考研想考国防科技大学，很难吗？

　　我是一个地方普通院校的学生，来自一所双非大学，我想考国防科技大学，有没有国防科大的学长学姐告诉我如果成绩优异，可以保送吗？？如果不能，考研难度大吗？？

　　2021年我考研国防科大计算机学院，地方生，上岸计算机科学与技术（专业第一），发现国防科大信息太少，于是在我的空闲之际写一篇回答，把自己的备考经验倾囊相助，愿帮到大家。

　　研究生一号院大门首先，国防科大的保研和考研都越来越难了（各个学院都是）。只是相对以前难，这也没什么好奇怪的，比如计算机，在今年考研热的大背景下分数比较高。难度肯定有，没点难度的东西有啥含金量？其次，就今年考研，因为计科、软工招生太少所以难，其他专业相比之下容易很多。下面从保研和考研两个角度分析。

　　今年全院的所有专业保研和考研的情况如下图所示：

　　去年夏令营报名人数爆表，其实全国各高校夏令营形势都比较严峻（海王很多，过初审的都是同一批人）。科大没有学校歧视，但想进夏令营需要成绩拔尖（全国那么多学校的尖子生都来报名），本科名校则会放宽标准，但想进依然较难。海王太多了。

　　科大有补偿计划，如果没有得到本校的保研资格也可以保研去国防科大，但拿到补偿计划的前提是夏令营拟录取。该计划的通知在这里，此外，补偿计划适合于那些“只想保研到国防科大，但是没有获得本校保研资格的同学”。

　　国防科技大学-研究生招生信息网（上图是学硕各专业复试名单）

　　1、计算机科学与技术招3人，复试线384分，录取最低分391分。

　　2、软件工程招1人，录取分375分。

　　3、网络空间安全招3人，录到384分。

　　4、电子科学与技术招4人，进复试全录，356分（其他人应该是没过340的校线吧）

　　5、电子信息招55人，364分的复试线，被录取同学中，最低的初试成绩367分（面试最高），倒数第2是372分。

　　录取人数：进复试人数一般是1：1.2~1.3，对于个位数的专业则放大到1：1.5（一般不超过这个比例），特殊情况会出现1：2的比例。

　　8月底学校又公布了各个专业的报录比：

　　其中计科的报录比居然达到了史无前例的76比1，差不多算是百里挑一了，相比之下去年的浙大计科学硕的报录比也只有50：1，专硕的报录比也不低，而 2022年加上科大本校的非军本科学生，难度目测更高。不过这样的报录比也很可能会出现让好多本来想报计科、软工的同学生畏，以致于报的人数大大减少，难度降低。。。考研就是这样，它虽然不需要博弈论的知识，但还是要点选择的艺术和勇气的。

　　多说几句，专硕和学硕真没多大区别，选导师一样的，专硕也可没有考博了，都是申请考核制，政策学校官网上就挂着，所以一定要想清楚，不然可能出现今年这种学硕扎堆，分数爆炸，其他专业过校线（340分）就能录取的情况。学硕和专硕都有第一志愿保护，只有专硕没报满才能调剂到专硕（但是咋可能没报满呢）。学硕没上岸的较好选择是选择校内调剂，一般会有没招满的学院和专业，会组织调剂面试的。另外，我们这一届同学的生源质量也比往年高了好多，分数线也越来越高，看这分数线就知道难度就比西交计算机的要高了很多。

　　我12月份来更新时，学校公布了2022年的招生计划，听说计科学硕考研又招7人了，估计以后就这个水平，不会比21年更少了。

　　个人成绩如上。今年计科6人进复试，录取的最低分是391分（两个并列391分的只有一个上岸）。计科名额太少，所以真的难考，风险很高。从看到名额只有3个，到出复试名单这几个月的时间是我最累的一段时间，压力是真的大，备考时间也只有4个月，一直以来我都做好了二战的打算了。至于4个月考研，这点你别学我，我是有基础的。我觉得花了足够时间想考个高分不是很难。我数学考的很不好，因为做的题也少，加上压力大的一笔。我很庆幸能在今年400分遍地跑的情况下惊险上岸，报这种招生个位数的专业确实太需要勇气了。

