寒武纪、AMD、Intel和Nvida等在2020年和2021年都退出了新一代的AI计算加速卡，这些新型加速卡通常以大规模集群的形式部署，阿里云等也因此推出了云上GPU集群服务。与此同时，openAI和谷歌等相继推出了GPT3等超高参数量的超大AI模型，这些模型的训练需要大量GPU，因此面向AI计算能耗控制问题日益成为此类大规模AI计算平台系统软件设计的重大挑战。另外一个维度是端云融合的边缘计算、雾计算和区块粱计算中也面临分布式AI训练的能耗挑战。
本专刊将面对这些现实挑战，计划从如下几个方法（不限于此）征文：1、面向AI计算大规模分布式训练的能耗benchmark设计与应用特征分析 2、面向AI计算大规模分布式训练能耗分析、度量与计算模型/方法 3、面向AI计算大规模分布式训练能耗优化的新型资源与/或任务调度理论与方法 4、面向AI计算大规模高效能分布式训练的场景与操作系统实现及其示范。本专刊征集国内外相关研究人员在面向AI计算能耗调控的系统软件方法与技术方面取得的重大突破和具有创新性、影响力的高水平研究成果，为相关研究者和实践者提供发表最新成果的学术交流平台。本专刊读者群体包括系统软件、人工智能、绿色计算等多个领域的研究人员和工程人员。
经过第一轮评审的论文作者需要参加ChinaSoft
2021会议并到会进行论文报告，之后特约编辑和编辑部根据复审情况和会议报告情况决定文章的最终结果，专刊将在2021/2年第X期出版。欢迎及相关研云计算、边缘计算、系统软件和AI计算究领域的专家学者、科研人员踊跃投稿。
专刊题目：面向AI计算能耗调控的系统软件方法与技术
特约编辑：孙毓忠（中国科学院计算技术研究所）、宋莹（北京信息科技大学）、戚正伟（上海交通大学）、李建欣（北京航空航天大学）
出版期次：2021/2年第X期
一、征文范围
包括但不限于以下主题：
（1） 面向AI计算大规模分布式训练的能耗benchmark设计与应用特征分析
（2） 面向AI计算大规模分布式训练能耗分析、度量与计算模型/方法
（3） 面向AI计算大规模分布式训练能耗优化的新型资源与/或任务调度理论与方法
（4） 面向AI计算大规模高效能分布式训练的场景与操作系统实现及其示范
二、投稿要求
稿件类型：
（1） 原创性研究论文
（2） 高质量综述论文
投稿要求：
（1） 首先要向中国软件大会Chinasoft2021投稿，具体查看中国软件大会Chinasoft2021网站具体投稿要求, 投稿网站请见:https://easychair.org/conferences/?conf=chinasoft2021。通过第一轮评审的论文作者，需要在2021年CCF中国软件大会ChinaSoft 2021上做论文报告，根据论文修改情况和会议报告情况终审确定是否录用。
（2） 来稿内容应属于作者的科研成果，数据真实、可靠，未公开发表过；引用他人成果已注明出处；署名无争议；是有创新学术见解的研究成果的完整论述，对该学术领域的发展有积极意义。论文格式符合《计算机学报》的要求(http://cjc.ict.ac.cn), 通过“计算机学报在线投稿系统”(http://cjc.ict.ac.cn)投稿，来稿请注明“《计算机学报》面向AI计算能耗调控的系统软件方法与技术专刊投稿”
（3） 论文语言流畅，可读性强，表述清楚、条理，无逻辑、语法错误，审稿人审理时无阅读、理解障碍。论文语言流畅，可读性强，表述清楚、条理，无逻辑、语法错误，审稿人审理时无阅读、理解障碍。
三、重要日期
截稿时间：2021年6月15日
第一轮结果通知日期：2021年6月30日
ChinaSoft 2021会议时间：2021年11月
修改稿提交时间：2021年8月15日
终审结果发出日期：2021年11月15日
最终稿提交日期：2021年12月31日
出版日期：202x年第xx期