北大 刘譞哲 教授
报告生成时间：2026年8月3日
个人主页：http://www.liuxuanzhe.com/
所属团队：北京大学计算机学院软件研究所 / SAAS Research Lab
兼任：北大-字节跳动豆包大模型系统软件联合实验室主任
一、学者基本信息
| 项目 | 信息 |
|---|---|
| 姓名 | 刘譞哲（Xuanzhe Liu），甘肃兰州人 |
| 现任岗位 | 北京大学博雅特聘教授、计算机学院长聘教授、人工智能研究院双聘教授；软件研究所副所长；SAAS（Scalable, Adaptive, and Affordable Systems）Research Lab负责人 |
| 研究主线 | 系统软件与服务计算；从移动端、云端到智算中心的大规模分布式智能计算系统，重点包括大模型训练/推理、机器学习系统、无服务器计算、云—端协同及泛在智能体系统 |
| 学术身份 | 国家杰出青年科学基金获得者；ACM Distinguished Scientist（2022）；ACM、CCF杰出会员；IEEE高级会员 |
| 教学 | 长期主讲《计算概论》《文科计算机基础》《分布式机器学习理论与系统》等，公开发言称累计授课超过3,500人 |
| 产学研平台 | 北京大学—字节跳动豆包大模型系统软件联合实验室主任；北京大学—神旗数码燕云Infinity智能化软件联合实验室主任 |
刘譞哲的学术定位可概括为“以真实生产系统问题牵引的系统软件研究者”。其个人主页明确强调：从可被严谨评价的基础性机制出发，尤其在具有真实用户的生产系统中验证，进而同时影响学术界和产业界。这一取向解释了其网络的两个显著特征：一端深植北大软件所、梅宏院士团队的系统软件传统，另一端持续进入云厂商、大模型企业和行业软件平台的工程现场。
关于软件研究所职务，应采用“副所长”。刘譞哲个人主页、北京大学计算机学院博士后招聘公告及学院年度工作总结均称其为软件研究所副所长；学院软件所页面的领导集体也将所长列为谢冰。网络百科页面曾写作“所长”，与上述一手或校方材料不一致，不能作为本报告的职务依据。
二、教育背景与职业履历
刘譞哲属于在北京大学完成本科、博士、博士后并留校任教的“本土培养”学者。他本人曾将自己称为“特别纯的土博士”，但其学术成长并非封闭路径：早期即参与国家级科研任务和校企项目，后续则将系统软件研究延展到国际顶级会议与超大规模产业平台。
| 时间 | 经历及意义 |
|---|---|
| 1999—2003 | 就读北京大学计算机科学技术系本科。北大校史报道与学院新闻均可确认其为计算机系1999级；同班校友田媛媛后来任Microsoft Gray Systems Lab Principal Scientist，梅俏竹后来任密歇根大学教授，二人亦先后成为ACM Distinguished Scientist。 |
| 2003—2009 | 保送进入北京大学信息科学技术学院软件研究所直接攻读博士，导师为梅宏教授（后当选中国科学院院士）。博士阶段参与973、863、国家自然科学基金等任务，并参与与IBM、贝尔中国基础科学研究院、朗讯中国、中国移动研究院的联合项目，形成较早的产业协作经验。 |
| 2009—2011 | 博士毕业后在北大从事博士后研究；2011年出站后在北京大学信息科学技术学院正式任教。 |
| 2011年至今 | 历经北大计算机学科机构调整，持续在软件研究所从事教学科研，现为博雅特聘教授、长聘教授及人工智能研究院双聘教授，并任软件所副所长。研究主题从Web/移动与云端服务系统，逐步拓展为大规模机器学习、无服务器与AI Infra系统软件。 |
| 2023—2026 | 获国家杰出青年科学基金；与金鑫等人系统推进大模型训练和推理、万卡GPU资源管理；2024年12月任北大—字节跳动联合实验室主任，2025年2月任北大—神旗数码联合实验室主任，2026年因“智算中心分离式资源管理关键技术与应用”获得中国电子学会技术发明一等奖。 |