　　专硕的招生规模较大，相对容易很多。其实国防科大专硕和学硕也没太大差别，老师比学生还多，机会多的是。考学硕要做好心理准备，能扛住压力和风险。如果想和我一样，给自己一个拼搏的机会，不留遗憾的话，可以冲一波（大不了二战）。无论最后的结果如何，你都会体会到为想要的东西拼尽全力，这种感觉无比美妙。

　　若决心考研，一定要有规划。不要像我一样，“东一榔头，西一棒槌”：8月17号回校准备考研，还被各种事耽误。10月13号才开始背英语单词（硬是7周背完了6500个词，高峰时每天学150个，复习300个），11月8日才开始复习政治（看徐涛视频），10月底才最终决定自己的考研目标学校，改了志愿。

　　具体考研学习经验全部写在了这里，很详细：

　　2021年国防科大计算机考研经验（无军籍）_军方科学家的博客-CSDN博客报考学校时，我也做了很久的思想斗争，我在浙大、北大、国防科大之间反复徘徊，做了很多思想斗争。一开始纠结选哪个学校，然后纠结走计算机系统还是计算机应用，后来决定走系统后又思考走经典的体系结构还是研究量子计算。我觉得没必要一下想清楚这些，慢慢了解，收集信息。择校和选方向真的是水到渠成、自然而然的事情。

　　我也是一个曾经有名校情节的同学，我也想考北大、浙大。以我的基础，至少考浙大专硕没太大问题，要想冲学硕，大不了二战。可是我听见我的一个浙大计算机的同学说他的本科的导师（做几何计算的）都卷的没名额了，我就知道好导师轮不到我们这些考研的了。我的同学中也有不少保研去清北浙交的，发现课题组之间的差距还真的客观存在的，我不想分到一个自己不中意的老师，选择权很少，加上我自己有军迷的情怀加成，所以后来我还是决定考国防科大。

　　1、国防科大考研群：756084430（这个群人数比较多，很正规，干货多，有很多热心学长学姐）。加群验证码：821（专业课代码）。

　　2、知识荟平台：

　　知士荟（资料和经验帖较多，包含初试和复试的各种资料，甚至导师信息、面试的问题等等）。

　　3、淘宝搜：科大启航。有专业课资料，200元。我觉得这点钱对考研来说不算什么。也可以自己在官网、群里找资料。

　　学校官网有老师的信息，可以看一下：

　　国防科技大学-研究生招生信息网学校的绝大部分信息是不能对外公开的，所以我只说学校官网已经公开的信息，点到为止。录取后也未必要急着联系导师，入学后会有很多导师来宣讲。

　　我来提供一点方向和思路思路，计算机系能做的有趣的事情有：

　　1、并行计算，包括软件和算法设计、领域定制加速器等等。计算机学院有不少实验室以及气象海洋学院在研究并行应用软件（利用MPI进行数值计算、天气预报等）以及并行算法（并行矩阵乘法、并行搜索等）。往下走是MPI聚合通信(Collective Communication)算法的设计，比如MPI_Allreduce这个最常用的聚合通信操作，收集所有进程的结果并相加，再将结果发送给所有进程。最近“在网计算”这个技术火的一塌糊涂，将Allreduce放到路由器或者交换机去做，把网络设备当成计算机，这个就是我现在做的方向。目前只有我们实验室在做这个，后面的About us还有关于我们实验室的介绍。

　　2、量子计算，做量子计算一般要有读博的打算。

　　量子计算机的工作原理如何解释？3、计算机应用（二级学科）

　　事实上，我们学校也有很多做智能计算、计算机图形学和视觉的老师，毕竟这是一所计算机系A+的学校，能想到的方向都有。

　　4、分布计算（例如云计算、大数据）

　　5、微处理器体系结构（电子科学与技术）、软件工程、网络空间安全，这些我就不了解了。

　　如此等等，不一而足。

　　过去，由于学校的特殊使命，很多实验室比较很偏工程，发论文较少，但是这几年明显数量在快速上升，学生在校期间也并不主要参与工程，参与工程的都是老师，学生哪有这个水平。所以学生的主要精力还是在论文上，其中很多工程里也可以挖掘出具有学术研究意义的问题，发出不错的文章。即便像系统类这类难出成果，见效慢的领域，也有很多学术水平很高，发论文很厉害的老师，而一些做AI的老师发论文更猛。

