CCFADL79《存储器件与系统前沿》成功举行

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2017-06-20

ADL79合影

大数据、云计算、物联网的快速发展对存储系统的设计和实现提出了新的挑战,本期CCF学科前沿讲习班《存储器件与系统前沿》邀请了九位学术界和工业界的著名学者,从计算存储一体化、面向大数据的NVM存储系统、数据减缩机制、智能的DPU、内存计算、存储可靠性、层次化NVM存储和高效检索的存储系统等方面对国内外研究进展进行了介绍,探讨了相关技术的发展趋势。一百多位来自高校,研究所,企业的学员参加了此次课程学习。同时,课程期间还举行了面向学员的学术思想秀活动,4位国内青年学者和博士研究生介绍了自己的研究工作,与会专家对相关工作进行了点评和指导。

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来自香港中文大学的李柏晴博士,全面介绍了大规模存储系统中基于SSD存储器件的性能和可靠性方面的最新进展和面临的主要技术挑战,特别是在垃圾回收中减少写放大的问题,和SSD RAID中的I/O瓶颈问题。

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华中科技大学的华宇教授着重介绍了大规模存储系统中提高数据存储性能的优化布局,组织模式和检索效率的系统结构,特别是面向语义感知的存储组织模式,降维的LSH语义分组方法,支持快速定位的Cuckoo哈希和非易失存储器件上的数据存储组织结构等。

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清华大学的舒继武教授详细讲解了闪存存储系统软件层优化的新机制和新方法,包括在存储结构,系统软件和分布式协议等方面,并对未来内存和外存系统的发展提出了展望。同时,持久性内存系统在编程模型,空间管理和系统构建等方面变得越来越重要,相关工作也将注重研究存算一体化,精细化软件和构建高效能的分布式系统等方面。

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伊利诺伊理工学院的孙贤和教授向学员们全面介绍了以存储为中心的优化设计方法,注重解决存储墙的问题。孙老师生动细致的介绍了存储水闸理论和搏动数据传输,以及C-AMAT模型等,相关的理论和方法为提高存储系统的性能提供了新的思路。

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来自罗德岛大学的杨庆教授,同时也是深圳大普微电子科技有限公司的董事长。杨老师主要介绍了融合智能特征的存储单元DPU。DPU采用新型存储架构,支持海量数据分析,多媒体数据处理,以及面向哈希的检索和在机器学习中的训练操作等。杨老师同时也和大家分享了在科技创新和创业中的体会和感想。

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加州大学圣芭芭拉分校的谢源教授注重结合最新的企业级存储器件产品及其发展趋势,介绍了通过以memory为中心的体系结构来融合计算和存储的系统结构和实现机制。谢源教授和大家一起分析了可能的实现方法,包括向计算单元迁移内存,向内存迁移计算操作,以及通过光纤实现存算一体化等。通过在非易失的NVM上支持神经网络计算的实例让学员们看到了新的研究思路。

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德州大学阿灵顿分校的江泓教授分析了当前大数据应用对海量存储系统带来的技术挑战,而数据去重是支持整个存储系统高效能的有效途径。当前数据去重的前沿技术包括快速的数据分块,差量压缩等,通过分析异构数据类型去重等具体实例,进一步阐述了未来数据去重所面临的技术挑战和主要的研究问题。

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佛罗里达大学的李涛教授详细介绍了大数据时代下的非易失存储系统,包括3D堆叠的相变存储体系结构,多级PCM的可靠性问题,阻变的GPGPU设计,以及基于NVM支持虚拟机的系统优化等方面。李涛老师同时指出,非易失存储器件和系统具有多种物理特征和技术优势,这为提高大数据应用的系统性能提供了新的机遇。

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上海交通大学的陈海波教授从系统软件的角度分析了可扩展的内存计算所面临的主要问题。内存计算面临的两个主要挑战包括高吞吐量和低延迟。通过以面向RDMA的分布式键值存储,以及采用RDMA和HTM支持的的分布式transactions来重新思考系统软件以及硬件的设计思路。

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课程学习期间同时举行了学术思想秀活动,来自华中科技大学,山东大学,首都师范大学等高校的青年教师和博士研究生向大家介绍了他们最新的研究成果和工作进展,与会专家和现场的学员对相关工作进行了深入的讨论和交流。

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课程期间的学术讨论panel环节邀请课程讲者针对存储器件和系统的前沿问题展开讨论,全面讨论了如何提高科研工作效率,选择重要的研究问题,增强国际学术交流等方面,深入细致的分析了当前科研工作者在职业和学业发展过程中的问题,并给出了积极而富有建设性的意见和建议。

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供稿人:华宇,华中科技大学