师承关系的核心节点是梅宏院士。刘譞哲在梅宏指导下进入网构软件、云—端融合与系统软件研究脉络，并继承了“基础机制—系统平台—国家和产业应用”的组织方式。梅宏既是其博士导师，也是2018年国家技术发明一等奖和2025年中国电子学会技术发明一等奖成果链条中的共同完成人。需要区分奖项层级：刘譞哲参与获得的是2018年度国家技术发明奖一等奖；2025年获得的是中国电子学会科学技术奖技术发明一等奖，不是第二项“国家技术发明一等奖”。
三、学生培养情况
公开页面并未提供一份可逐人核验、覆盖全部历届博士生和硕士生的完整毕业名册。因此，下表坚持“公开材料可确认”的口径，不把共同论文作者一律推定为刘譞哲直接学生；对于金鑫—刘譞哲联合团队成员，也注明导师关系，避免误归属。可确认的是，团队以刘譞哲、金鑫、李锭、许辰人、马郓等为骨干，组织二十余名博士生开展系统软件研究，培养模式具有跨课题组、跨平台和与企业联合攻关的特点。
| 人员 | 可确认的培养/合作关系 | 公开可见去向或角色 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 马郓 | 早期为北大软件所博士生；曾与刘譞哲共同第一作者发表移动Web缓存论文 | 北京大学人工智能研究院研究员，智能系统软件方向青年骨干 | 可确认其与刘譞哲、黄罡长期合作；公开材料未在本次检索范围内给出完整的学位导师署名，故不将其简单表述为刘譞哲唯一指导学生。 |
| 李晴 | 2022—2024年北大计算机学院软件所博士后，合作导师为刘譞哲 | 北京邮电大学计算机学院预聘副教授、博士生导师 | 不是刘譞哲学位学生；是其明确可核验的博士后培养案例。其与刘譞哲、黄罡、王尚广等合作论文获IEEE TSC 2024唯一最佳论文奖。 |
| 赵怡浩 | 北大计算机学院直博生；个人主页新闻将MuxFlow作者身份明确为“直博生赵怡浩” | 在读阶段，面向万卡GPU集群资源管理 | 其研究成果进入抖音集团超过18,000张异构GPU卡的生产集群；公开材料不足以单独确定其主导师，宜归入联合团队。 |
| 吴秉阳 | 北大计算机学院2022级直博生 | 在读，云计算、机器学习系统、网络方向 | 校方报道明确其导师为金鑫长聘副教授；dLoRA论文中刘譞哲为通讯作者，故为金鑫—刘譞哲团队的核心学生，而非刘譞哲直接学生。 |
| 朱睿冬 | 多篇AI Infra工作作者 | 在读/青年研究成员（公开信息未足以确认学位层次和导师） | dLoRA、MegaScale-Infer等工作连接北大与字节跳动；不对其培养关系作超出论文与团队关系的推断。 |
| 章梓立 | Rummy等系统工作作者 | 在读/青年研究成员（去向未见可靠公开披露） | 主页新闻确认Rummy（NSDI 2024）与其对应；dLoRA作者。 |
| 盛（Sheng Qi） | 团队系统论文作者 | 在读/青年研究成员 | Halfmoon、Pyxis及后续无服务器系统工作中出现；公开资料不足以核验中文全名、导师和毕业去向。 |
| 金锋、震鹏、点点、乃谦、程旭、易轩、达亮、孟炜、超、君逸等 | 刘譞哲主页新闻按英文/昵称报道其论文成果 | 主要为不同时期学生或青年合作者 | 可用作团队成果线索，但由于主页未给出全名、学位类别或去向，本报告不将昵称反推为确定个人履历。 |
从学生发展网络看，马郓、李晴分别构成“北大AI研究院青年教职”与“北邮青年教职/博士后”两条可见学术延伸；赵怡浩、吴秉阳、朱睿冬、章梓立等构成当前AI Infra论文与工程系统的一线人才层。与传统单导师实验室不同，刘譞哲团队的学生成果常以“金鑫—刘譞哲团队”、北大—字节跳动或北大—上海人工智能实验室的联合作者形态出现，反映培养体系对共同指导、系统工程和产业数据/平台的依赖。