　　没想到当初随手写的一片回答，还有不少人关注，我也发现原来考国防科大的同学还真的比我想象多很多啊。

　　（6月21日）刚拿到录取通知书，放两张图，祝大家都能有光明的未来。

　　感觉比我2017年西安交大的本科录取通知书要好看。。

　　（9月17日）转眼间已经在学校生活了两周啦，我也渐渐适应了这里的生活。开学时学校给我们送了一个礼包：

　　吊牌和有名字的杯子宿舍条件还行，4人间，食堂的一些伙食还不错，最近食堂翻新了。

　　最近我也见到天河和银河计算机、刚发布的鲲腾量子芯片：2021世界计算大会开幕，国防科大量子计算首次亮相引关注_腾讯新闻。我认识的老师也都对我非常关照，总之，对我自己而言，在这里学习、生活还是很开心的。

　　（9月30日）最后一次更新回答了，我觉得不会再有问题了。学校也越来越好，我们这一届享受的很多待遇也常常令学长学姐们羡慕。平台和师资力量也是我本科享受不到甚至难以想象的。晚上路过金碧辉煌的大门，我觉得这里和我想象的一样，也期望自己能在这里度过一段快乐的时光。

　　最后祝大家都能成功上岸，乌拉！！！

　　（12月17日）没想到我又回来了，精简了一些内容，一个学期快要过去了，好快。关于学校的学习和生活，我想说我们的生活和地方院校真的就没啥大的区别，很宽松和自由，与本科完全不同。当然，虽然生活条件没有西交创新港那种豪华的单人单间爽，可我毕竟不是来这里享受的哈哈哈，不过条件确实越来越好了，而且学校最近开了新食堂，老食堂也在升级装修。老师的水平是真的都很高，很负责，比如光我知道的我们组里就有两位非常年轻的老师本科是清华的，学院的平台和力量都比我的本科学校强多了，确实符合我的期望，关于学校的种种，我也不能说，就分享这么多吧。

　　2022年8月新修的食堂（2023年6月29日）宣传一下实验室。

　　实验室的方向包含高性能网络（片上网络、拓扑及其路由算法、RDMA协议及拥塞控制、cache优化及指令预取、聚合通信及在网计算）、数据中心网络、智能计算（分布式深度学习的通信优化、稀疏矩阵乘法优化）等。

　　HiNA组：高性能网络与体系结构我本人是做MPI聚合通信算法以及在网计算这个方向的。聚合通信(Collective communication)是并行计算和分布式深度学习的一个共同的通信模式，每台主机计算或训练好的参数通过聚合通信进行全局更新和同步。随着数据量和集群规模增大，聚合通信将成为性能瓶颈。

　　Allreduce是聚合通信中最重要的操作，从所有主机收集向量，以元素级方式“聚合”向量，并将聚合结果广播给它们（“聚合”：求和，或者求最大/最小值等）。

　　Allreduce操作经典的Allreduce算法有递归加倍算法、环算法、Rabenseifner算法等等。

　　经典的Allreduce算法最近比较热门的研究内容是在特定的网络拓扑上优化Allreduce算法，例如Torus网络（常用于分布式深度学习的参数训练）、Dragonfly网络（用于超算）等等。

　　常见的网络拓扑最近“在网计算”技术火的一塌糊涂，其实就是加速Allreduce操作的领域定制加速器，将Allreduce放到交换机或者路由器去执行。这样做的好处有：（1）能够获得2倍的性能提升；（2）网络中传输的报文大大减少，网络负载低，系统性能提升；（3）计算/通信重叠。

　　在网计算(In-network Computing)最近我自己整的活就是在标准路由器中添加一个处理单元(Roar's Unit)作为加速器，如下图所示。不需要被聚合的普通数据直接通过输出端口被路由到下一跳。需要被聚合的数据被路由进处理单元，聚合结果再发送回输入单元，通过输出端口被发送到下一跳。感觉这个方向还挺有意思的。

　　图片来源：Roar: A Router Microarchitecture for In-network Allreduce (ICS-2023)楚国令尹：Allreduce算法及其硬件加速方法介绍

　　至于实验室的其他方向，我就不赘述了，后面如果出了一期专门介绍实验室的帖子，我再回来补充吧。

　　最后我想说，在这里学习还是挺舒心的，也发了比较好的论文。就比如我现在做的在网计算这个课题，换做其他组就很难做类似的课题，门槛非常高。总之，我并不后悔来到这里。