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華為懸賞單項(xiàng)最高 100 萬，6 支科研團(tuán)隊(duì)獲第五屆 “奧林帕斯獎(jiǎng)”

發(fā)布時(shí)間：2025-09-20 來源：暮虢朝虞網(wǎng)作者：壺仁總灌君

IT之家 9 月 12 日消息，據(jù)華為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)官方今日消息，在 2025 全球數(shù)據(jù)存儲(chǔ)教授論壇上，第五屆“奧林帕斯獎(jiǎng)”獲獎(jiǎng)名單正式揭曉。

來自國內(nèi)外的 6 支頂尖科研團(tuán)隊(duì)，憑借其在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)領(lǐng)域的技術(shù)突破，分別斬獲 1 項(xiàng)奧林帕斯獎(jiǎng)與 5 項(xiàng)奧林帕斯先鋒獎(jiǎng)。其中，清華大學(xué)武永衛(wèi)教授團(tuán)隊(duì)因創(chuàng)新性提出“以存換算”技術(shù)方案，解決大模型推理的性能和效率瓶頸，榮膺最高榮譽(yù)奧林帕斯獎(jiǎng)。

IT之家注：“奧林帕斯獎(jiǎng)”（OlympusMons Awards）是由華為公司于 2019 年起設(shè)立，旨在鼓勵(lì)全球科研工作者投入數(shù)據(jù)存儲(chǔ)領(lǐng)域基礎(chǔ)理論研究，突破關(guān)鍵技術(shù)難題，加速科研成果產(chǎn)業(yè)化，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研合作共贏。奧林帕斯獎(jiǎng)自設(shè)立以來，已吸引全球 12 個(gè)國家的超過 310 名學(xué)者參與，共評(píng)出 6 個(gè)奧林帕斯獎(jiǎng)和 18 個(gè)奧林帕斯先鋒獎(jiǎng)。

2024 年華為設(shè)置 2 個(gè)奧林帕斯獎(jiǎng)、5 個(gè)奧林帕斯先鋒獎(jiǎng)，其中奧林帕斯獎(jiǎng)獎(jiǎng)金 100 萬元，奧林帕斯先鋒獎(jiǎng)獎(jiǎng)金 20 萬元。獲獎(jiǎng)人 / 團(tuán)隊(duì)與華為建立技術(shù)交流渠道并獲得科研助力。

2024 年的第五屆“奧林帕斯獎(jiǎng)”將難題聚焦于“每 bit 極致性價(jià)比的存儲(chǔ)技術(shù)”與“面向 AI 時(shí)代的新型數(shù)據(jù)底座”兩大核心方向。此舉旨在破解當(dāng)前 AI 發(fā)展中，因數(shù)據(jù)規(guī)模爆炸式增長、數(shù)據(jù)價(jià)值持續(xù)攀升所引發(fā)的系列難題 —— 包括 xPU 與存儲(chǔ)帶寬不足、算力集群可用度低、模型推理時(shí)延長、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本激增等，推動(dòng)存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)持續(xù)前行。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，本屆賽事共吸引了全球 19 所高校及研究機(jī)構(gòu)的 95 位專家學(xué)者申報(bào)，最終經(jīng)評(píng)審選出 6 支獲獎(jiǎng)團(tuán)隊(duì)。最終獲獎(jiǎng)團(tuán)隊(duì)名單如下：

奧林帕斯獎(jiǎng)：

清華大學(xué)：《以存換算：高性能大模型推理系統(tǒng)》

奧林帕斯先鋒獎(jiǎng)：

復(fù)旦大學(xué)：《面向多模態(tài)數(shù)據(jù)的高維向量近似檢索技術(shù)》華中科技大學(xué)、北京大學(xué)：《高效緩存管理與多模態(tài)大模型驅(qū)動(dòng)的 AI 數(shù)據(jù)底座》華中科技大學(xué)：《極致性價(jià)比的高密度磁 / 光存儲(chǔ)介質(zhì)技術(shù)》香港城市大學(xué)：《超壓縮：一種基于超函數(shù)的模型壓縮算法》柏林工業(yè)大學(xué)：《大規(guī)模異構(gòu)與分布式數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)流的聲明式數(shù)據(jù)處理》

論壇現(xiàn)場，華為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)產(chǎn)品線研發(fā)管理部部長常勝同步公布了第六屆“奧林帕斯獎(jiǎng)”的兩大方向與四大難題。

方向一是“面向 AI 時(shí)代的新型介質(zhì)技術(shù)”，包含“高性能、大容量 AI SSD 技術(shù)”和“溫?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)介質(zhì)技術(shù)”兩大難題，旨在突破現(xiàn)有存儲(chǔ)介質(zhì)技術(shù)瓶頸，滿足 AI 負(fù)載對(duì)高性能、大容量存儲(chǔ)介質(zhì)的迫切需求；方向二是“Agentic AI 原生的數(shù)據(jù)底座”，包含“多模態(tài)數(shù)據(jù)的管理和知識(shí)生成技術(shù)”和“AI 數(shù)據(jù)加速網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)技術(shù)”兩大難題，引導(dǎo)探索高性能數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建多模數(shù)據(jù)處理、知識(shí)生成的智能數(shù)據(jù)平臺(tái)。