

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第五章 实践课 – codeless:5.3 推荐系统

第五章 实践课 – codeless:5.3 推荐系统

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第五章 实践课 – codeless:5.2 预测性维护

第五章 实践课 – codeless:5.2 预测性维护

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第五章 实践课 – codeless:5.1.保险调查

第五章 实践课 – codeless:5.1.保险调查

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第四章 常见模型介绍:44.3 推荐系统

第四章 常见模型介绍:44.3 推荐系统

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第四章 常见模型介绍:44.2 语言类任务

第四章 常见模型介绍:44.2 语言类任务

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第四章 常见模型介绍:4.1 视觉类任务

第四章 常见模型介绍:4.1 视觉类任务

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第三章 基本算子:3.8.循环神经网络

第三章 基本算子:3.8.循环神经网络

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第三章 基本算子:3.7.多层感知机和卷积神经网络

第三章 基本算子:3.7.多层感知机和卷积神经网络

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第三章 基本算子:3.6.深度学习简介

第三章 基本算子:3.6.深度学习简介

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第三章 基本算子:3.5.集成算法

第三章 基本算子:3.5.集成算法

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第三章 基本算子:3.4.聚类模型

第三章 基本算子:3.4.聚类模型

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第三章 基本算子:3.3.决策树

第三章 基本算子:3.3.决策树

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第三章 基本算子:3.2 线性模型

第三章 基本算子:3.2 线性模型

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第三章 基本算子:3.1 简介

第三章 基本算子:3.1 简介

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第二章:2.2. 取得数据和数据探索,建模,验证与评估

第二章:2.2. 取得数据和数据探索,建模,验证与评估

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第二章 人工智能项目周期:2.1. 问题定义

第二章 人工智能项目周期:2.1. 问题定义

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第一章 概念:1.2.1.道德法律问题

第一章 概念:1.2.1.道德法律问题

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第一章 概念:1.2.2.对未来就业的影响

第一章 概念:1.2.2.对未来就业的影响

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第一章 概念:1.2.应用场景

第一章 概念:1.2.应用场景

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第一章 概念:1.1.5. 人工智能的突破与第二次繁荣

第一章 概念:1.1.5. 人工智能的突破与第二次繁荣

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第一章 概念:1.1.4. 人工智能的繁荣和第二次低谷

第一章 概念:1.1.4. 人工智能的繁荣和第二次低谷

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第一章 概念:1.1.3. 人工智能的第一次低谷

第一章 概念:1.1.3. 人工智能的第一次低谷

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第一章 概念:1.1.2. 达特茅斯会议及人工智能的起源

第一章 概念:1.1.2. 达特茅斯会议及人工智能的起源

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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第一章概念:1.1.1. 人工智能的早期幻想

第一章概念:1.1.1. 人工智能的早期幻想

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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PAC大讲堂之AI+X系列课程:第一章概念:1.1发展历史

PAC大讲堂之AI+X系列课程:第一章概念:1.1发展历史

PAC大讲堂之AI+X系列课程

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PAC大赛专家讲座之优化平台

PAC大赛专家讲座之优化平台

培训主要介绍PAC竞赛使用的第三代至强可扩展处理器Icelake的新特性、架构以及性能。

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PAC英特尔专家公开课

PAC英特尔专家公开课

DPC++和OpenMP*

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PAC大赛优化专家讲座

PAC大赛优化专家讲座

赛题解析

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高性能计算前沿技术培训

高性能计算前沿技术培训

并行应用开发概论

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高性能计算前沿技术培训

高性能计算前沿技术培训

性能优化方法论

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高性能计算前沿技术培训

高性能计算前沿技术培训

Intel Parallel Studio XE 2020并行套件

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高性能计算前沿技术培训

高性能计算前沿技术培训

性能优化方法论公开课

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高性能计算前沿技术培训

高性能计算前沿技术培训

优化技巧实战分析

国产CPU并行应用挑战赛(CPC)
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CPC2023第五期培训

