重要信息
时间：2025年12月19-21日
地点：中国-广州-西安电子科技大学广州研究院
征稿主题
一、高性能计算、大数据与通信工程的技术融合体系
高性能计算（HPC）、大数据与通信工程的交叉融合是数字基础设施的核心支撑，覆盖从数据传输、分布式计算到海量数据处理与分析的全链路。以下从技术维度拆解三者融合的核心架构与应用场景：
| 技术领域 | 核心技术方向 | 典型应用场景 | 核心技术挑战 |
|---|---|---|---|
| 高性能计算 | 分布式并行计算、异构计算（CPU/GPU/TPU）、算力调度 | 气象模拟、流体力学仿真、AI 大模型训练 | 算力资源利用率低、跨节点通信延迟、能耗优化 |
| 大数据工程 | 海量数据存储、流式数据处理、数据治理与挖掘 | 工业大数据分析、智慧城市数据中台、金融风控 | 数据孤岛、实时性处理、高维数据特征提取 |
| 通信工程 | 5G/6G 无线通信、光纤通信、边缘通信协议优化 | 工业互联网通信、车联网、卫星通信 | 高带宽低延迟、多终端接入、通信安全 |
| 交叉融合层 | HPC + 大数据（分布式数据处理）、通信 + HPC（边缘算力协同） | 智能电网实时调度、元宇宙实时渲染 | 跨层协议适配、算力 - 通信资源协同优化 |
二、核心技术落地实践：基于 Python 的工程化实现
2.1 高性能计算：分布式并行计算（基于 Dask 的大数据处理）
高性能计算在大数据场景的核心应用是分布式并行处理，以下实现基于 Dask 的分布式数据计算框架，适配 ICHBC 2025 聚焦的 "海量数据高效处理" 技术方向。
python
运行
import dask
import dask.array as da
import dask.dataframe as dd
import numpy as np
import pandas as pd
from dask.distributed import Client, LocalCluster
import time
# ---------------------- 分布式集群初始化 ----------------------
def init_dask_cluster(n_workers=4, threads_per_worker=2, memory_limit="4GB"):
"""
初始化Dask本地集群（模拟分布式计算环境）
:param n_workers: 工作节点数
:param threads_per_worker: 每个节点线程数
:param memory_limit: 每个节点内存限制
:return: Dask Client实例
"""
cluster = LocalCluster(
n_workers=n_workers,
threads_per_worker=threads_per_worker,
memory_limit=memory_limit
)
client = Client(cluster)
print(f"Dask集群初始化完成，Dashboard地址：{client.dashboard_link}")
return client
# ---------------------- 分布式数组计算（HPC典型场景） ----------------------
def dask_array_computation(client):
"""
基于Dask Array的高性能数值计算（模拟气象/流体仿真数据处理）
"""
# 生成大规模随机数组（10000x10000，分布式存储）
shape = (10000, 10000)
chunks = (1000, 1000) # 分块大小，适配分布式计算
dask_arr = da.random.random(shape, chunks=chunks)
# 高性能计算任务：矩阵运算+统计分析
start_time = time.time()
# 矩阵乘法（模拟数值仿真核心运算）
arr_product = dask_arr @ dask_arr.T
# 全局统计：均值、标准差、最大值
arr_mean = da.mean(arr_product).compute()
arr_std = da.std(arr_product).compute()
arr_max = da.max(arr_product).compute()
end_time = time.time()
print("\n=== 分布式数组计算结果 ===")
print(f"矩阵乘法结果均值：{arr_mean:.6f}")
print(f"矩阵乘法结果标准差：{arr_std:.6f}")
print(f"矩阵乘法结果最大值：{arr_max:.6f}")
print(f"计算耗时：{end_time - start_time:.2f}秒")
# 释放内存
del dask_arr, arr_product
return arr_mean, arr_std, arr_max
# ---------------------- 分布式大数据处理（大数据工程场景） ----------------------
def dask_dataframe_processing(client):
"""
基于Dask DataFrame的海量结构化数据处理（模拟通信日志分析）
"""
# 生成模拟通信日志数据（1亿行，分布式存储）
n_rows = 100_000_000
chunksize = 1_000_000 # 分块读取大小
# 构造模拟数据（通信时间、基站ID、信号强度、数据流量）
def generate_log_data(chunk_start, chunk_end):
np.random.seed(chunk_start)
data = {
"timestamp": pd.date_range(start="2025-01-01", periods=chunk_end-chunk_start, freq="1ms"),
"base_station_id": np.random.randint(1000, 2000, size=chunk_end-chunk_start),
"signal_strength": np.random.uniform(-120, -50, size=chunk_end-chunk_start), # 单位：dBm