四、学术合作网络
（一）北大内部：师承、协同教师与系统软件共同体
第一核心圈为梅宏—刘譞哲师承线。梅宏团队的网构软件和云—端融合研究，为刘譞哲早期系统软件工作提供了方法、平台和国家任务场景。2018年国家技术发明一等奖“云—端融合的资源反射机制及高效互操作技术”由梅宏、黄罡、张颖、刘譞哲、郭耀、熊英飞等共同完成；成果以“黑盒式”互操作替代依赖源码与后台权限的传统路线，研发燕云平台，并已与神州数码、联想、科大讯飞、阿里云等推出产品/方案。这是其从软件工程/服务计算走向大规模基础设施软件之前最重要的技术和产业化基础。
黄罡是其最稳定的内部长期合作者之一。双方不仅共同参与上述国家奖项目和云—端融合移动应用平台研究，也持续合作移动Web、边缘/卫星计算等方向。例如，刘譞哲与黄罡、北邮王尚广团队、北大博士后李晴合作的《Battery-Aware Energy Optimization for Satellite Edge Computing》获IEEE TSC 2024唯一最佳论文奖。该合作把北大系统软件研究、北邮天算星座平台与在轨数据、企业卫星应用场景连接起来。
近年的AI Infra主轴则由金鑫—刘譞哲组合推动。金鑫聚焦分布式系统、机器学习系统和网络，刘譞哲提供系统软件、服务计算和大规模生产系统经验；两人共同指导和组织团队，连续在SIGCOMM、NSDI、SOSP、OSDI、ASPLOS等发表工作。其代表性系统可按技术链条理解：Muri、Mandheling、ElasticFlow和TGS针对分布式训练与调度；Halfmoon、dRAID、XRON、FaaSLight、Jolteon面向无服务器与存储；Rummy、MegaScale、MuxFlow面向大规模GPU集群资源管理；DistServe、dLoRA、LoongServe则进入大模型推理服务。李锭、许辰人和马郓等北大青年学者共同扩展了这条AI系统软件协作带。
（二）跨机构合作：北邮、上海人工智能实验室与学术—工程接口
北京邮电大学是可明确追溯的重要合作节点。王尚广、李晴、周傲、马骁等人与刘譞哲、黄罡共同开展卫星边缘计算；其中李晴在北大完成博士后阶段后回到北邮任教，形成了“博士后—联合论文—青年教职”的人才连接。徐梦炜（北大计算机2011级本科、2020届博士）现为北邮副教授，也是2025年中国电子学会一等奖完成人，连接移动/边缘计算与AI Infra资源管理。
上海人工智能实验室是大模型系统论文的协同节点。OSDI 2024论文dLoRA作者中包括上海人工智能实验室孙鹏；这表明团队并非仅在校内或单一企业平台完成研究，而是通过联合作者、开源系统和评测环境进入国内大模型系统研究网络。应注意：公开材料可证明论文合作，不足以证明双方存在固定组织隶属或独家联合实验室关系。
国际连接主要体现为论文共同体、顶会机制和技术对话，而非目前可确认的长期海外联合任职。刘譞哲团队曾与伯克利教授Ion Stoica合影并围绕AI系统交流；Ion Stoica在云计算、Ray、vLLM等领域的研究与产业化路径，对照出刘团队所处的国际AI系统前沿。现有公开材料没有显示Ion Stoica是刘譞哲的论文合作者或正式合作导师，故应把此关系定位为国际学术交流与共同议题连接，而不夸大为直接合作。更实质的国际影响来自DistServe提出的预填充—解码分离范式被NVIDIA、vLLM等生态采纳和讨论。
（三）论文—系统网络的学术影响
团队的系统论文不是彼此孤立，而是围绕“资源分离、弹性调度和生产验证”不断递进。2024年OSDI入选的dLoRA和DistServe，前者解决多LoRA服务的请求/适配器动态编排，后者将预填充（Prefill）与解码（Decode）解耦以避免相互干扰；2025年LoongServe继续面向长上下文推理的弹性序列并行。由此形成从训练、资源池、服务编排到推理架构的连续技术谱系。
