个人简历
课题组依托湖南大学超算团队，长期招收博士研究生和硕士研究生，可为学生提供充足的科研条件、学术交流机会和团队协作支持，欢迎同学们邮件联系。26年27年都有名额，欢迎联系！
如有感兴趣，请将邮件发送至我的邮箱。邮件标题建议格式为：“硕士申请-姓名-院校-意向方向”或“博士申请-姓名-院校-意向方向”。邮件内容请包括：对所读论文的理解与个人思考，读研或读博的核心原因，研究生阶段的预期目标，对课题组某一方向的兴趣点，以及个人简历。
收到邮件后，我将结合学生兴趣、能力基础、发展目标与课题组方向进行适配评估。双向选择并非一场考试，而是彼此确认，接下来的数年是否适合一起把事情做好。
《礼记·学记》有云：“善学者，师逸而功倍，又从而庸之。”好的学习，不只是等老师安排任务，而是学生自己愿意往前走，老师在关键处指路、扶一把、推一程。
如果你希望在研究生阶段认真做点有价值的事，对大模型、智能体、AI系统、国产算力、高性能计算、编译优化、体系结构或智能工具感兴趣，欢迎与我联系。
我一直相信，好的科研不一定从一个很大的题目开始。它可能来自一段反复让你觉得低效的流程，一个你忍不住想改好的小工具，一个虚拟环境里让你惊讶的智能行为，一次大模型答错之后留下的问题，或者一次实验结果和预期不一样时产生的好奇。
大模型时代正在改变人与工具的关系。过去很多看起来太小、太散、太难自动化的问题，现在都有了重新理解和解决的机会。课题组希望和学生一起寻找这些机会，把兴趣变成问题，把问题变成系统，把系统变成论文、工具、原型，或者一项长期受用的能力。
我们会认真打磨论文，也愿意为一个真正能解决身边小问题的工具停下来看看。一份清楚的实验记录，一个能复现的代码仓库，一个反复修改后终于跑通的系统，一个别人愿意继续使用的原型，都不只是过程材料，也是技术人成长路上很重要的印记。
科研状况
主要研究课题
课题组整体围绕智能计算系统开展研究，重点关注大模型时代下计算系统、智能体系统和智能工具的新机会。
大致包括三类方向：
1、高性能计算与智能计算系统
围绕稀疏张量计算、异构并行计算、张量编译优化、国产异构算力管理与调度等问题，研究如何让复杂计算任务在不同硬件平台上运行得更快、更稳、更省资源。
2、大模型系统与智能体优化
围绕大模型训练推理加速、工具调用、任务规划、记忆管理、多智能体协作、自动化执行和智能体系统评估等问题，研究如何让大模型和智能体更可靠地完成复杂任务。
3、交互式智能工具与虚拟环境智能体
关注科研助手、代码智能体、办公自动化、虚拟环境智能体、AI NPC、交互式任务环境和复杂行为模拟等问题，探索大模型时代人与工具、智能体与环境之间的新型交互方式。
主持纵向科研项目
1. 基于国产异构平台的稀疏神经网络多层次编译优化技术研究, 国家自然科学基金青年科学基金项目（C类），执行中
2. 大规模稀疏张量共性运算的分布式异构并行关键技术研究, 博士后科学基金面上项目，结题
3. 面向国产多算力系统的稀疏张量算子性能优化研究, 湖南省自然科学基金青年科学基金项目（C类），执行中
4. 基于国产处理器的稀疏张量算子性能优化方法研究，长沙市自然科学基金项目，执行中
主持横向校企合作项目
1. 基于过程化开发范式提示的高质量代码生成技术研究, 腾讯基础平台技术专项研究计划，执行中
2. 多算力场景下面向稀疏算子库的混合编译优化框架, CCF-华为胡杨林基金，结题
3. 面向电网模型识别和态势推演能力提升的扩散超分数据增强生成关键技术及成套装备研究-扩散超分降尺度、蒸馏量化及NPU加速模型推理综合研究，执行中
学术论文
课题组不倡导学生被动等待任务。一个好的研究生，应该慢慢学会提出问题、拆解问题、推进问题、讲清问题。导师会给方向、给资源、给反馈，也会一起判断什么值得做、怎么做更扎实、什么时候该收敛、什么时候该继续往深处走。
组内重视论文发表，但不会只在论文被接收的那一刻才承认付出。一份让别人能看懂的调研，一组排查清楚的实验，一个稳定运行的原型，一篇把复杂问题讲明白的文档，一次从失败中提炼出来的新判断，都应该被认真对待。科研成果常常出现在最后，但真正拉开差距的，是每天那些不起眼的积累。
对于硕士和本科同学，我会把反复试错看作建立能力的必经阶段。重要的是，每次试错之后，你是否更明白问题在哪里，是否能把过程记录清楚，是否能比上一次更快地定位问题。
对于博士同学，我希望你们逐渐成为某个小方向上的负责人。面对一个复杂问题，不只是把代码跑通，而是能判断瓶颈在哪里，能设计可靠的实验，能排除干扰因素，能把一次偶然的现象变成可解释、可复现、可推广的结论。也就是说，我不会要求你一开始就完美，但会希望你每次反馈后，对问题的理解都能往前走一步。
我希望大家能把讨论变成习惯。方向不明时可以讨论，实验遇阻时可以讨论，代码不通时可以讨论，思路太散时也可以讨论。很多问题不是靠一个人闷头想出来的，而是在反复解释、追问、修改和重做中慢慢变清楚的。
《论语》云：“学而不思则罔，思而不学则殆。”科研也是如此。比起短期冲刺，我更看重稳定投入；比起漂亮口号，我更看重事情能不能往前推进一点；比起一开始就很成熟，我更看重你是否愿意在每一次反馈后变得更可靠一点。
一作或通信发表论文：