"data_traffic": np.random.uniform(0, 100, size=chunk_end-chunk_start) # 单位：MB/s
}
return pd.DataFrame(data)
# 分布式生成数据
dask_df = dd.from_delayed(
[dask.delayed(generate_log_data)(i, i+chunksize) for i in range(0, n_rows, chunksize)]
)
# 大数据分析任务
start_time = time.time()
# 1. 按基站ID分组统计：平均信号强度、总数据流量
base_station_stats = dask_df.groupby("base_station_id").agg({
"signal_strength": "mean",
"data_traffic": "sum"
}).compute()
# 2. 筛选弱信号基站（信号强度 < -100 dBm）
weak_signal_base = base_station_stats[base_station_stats["signal_strength"] < -100]
# 3. 统计全网数据流量峰值
traffic_peak = dask_df["data_traffic"].max().compute()
end_time = time.time()
print("\n=== 分布式通信日志分析结果 ===")
print(f"弱信号基站数量：{len(weak_signal_base)}")
print(f"全网数据流量峰值：{traffic_peak:.2f} MB/s")
print(f"前5个基站统计信息：")
print(base_station_stats.head())
print(f"分析耗时：{end_time - start_time:.2f}秒")
# 释放内存
del dask_df, base_station_stats
return weak_signal_base, traffic_peak
# ---------------------- 主程序 ----------------------
if __name__ == "__main__":
# 1. 初始化分布式集群
client = init_dask_cluster(n_workers=4, threads_per_worker=2)
# 2. 执行分布式数组计算
dask_array_computation(client)
# 3. 执行分布式大数据处理
dask_dataframe_processing(client)
# 4. 关闭集群
client.close()
print("\nDask集群已关闭")代码核心说明：
- 集群层：模拟高性能计算集群的分布式环境，支持多节点、多线程配置，贴合 HPC 实际部署架构；
- 计算层：Dask Array 适配数值型高性能计算场景（如仿真、建模），Dask DataFrame 适配结构化大数据处理（如通信日志分析）；
- 工程层：通过分块（chunks）策略平衡计算与通信开销，内存限制配置避免节点资源耗尽，可直接移植到物理 HPC 集群。
2.2 通信工程 + 大数据：5G 通信信号处理与特征分析
通信工程中 5G 信号的实时处理是 ICHBC 2025 的核心议题之一，以下实现基于 Python 的 5G NR（New Radio）信号生成、调制解调与特征分析，融合大数据分析方法实现信号质量评估。
python
运行
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
from scipy.fftpack import fft, ifft
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
# ---------------------- 5G NR信号生成与调制 ----------------------
class NR5GSignalGenerator:
def __init__(self, subcarrier_num=1200, subcarrier_spacing=30e3, sampling_freq=100e6):
"""
5G NR信号生成器（基于OFDM调制）
:param subcarrier_num: 子载波数量
:param subcarrier_spacing: 子载波间隔（30kHz为5G典型值）
:param sampling_freq: 采样频率
"""
self.N = subcarrier_num
self.SCS = subcarrier_spacing
self.Fs = sampling_freq
self.Ts = 1 / self.Fs # 采样周期
self.symbol_duration = 1 / self.SCS # OFDM符号时长
def qam_modulation(self, data_bits, modulation_order=64):
"""
64QAM调制（5G下行链路典型调制方式）
:param data_bits: 输入比特流
:param modulation_order: 调制阶数（16/64/256QAM）
:return: 调制后的复符号
"""
bits_per_symbol = int(np.log2(modulation_order))
# 补零使比特数为整数倍
padding_bits = (bits_per_symbol - len(data_bits) % bits_per_symbol) % bits_per_symbol
data_bits = np.pad(data_bits, (0, padding_bits), mode='constant')
# 分组映射为QAM符号
symbol_num = len(data_bits) // bits_per_symbol
qam_symbols = np.zeros(symbol_num, dtype=complex)
# 64QAM星座图映射表（简化版）
constellation = np.array([
7+7j, 7+5j, 7+1j, 7+3j, 5+7j, 5+5j, 5+1j, 5+3j,
1+7j, 1+5j, 1+1j, 1+3j, 3+7j, 3+5j, 3+1j, 3+3j,
