近日，计算机学院毕业生宋振题为《面向大规模图学习任务的分布式训练关键技术研究》的博士学位论文荣获2025年度“ACM SIGMOD 中国优博奖”，指导教师为谷峪教授。
ACM SIGMOD中国优秀博士论文奖（ACM SIGMOD China Doctoral Dissertation Award）是由ACM SIGMOD中国设立的ACM SIGMOD中国奖励委员会评选的，授予在数据管理及其相关领域的基础理论或应用基础研究方面有重要突破，或在关键技术和应用技术方面有重要创新的中国计算机领域博士论文的作者。该奖项每年获奖人数原则上不超过3人。
宋振博士主要从事人工智能、分布式计算系统与大规模图神经网络训练相关研究，并以第一作者身份在数据管理领域国际顶级会议及期刊SIGMOD、VLDB、ICDE和TKDE上连续发表多篇高水平学术论文。近年来，宋振博士围绕如何突破分布式人工智能训练系统在超大规模数据集下的效率瓶颈与资源消耗问题，提出了一系列具有创新性的理论方法和系统优化策略。他在分布式图学习模型训练、数据分区与通信优化、混合采样架构、动态批处理与系统均衡等关键方向取得了突破性成果，推动了智能计算与分布式系统深度融合与前沿发展。
此外，宋振博士的创新成果还获得了2025年中国计算机学会（CCF）信息系统专委优秀博士学位论文激励计划奖励。这些荣誉不仅彰显了宋振本人在数据库和分布式人工智能训练领域的学术影响力和创新能力，也标志着计算机学院在高层次数据库人才培养方面取得了令人瞩目的成绩，为推动东北大学与国际一流研究团队、行业深度合作提供了坚强的人才支撑。