五、业界合作关系深度分析
（一）字节跳动/豆包：从联合论文、万卡集群到制度化联合实验室
字节跳动是刘譞哲当前最深、证据最完整的产业协作对象。2024年12月12日，北京大学与字节跳动成立“豆包大模型系统软件联合实验室”，刘譞哲任主任；字节跳动豆包大模型Foundation团队负责人项亮、科研战略与学术合作负责人金小伟等参与成立活动。校方说明，实验室将把北大在系统软件的研究优势与企业在大模型应用场景、系统工程的积累结合，围绕训练分布式计算、降低训练故障率、推理吞吐和延迟开展攻关，同时让北大学生进入实验室实习实践，形成“科研—应用—产业”的人才闭环。
该平台不是从零开始的挂牌合作。北大公开材料明确称，刘譞哲团队与豆包团队在成立前已经合作发表多篇高质量论文，并公开介绍过万卡规模GPU大模型训练系统设计，属于学界较早的公开研究。MuxFlow是从论文到生产的典型闭环：北大直博生赵怡浩、金鑫、刘譞哲与字节跳动刘舒帆、李翔、朱义博联合提出该系统，在抖音集团超过18,000张异构GPU卡的集群部署，日均服务上万个任务。校方披露，相较传统集群管理，GPU利用率由26%升至76%，SM利用率由16%升至33%，显存利用率由42%升至48%，并实现最高71%的GPU超售；该指标是校方披露的工程结果，应理解为特定生产环境与对比基线条件下的数据。
因此，字节合作的深度至少包括四层：第一层是共同作者和真实生产工作负载；第二层是万卡级集群和大模型训练/推理的系统评测；第三层是联合实验室及学生实习培养；第四层是论文、代码、平台经验向行业范式的外溢。MegaScale、MuxFlow、DistServe及后续MegaScale-Infer等工作构成了北大与字节在“训练—集群管理—在线推理”全链路的协作足迹。
（二）预填充—解码分离：从DistServe到开放生态与DeepSeek
DistServe（OSDI 2024）针对同一GPU上Prefill与Decode相互干扰、资源分配耦合的问题，将两阶段部署到可独立伸缩的资源池。这一思想与团队在更广义智算中心中倡导的“基于分离式资源池的服务组装”相呼应：不是把所有任务塞进一个一体化资源池，而是按阶段、资源形态和服务质量目标解耦后重新组装。
北大计算机学院在2025年中国电子学会一等奖报道中明确表示，Prefill-Decode Disaggregation已成为大模型推理系统的基本设计原理范式，获得NVIDIA官方致谢，并被DeepSeek公开宣称在生产环境采纳。报告应准确理解这一表述：它证明了该架构在国际开源/企业生态的技术影响和生产采纳，不等同于刘团队与NVIDIA或DeepSeek必然存在联合研发合同、人员隶属或全部系统由其直接部署。NVIDIA、vLLM等将这一范式纳入推理生态，显示其影响已跨出单一企业合作边界。
（三）云厂商、国际互联网公司与开源辐射
“智算中心分离式资源管理关键技术与应用”项目研制了完整系统并开源。北大官方披露，相关技术已辐射全球数百家企业，并在字节跳动、AWS、阿里云、Meta、DeepSeek等头部企业的智算中心生产环境上线；另有学校新闻将微软列为上线/应用企业。该事实的合理表述是：团队的系统或核心技术在这些企业的生产环境获得应用，带来资源利用率、服务质量和运维成本方面的改善；公开报道并未为每个企业逐项披露具体产品名、部署规模、合同主体或量化指标，故不能把它们都描述为同等深度的“联合实验室”合作。
阿里云、腾讯、微软、英伟达、国家电网和神州数码也出现在北大人工智能研究院的教师简介所列“研究成果应用”企业中。其中，阿里云与神州数码还可追溯到2018年燕云平台的产品/解决方案协作；字节跳动则有最具体的论文、万卡部署和联合实验室证据；NVIDIA和DeepSeek的关系以分离式推理范式采纳/致谢为主。这样的证据分级有助于区分“生产应用影响”“共同系统研发”“平台共建”三种不同性质的产业关系。