7-7j, 7-5j, 7-1j, 7-3j, 5-7j, 5-5j, 5-1j, 5-3j,
1-7j, 1-5j, 1-1j, 1-3j, 3-7j, 3-5j, 3-1j, 3-3j,
-7+7j, -7+5j, -7+1j, -7+3j, -5+7j, -5+5j, -5+1j, -5+3j,
-1+7j, -1+5j, -1+1j, -1+3j, -3+7j, -3+5j, -3+1j, -3+3j,
-7-7j, -7-5j, -7-1j, -7-3j, -5-7j, -5-5j, -5-1j, -5-3j,
-1-7j, -1-5j, -1-1j, -1-3j, -3-7j, -3-5j, -3-1j, -3-3j
])
for i in range(symbol_num):
bit_group = data_bits[i*bits_per_symbol:(i+1)*bits_per_symbol]
# 比特转十进制索引
idx = int(''.join(map(str, bit_group)), 2)
qam_symbols[i] = constellation[idx % 64]
return qam_symbols
def ofdm_modulate(self, qam_symbols):
"""OFDM调制（5G NR核心调制方式）"""
# 补零至子载波数量
if len(qam_symbols) < self.N:
qam_symbols = np.pad(qam_symbols, (0, self.N - len(qam_symbols)), mode='constant')
elif len(qam_symbols) > self.N:
qam_symbols = qam_symbols[:self.N]
# IFFT变换得到OFDM符号
ofdm_symbol = ifft(qam_symbols, self.N)
# 添加循环前缀（CP），长度为符号时长的1/4（5G典型配置）
cp_length = int(self.symbol_duration / 4 / self.Ts)
cp = ofdm_symbol[-cp_length:]
ofdm_symbol_with_cp = np.concatenate([cp, ofdm_symbol])
return ofdm_symbol_with_cp, cp_length
# ---------------------- 信号特征提取与质量分析 ----------------------
def signal_quality_analysis(signal_data, fs, cp_length, n_symbols=100):
"""
5G信号特征提取与质量分析（大数据视角）
:param signal_data: 接收的OFDM信号
:param fs: 采样频率
:param cp_length: 循环前缀长度
:param n_symbols: 分析的符号数量
:return: 信号质量指标、特征数据框
"""
# 分割OFDM符号（去除CP）
symbol_length = len(signal_data) // n_symbols
symbols = []
for i in range(n_symbols):
start_idx = i * symbol_length
end_idx = (i+1) * symbol_length
symbol = signal_data[start_idx+cp_length:end_idx] # 去除CP
symbols.append(symbol)
# 提取时域+频域特征
features = []
for sym in symbols:
# 时域特征
rms = np.sqrt(np.mean(np.abs(sym)**2)) # 均方根
peak_to_avg = np.max(np.abs(sym)) / rms # 峰均比（PAPR）
mean_amp = np.mean(np.abs(sym)) # 平均幅度
# 频域特征
fft_data = fft(sym)
freq = np.fft.fftfreq(len(sym), 1/fs)
pos_freq = freq[freq > 0]
fft_amp = np.abs(fft_data)[freq > 0]
main_freq = pos_freq[np.argmax(fft_amp)] # 主频
freq_spread = np.std(pos_freq * (fft_amp / np.sum(fft_amp))) # 频率扩散
# 信噪比估计（简化版）
signal_power = np.sum(np.abs(sym)**2) / len(sym)
noise_power = np.sum(np.abs(sym - np.mean(sym))**2) / len(sym) - signal_power
snr = 10 * np.log10(signal_power / max(noise_power, 1e-10))
features.append([rms, peak_to_avg, mean_amp, main_freq, freq_spread, snr])
# 构建特征数据框
feature_df = pd.DataFrame(
features,
columns=["RMS", "PAPR", "Mean_Amp", "Main_Freq", "Freq_Spread", "SNR"]
)
# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(feature_df)
# KMeans聚类识别异常符号（信号质量异常）
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42)
feature_df["Quality_Label"] = kmeans.fit_predict(scaled_features)
# 标签映射：0为正常，1为异常（基于SNR均值判断）
normal_label = 0 if feature_df[feature_df["Quality_Label"]==0]["SNR"].mean() > feature_df[feature_df["Quality_Label"]==1]["SNR"].mean() else 1
