6月29日，应tyc1286太阳成集团龚健教授邀请，美国北卡罗来纳大学夏洛特分校地球环境与地理系教授、应用地理信息科学中心执行主任唐文武教授做客本期公管大讲堂，带来了主题为“基于GPU加速的随机道路网络中全源最短路径算法”的学术讲座。讲座由龚健教授主持，校内外百余名师生线上线下参加。

唐文武教授先对GPU在学术研究中运用的发展历程进行系统介绍，详细阐述在当前算力飞速提升的时代，将GPU算力赋能地理空间建模的重要意义与前景。随后，唐文武教授从自身研究方面切入，讲述了GPU在Stochatic All-Pari Shortest Path Routing（SAPSPAR）研究中的应用与最新进展。他详细介绍了路网节点数据源、最短路径模型的构建思路、模型参数的设定及其数学模型的底层逻辑、随机扰动对最短路径数量的影响以及模型单元与GPU线程之间的关联构建，并分别比较CPU和GPU在处理相同地理数据是产生的巨大效率差异，并总结提出当前GPU在解决地理问题方面存在的挑战与机遇。最后，唐文武教授基于这些挑战对未来GPU在地理空间现象建模中的研究方向提出了针对性的建议。

交流讨论环节，公司师生与唐文武教授就最短路径算法模型的构建、GPU在地理建模与复杂计算中的应用，以及人工智能大模型在学习中的应用等问题进行热烈的讨论与交流。现场学术气氛浓厚，师生们收获颇丰。

讲座结束后，龚健教授对唐文武教授的精彩学术报告进行评论与总结，他认为基于GPU加速的最短路径算法应用了当前算力增长所带来的计算性能提升，为解决复杂的地理建模问题提供了充分的支撑，同时也为国土空间优化和土地管理提供了新的思路和技术支撑。龚健教授对唐文武教授长期以来对学院学科发展、专业建设等方面的支持与帮助表示衷心感谢。

报告人简介:

唐文武教授现任职于美国北卡罗莱纳大学夏洛特分校地球环境与地理系，同时担任应用地理信息科学中心执行主任。唐文武教授于美国爱荷华大学取得博士学位，曾是美国国家超级计算应用中心和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校博士后和研究科学家。主要研究领域包括空间分析与建模、多智能体模型与时空模拟、高性能计算、CyberGIS、复杂适应空间系统(CASS)和土地利用覆盖变化分析，在土地利用覆盖变化、物种迁移、疾病扩散及信息传播等空间现象与过程的自适应建模、地理感知智能体模型以及高性能计算等方面取得了丰硕的成果。已在IJGIS，AAG会刊，Computers, Environment and Urban Systems等国际顶级期刊发表学术论文超过100余篇，包括同行评议论文70多篇，书籍专章18篇、专著2本，会议论文集12本。其研究受到包括美国农业部森林服务局，美国疾病控制与预防中心(CDC)，美国鱼类和野生动物管理局，NCDOT，北卡罗来纳州林业局和电力研究所等多个联邦和州资助机构的支持。讲授课程包括CyberGIS，及大数据、空间统计和网络地理信息系统等。唐文武教授还是Landscape and Urban Planning等期刊编委。

（编辑：李继杰 审核：龚健）