1. Haotian Wang, Yan Ding, Wangdong Yang, Zhuo Tang, Chubo Liu, Kenli Li. Polarity-aware and adaptive sparse aggregation for implicit heterophilic graph classification[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2026.（CCF A类期刊）
2. Ze Yin, Haotian Wang*, Chubo Liu*, Yan Ding, Keqin Li, Kenli Li. EBFL: An efficient blockchain framework for federated learning services[J]. IEEE Transactions on Services Computing, 2026.（CCF A类期刊）
3. Renqiu Ouyang, Haotian Wang*, Yikun Hu, Rong Hu, Wangdong Yang, Kenli Li. SASTC: Spatial-aware sparse tensor completion for large-scale traffic data recovery[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2025.
4. Haotian Wang, Yan Ding, Yumeng Liu, Weichen Liu, Chubo Liu, Wangdong Yang, Kenli Li. A context-awareness and hardware-friendly sparse matrix multiplication kernel for CNN inference acceleration[J]. IEEE Transactions on Computers, 2025.（CCF A类期刊）
5. Qilin Hu, Haotian Wang*, Chubo Liu, Keqin Li, Kenli Li. HiFA: A high-performance and flexible acceleration framework for large-size number theoretic transform[J]. ACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems, 2025.（CCF B类期刊）
6. Xianhao He, Haotian Wang*, Jiapeng Zhang, Wangdong Yang, Anthony T. Chronopoulos, Kenli Li. An input-aware sparse tensor compiler empowered by vectorized acceleration[C]. Proceedings of the Design Automation Conference, 2025.（CCF A类会议）
7. 王昊天, 丁岩, 何贤浩, 肖国庆, 阳王东. SparseMode: 用于高效SpMV向量化代码生成的稀疏编译框架[J]. 计算机研究与发展, 2025, 62(6): 1443-1454.（CCF A类中文期刊）
8. Rong Hu1, Haotian Wang1, Wangdong Yang, Renqiu Ouyang, Keqin Li, Kenli Li. BCB-SpTC: An efficient sparse high-dimensional tensor contraction employing tensor core acceleration[J]. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2024.（CCF A类期刊）
9. Haotian Wang, Wangdong Yang, Rong Hu, Renqiu Ouyang, Kenli Li, Keqin Li. IAP-SpTV: An input-aware adaptive pipeline SpTV via GCN on CPU-GPU[J]. Journal of Parallel and Distributed Computing, 2023.（CCF B类期刊）
10. Haotian Wang, Wangdong Yang, Renqiu Ouyang, Rong Hu, Kenli Li, Keqin Li. A heterogeneous parallel computing approach optimizing SpTTM on CPU-GPU via GCN[J]. ACM Transactions on Parallel Computing, 2023.