feature_df["Quality_Label"] = feature_df["Quality_Label"].map({normal_label: "Normal", 1-normal_label: "Abnormal"})
# 计算整体质量指标
quality_metrics = {
"Avg_SNR": feature_df["SNR"].mean(),
"Abnormal_Symbol_Ratio": len(feature_df[feature_df["Quality_Label"]=="Abnormal"]) / len(feature_df),
"Avg_PAPR": feature_df["PAPR"].mean(),
"SNR_Std": feature_df["SNR"].std()
}
return quality_metrics, feature_df
# ---------------------- 主程序 ----------------------
if __name__ == "__main__":
# 1. 初始化5G信号生成器
generator = NR5GSignalGenerator(subcarrier_num=1200, subcarrier_spacing=30e3, sampling_freq=100e6)
# 2. 生成随机比特流并调制
np.random.seed(42)
data_bits = np.random.randint(0, 2, size=10000)
qam_symbols = generator.qam_modulation(data_bits, modulation_order=64)
# 3. OFDM调制生成5G信号
ofdm_signal, cp_length = generator.ofdm_modulate(qam_symbols)
# 添加高斯噪声（模拟通信信道损耗）
noisy_signal = ofdm_signal + np.random.normal(0, 0.1, len(ofdm_signal))
# 4. 信号质量分析
quality_metrics, feature_df = signal_quality_analysis(
noisy_signal, generator.Fs, cp_length, n_symbols=50
)
# 5. 输出分析结果
print("=== 5G NR信号质量分析结果 ===")
for key, val in quality_metrics.items():
print(f"{key}: {val:.4f}")
print("\n=== 信号特征统计（前5个OFDM符号）===")
print(feature_df.head())
print("\n=== 质量标签分布 ===")
print(feature_df["Quality_Label"].value_counts())技术亮点：
- 通信层：完整实现 5G NR 核心的 64QAM+OFDM 调制流程，贴合实际 5G 信号传输机制；
- 分析层：融合大数据特征提取方法（时域 + 频域多维度），通过 KMeans 聚类实现信号质量异常识别；
- 工程层：考虑信道噪声、循环前缀等实际通信场景因素，SNR、PAPR 等指标为 5G 信号质量评估的行业标准。
三、技术演进与前沿趋势
3.1 核心技术发展方向
- 高性能计算的异构化与智能化：从 "CPU-centric" 向 "CPU+GPU+TPU+ASIC" 异构架构演进，结合 AI 算力调度算法实现算力资源的自适应分配；
- 大数据处理的实时化与轻量化：基于边缘计算将大数据处理下沉至通信网络边缘节点，降低核心网传输压力，适配 5G/6G 低延迟需求；
- 通信工程的空天一体化：5G/6G 与卫星通信融合，构建天地一体的通信网络，高性能计算支撑广域分布式通信数据的实时处理；
- 算力网络的协同化：通信网络与算力网络深度融合，实现 "算力随需调度、数据就近处理"，解决 HPC 集群跨地域通信瓶颈；
- 安全可信的全链路设计：在 HPC、大数据、通信三层架构中融入隐私计算、量子加密技术，解决海量数据传输与计算的安全问题。
3.2 工程落地关键维度
| 落地阶段 | 核心任务 | 技术抓手 | 典型解决方案 |
|---|---|---|---|
| 架构设计 | 算力 - 通信资源协同规划 | 网络拓扑仿真、算力需求建模 | 基于强化学习的算力调度算法 |
| 数据层 | 海量通信数据标准化处理 | 时序数据库、数据清洗框架 | InfluxDB+Flink 处理 5G 基站日志 |
| 计算层 | 异构算力高效利用 | 算子优化、模型并行 | TensorFlow/PyTorch 分布式训练框架 |
| 应用层 | 业务场景闭环验证 | 数字孪生、仿真测试 | 构建 HPC - 通信联合仿真平台 |
四、总结
高性能计算、大数据与通信工程的交叉创新是 ICHBC 2025 的核心议题，也是数字基础设施升级的关键支撑。从技术实践来看，分布式并行计算解决了 "海量数据高效处理" 的核心问题，而 5G 信号的特征分析与质量评估则实现了 "通信数据价值挖掘" 的目标，两者共同构成了数字时代算力 - 数据 - 通信协同的核心能力。
未来，三者的融合将呈现三大趋势：一是从 "分离式发展" 向 "一体化协同" 演进，算力网络与通信网络深度耦合；二是从 "通用型计算" 向 "场景化优化" 拓展，针对通信、工业、气象等不同场景定制 HPC + 大数据解决方案；三是从 "性能优先" 向 "性能 - 能耗 - 安全平衡" 升级，绿色算力、可信通信成为核心发展方向。
工程落地过程中，需兼顾技术先进性与工程实用性：架构层面需解决异构算力的统一调度与通信协议适配；算法层面需结合实际业务场景做轻量化、实时性优化；验证层面需依托数字孪生完成 HPC - 通信联合仿真，降低物理部署成本。这也正是 ICHBC 2025 所倡导的 "高性能计算与通信工程深度融合、大数据技术赋能行业应用" 的核心方向。
五、国际交流与合作机会
作为国际学术会议，将吸引全球范围内的专家学者参与。无论是发表研究成果、聆听特邀报告，还是在圆桌论坛中与行业大咖交流，都能拓宽国际视野，甚至找到潜在的合作伙伴。对于高校师生来说，这也是展示研究、积累学术人脉的好机会。