（四）神旗数码/神州数码：从“燕云”技术积累到智能化软件联合实验室
刘譞哲与神州数码体系的连接具有较长技术脉络。2018年国家技术发明一等奖成果研发的燕云平台，已与神州数码等企业形成产品和解决方案，服务数据开放共享、政务系统整合等任务。2025年2月25日，北大计算机学院与神旗数码启动“北京大学—神旗数码燕云Infinity智能化软件联合实验室”，刘譞哲任主任，梅宏院士、神州数码控股董事局主席郭为等参加。
该实验室的目标是聚焦大模型时代智能化软件技术创新，将北大系统软件理论、人才和研发能力，与企业的燕云Infinity产品、行业客户及数字化转型场景结合，推动技术研发、人才培养、生态协同和成果转化。它与豆包联合实验室形成互补：前者更接近大模型训练/推理和超大规模AI基础设施的前沿场景，后者更强调智能化软件向产业行业和企业数字化平台的转化。两者共同把刘譞哲放在“前沿AI Infra—通用软件平台—行业应用”三段式产业网络的枢纽位置。
六、重要奖项与学术兼职
刘譞哲的奖项结构可分为技术发明、论文/学术影响、人才与教学三类。技术发明方面，2018年作为主要完成人获得国家技术发明一等奖；2025年牵头的“智算中心分离式资源管理关键技术与应用”获中国电子学会科学技术奖技术发明一等奖，完成人包括金鑫、徐梦炜、马郓、李浩源、梅宏。后者提出分离式资源池服务组装，形成开源系统和企业部署，是其AI Infra技术链的集中表征。
学术荣誉包括：2022年当选ACM Distinguished Scientist；国家杰出青年科学基金获得者；CCF—IEEE CS青年科学家奖；IEEE TCSC Award for Excellence（Middle Career Researcher，2022，表彰其在可扩展云服务计算系统原理、分析与实现方面的贡献）；IEEE TCSVC Rising Star Award；教育部“青年科学奖”；教育部科技进步一等奖；WWW 2019 Best Paper Award（中国首个WWW最佳论文奖）；《Science China Information Sciences》五年高影响力论文奖；ICSOC Distinguished Paper Award等。2018年国家奖与2025年中国电子学会一等奖的性质不同，前文已作区分。
教学与育人荣誉包括北京市青年教学名师、北京大学“十佳教师”、北京大学“教学卓越奖”。其2006年在读博士期间获北京大学第五届“学生五四奖章”；2019年曾作为百行团成员参加央视《中国诗词大会》第四季，这一经历体现其个人文化兴趣，但不应与学术履历混为同类荣誉。
学术服务方面，他担任IEEE Open Software Services奖励委员会主席、IEEE Technical Committee on Services Computing（TCSVC）副主席、CCF服务计算专委会副主任；担任IEEE Transactions on Mobile Computing、ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology、Science China Information Sciences等期刊副编辑/编委；曾任IEEE CLOUD 2024、IEEE ICWS 2023、IEEE EDGE 2020等会议程序委员会主席或联合主席，并长期参与ICSE、WWW、ICDCS、KDD、CIKM等会议程序委员会。这些角色使其连接系统软件、服务计算、软件工程和AI系统多个学术社群。
七、Connection圈层总结
刘譞哲的关系网络可归纳为五个相互嵌套的圈层。