11. Haotian Wang, Wangdong Yang, Rong Hu, Renqiu Ouyang, Kenli Li, Keqin Li. A novel parallel algorithm for sparse tensor matrix chain multiplication via TCU-acceleration[J]. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2023.（CCF A类期刊）
12. Haotian Wang, Huigui Rong, Qun Zhang, Daibo Liu, Chunhua Hu, Yupeng Hu. Good or mediocre? A deep reinforcement learning approach for taxi revenue efficiency optimization[J]. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 2020.
学生培养
课题组依托超算团队及相关科研平台，与华为有长期密切的科研和项目合作，能为学生提供较为系统的科研训练、学术交流和条件支撑。学生可以在团队讨论、项目合作、论文打磨、实验验证和对外交流中逐步找到自己的研究位置，也能接触真实的系统问题和平台环境。
对于本科生，欢迎学有余力、有探索精神和执行力的同学提前加入，参与文献阅读、实验复现、系统开发、竞赛项目和创新训练项目。进组后可安排一名高年级师兄师姐作为科研伙伴，帮助你尽快熟悉方向和基本流程，尽早感受科研过程，也尽早判断自己真正喜欢什么、适合什么。
对于硕士生，课题组注重科研思维、系统能力和职业竞争力的综合提升。希望每位硕士生都能在读研期间形成一项扎实的代表作，可以是一篇论文，一个系统，一个工具，一个算法实现，或一段真正说得清、做得实的项目经历。有志继续深造者，将支持其申请国内外优秀高校和科研团队；有意进入工业界者，将结合个人方向，积极协调头部企业技术研发类实习机会。
对于博士生，课题组将围绕高水平论文和长期学术发展进行规划。我会支持你逐步建立独立做研究的能力，不只是解决一个问题，更要学会判断什么问题值得解决，为什么值得解决，怎样把它讲清楚、做扎实。同时支持学生面向海外联合培养、国内外优秀团队交流、博士后研究、高校和科研院所发展等路径进行规划。学生毕业时是否具备竞争力，是我衡量自己培养工作的重要标准之一。我会在方向把握、资源协调和论文打磨上尽力支持，但也会坚持科研质量和工程严谨性。
你不必一开始就很强。很多能力都可以慢慢训练出来。比起你现在已经会多少，我更看重你是否愿意学习、愿意动手、愿意把一个模糊的想法慢慢想清楚、做扎实。
课题组尤其期待这样的同学：
1、对技术有好奇心，看到新工具、新系统、新机制时，会想知道它背后是怎么工作的。
2、有自我驱动力，能够给自己设定阶段目标，并愿意持续推进。
3、喜欢写代码，愿意把想法做成实验、系统、工具或论文。
4、不满足于只完成课程和毕业要求，希望研究生阶段留下真正拿得出手的作品。
5、对大模型智能体、AI工具、虚拟环境、交互系统、自动化任务、国产算力、系统优化等方向有兴趣。
6、能接受科研中的反复修改。代码会报错，实验会失败，想法会被推翻，但每一次复盘都应该让问题更清楚一点。
《礼记·学记》有言：“教人不尽其材。”我很认同这句话。每个学生的基础、兴趣和节奏都不完全一样。基础可以补，方法可以学，论文可以练，系统可以一点一点搭起来。只要愿意投入，很多事情都来得及。
也需要说明一点，反复修改、实验报错，是科研入门阶段很正常的过程。对于硕士生和本科生，我更希望你们先建立基本的工程能力和科研习惯，知道如何读论文、写代码、做实验、记结果、讲清楚问题。对于博士生，要求会逐步提高。我们会从“代码能不能跑通”，进一步走向“实验是否可靠”“结论是否站得住”“方法是否有推广价值”“论文是否讲清楚了真正的问题”。我不会因为过程中的反复而降低最终要求，但会和你一起把每一步做实。
团队内合作的同学去向：
23级硕士 胡京龙 拼多多，年薪50+万
24级硕士 臧诗宇 腾讯音乐实习
24级硕士 马俊双 小红书实习