CPC2023第五期培训

决赛试题分析及答疑

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CPC2023第四期培训

CPC2023第四期培训

神威加速计算架构SACA编程技术分享

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CPC2023第三期培训

CPC2023第三期培训

初赛赛题内容介绍及答疑

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CPC2023第二期培训

CPC2023第二期培训

性能分析、优化与调试技术

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CPC2023第一期培训

CPC2023第一期培训

“新一代国产超算”系统使用与并行编程

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CPC2022决赛试题分析及答疑

CPC2022决赛试题分析及答疑

Blender在三维动态渲染中的应;Blender并行化及从核加速介绍;CPC2022决赛试题分析及答疑。

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神威加速计算架构SACA编程技术分享

神威加速计算架构SACA编程技术分享

SACA编程模型;神威主从存储层次及使用;Athread运行时;程序调试、优化及工具使用经验。

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CPC2022初赛赛题内容介绍及答疑

CPC2022初赛赛题内容介绍及答疑

OpenFOAM在流体动力学中的应用;SPMV算法介绍;初赛试题分析及答疑。

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“神威·问海一号性能分析、优化与调试技术

“神威·问海一号性能分析、优化与调试技术

“神威·问海一号性能分析、优化与调试技术

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“神威·问海一号”系统使用与并行编程

“神威·问海一号”系统使用与并行编程

“问海一号”超算系统基本使用;处理器架构及性能特点;处理器并行简介。

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CPC2021赛前培训第三期

CPC2021赛前培训第三期

主要基于本届初赛赛题介绍赛题背景及优化思路

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CPC2021赛前培训第二期

CPC2021赛前培训第二期

主要介绍神威平台性能分析以及开发调试的常用工具和技巧,同时也会涉及SIMD和寄存器通信等较为底层的优化技术。

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CPC2021赛前培训第一期

CPC2021赛前培训第一期

面向零基础初学者的"神威·太湖之光"系统使用及并行编程培训。

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CPC2020赛前培训第二期

CPC2020赛前培训第二期

神威 • 太湖之光性能分析、优化与调试技术

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CPC2020赛前培训第一期

CPC2020赛前培训第一期

"神威·太湖之光"系统使用与并行编程

ACM中国-国际并行计算挑战赛(IPCC)
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IPCC圆桌派

IPCC圆桌派

AMD EPYC安全加密技术

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IPCC圆桌派

IPCC圆桌派

Rome&Milan PCIE TUNING GUIDE

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IPCC圆桌派

IPCC圆桌派

基于AMD EPYC Rome平台 HPC基础调优

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IPCC圆桌派

IPCC圆桌派

AMD EYPC在HPC中的应用

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IPCC圆桌派

IPCC圆桌派

AMD EPYC BIOS设置基础

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IPCC圆桌派

IPCC圆桌派

初赛优化作品分享

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赛前培训-IPCC讲师团

赛前培训-IPCC讲师团

1-并行应用开发概论

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赛前培训--IPCC讲师团

赛前培训--IPCC讲师团

2-性能优化方法论

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赛前培训-IPCC讲师团

赛前培训-IPCC讲师团

3-并行开发技术概论

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赛前培训-IPCC讲师团

赛前培训-IPCC讲师团

4-现代处理器优化技术

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赛前培训-IPCC讲师团

赛前培训-IPCC讲师团

5-优化常用工具

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赛前培训-IPCC讲师团

赛前培训-IPCC讲师团

6-并行优化实战

资料下载

6-PAC11 决赛优化组作品提交模板
5-PAC11 决赛应用组作品提交模板
4-PAC11 初赛优化组作品提交模板
3-PAC11 初赛应用组作品提交模板
2-PAC11 初赛赛题之CPUBench测试指导书
1-PAC11 初赛赛题之CPUBench测试指导
PAC11 性能优化过程记录表
PAC11 鲲鹏高性能计算Demo实践
PAC11 QE编译与调优

合作与支持单位

ACM中国

 

中国科学院计算技术研究所

中国科学院计算机网络信息中心

清华大学

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