第一圈层：师承与北大软件所共同体。 梅宏提供学术源流和系统软件平台；黄罡、张颖、郭耀、熊英飞等共同构成云—端融合、软件工程与互操作技术的长期协作网络。2018年国家技术发明一等奖是这一圈层的标志性成果。
第二圈层：AI Infra联合团队。 金鑫是当前最关键的协同教师，李锭、许辰人、马郓及二十余名博士生共同构成从机器学习训练、GPU资源管理到LLM推理的研发集群。赵怡浩、吴秉阳、朱睿冬、章梓立等青年成员将论文创新转化为可运行系统。
第三圈层：跨校与学术平台。 北邮王尚广—李晴—徐梦炜网络将边缘、卫星计算和青年人才流动带入合作；上海人工智能实验室通过dLoRA等论文进入大模型系统协作；国际上则通过SOSP/OSDI/NSDI/SIGCOMM等共同体和分离式推理范式，与NVIDIA、vLLM、伯克利AI系统生态形成技术对话。
第四圈层：高强度产业共研。 字节跳动/豆包是最深的共研对象，具备共同作者、真实万卡部署、学生实践和联合实验室四重联系；神旗数码/神州数码则承接燕云平台和智能化软件转化，面向行业数字化场景。二者分别提供“超大规模AI基础设施”和“行业软件平台”两类关键场景。
第五圈层：技术扩散与生产应用。 AWS、阿里云、Meta、DeepSeek、微软以及国内企业的生产环境应用，连同NVIDIA官方致谢和开源系统扩散，意味着其影响并不止于直接合作单位。应以公开证据强弱区分关系深度：字节和神旗数码属于组织化深度合作；北邮、上海人工智能实验室属于可核验的学术共同研究；NVIDIA、DeepSeek及多云厂商更多体现为技术采纳、生产应用或生态影响。
总体而言，刘譞哲的核心竞争力不只是顶会论文数量，而是将北大系统软件的师承传统、跨教师联合培养、万卡规模真实负载、联合实验室与开源/企业部署连成闭环。其网络正由早期“云—端融合和服务计算”扩展为面向大模型时代的“分离式资源管理和智能化软件”网络，刘譞哲处于学术思想提出、系统工程实现、人才培养和产业平台转化的交汇点。
主要公开来源
- 北京大学计算机学院，刘譞哲教授课题组博士后招聘公告：https://cs.pku.edu.cn/info/1055/2896.htm
- 刘譞哲个人主页：http://www.liuxuanzhe.com/
- 北京大学人工智能研究院教师介绍：https://www.ai.pku.edu.cn/info/1138/1239.htm
- 北京大学计算机学院，2025中国电子学会技术发明一等奖报道：https://cs.pku.edu.cn/info/1263/5500.htm
- 北京大学新闻，2018年度国家技术发明一等奖报道：https://news.pku.edu.cn/xwzh/b524e19e852f481f819f15dc6ac508d5.htm
- 北京大学计算机学院，北大—神旗数码燕云Infinity智能化软件联合实验室报道：https://cs.pku.edu.cn/info/1263/3602.htm
- 国家科技信息网，北大—字节跳动豆包大模型系统软件联合实验室报道：https://www.ncsti.gov.cn/kjdt/kjrd/rgzn_kjrd/202412/t20241213_189238.html
- 北京大学高可信软件技术教育部重点实验室，OSDI 2024团队成果报道：https://hcst.pku.edu.cn/info/1029/1776.htm
- 北京大学计算机学院，刘譞哲、黄罡与北邮合作论文获IEEE TSC最佳论文奖：https://cs.pku.edu.cn/info/1264/3904.htm
- 北京大学校报，刘譞哲“做学生成长的见证者”：https://pku.ihwrm.com/index/article/articleinfo.html?doc_id=3817229