CCFADL《存储器件与系统前沿》讲习班回顾:大数据时代,如何做好数据存储系统

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更新时间:2021-05-16

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CCFADL《存储器件与系统前沿》讲习班回顾:大数据时代,如何做好数据存储系统

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经常数量级查找的Cuckoo hash做到了详尽阐释。

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本文摘要:经常数量级查找的Cuckoo hash做到了详尽阐释。

经常数量级查找的Cuckoo hash做到了详尽阐释。除此之外,他还详尽介绍了semantic group和传统的文件存储系统的有所不同,并结合实际系统的实例,阐释了在元数据管理、数据去轻和NVM写出模式分析等方面的应用于方法。

舒继武:基于非易俱存储器的存储系统软件层优化舒继武,清华大学计算机系教授,教育部长江学者特聘教授,国家杰出青年基金获得者,中国计算机学会信息存储技术专业委员会副主任,灾备技术国家工程实验室副主任。舒继武回应,现有的存储系统软件层次皆面向磁盘和DRAM设计,并无法充分发挥非易俱存储器件的特性,甚至有可能严重影响非易俱存储器件的寿命与性能。

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在此次演说中,他提及了面向存储器的外存系统建构和面向字节传输速率非易俱内存系统建构中系统软件层次面对的涉及问题、机遇与挑战,并阐释现有存储系统软件层的一些研究进展。孙贤和:以存储为中心的优化孙贤和:伊利诺理工大学卓越教授,IEEE Fellow(国际电气电子工程师协会会士),美国阿岗国家实验室客座教授和伊利诺理工大学可拓展计算出来软件实验室主任。孙贤和首先讲解了所发AMAT(C-AMAT)数据采访模型,然后讲解了给定数据传输的设计方法,以优化内存系统的性能。

此外,他还展出了给定数据传输的概念,C-AMAT和LPM的设计,以及一些实验案例的研究。杨庆:DPU讲解——把智能植入存储杨庆,美国罗德岛大学讲席教授,IEEE Fellow,公开发表论文120多篇, 享有20多项许可专利,创办了四家高科技企业。开场,杨庆讲解了在大数据和云时代的背景下,传统的存储技术面对的挑战。

回应,杨庆侧重讲解了DPU——内置智能的存储控制器杨庆回应,机器学习逻辑是DPU的主要部分,它可以自学存储器的I/O不道德来优化性能、可靠性和可用性。谢源:以内存为中心的架构—增大计算出来和存储之间的鸿沟谢源:加州大学芭芭拉分校的教授,因为对 3D IC设计作出的贡献而被选为IEEE Fellow,目前是ACM Journal of Emerging Technologies in Computing Systems 总编辑。

由于传统的计算机系统一般来说遵循经典的冯·诺依曼结构,分离出来处理单元(如CPU和GPU)来展开计算出来,分离出来内存单元来展开数据存储。处理器的计算出来和内存之间的差距于是以显得更加大,早已造成了“内存墙”问题。演说中,谢源辩论了以内存为中心的设计架构,以增大计算出来和数据存储之间的差距。

江泓:大数据时代的数据降维:机遇与挑战江泓,德克萨斯大学阿灵顿分校的计算机科学和工程系教授,IEEE Fellow,ACM 会员。演说开始,江泓探究了大数据时代背景下,计算机和存储系统面对的机遇和挑战,然后将讲解我所在的研究小组所明确提出的的近期解决问题方法。在演说中,他探究看自己的研究小组不受移除反复数据灵感,而明确提出的差值传输的解决问题方法。

李涛:建构面向新技术和新兴应用于的大数据时代下新型非易失性存储系统李涛,美国佛罗里达大学工程学院电子与计算机工程系教授,智能计算机体系结构设计实验室主任。在讲座中,李涛从设备技术方面到新兴应用于,描写了大数据时代的下一代非易俱存储器的机遇和挑战,主要还包括以下几点:基于三维堆栈的存储结构工艺变化对PCM的影响基于多级单元的PCM存储器的可靠性基于新兴存储技术的标准化内存体系结构基于电阻存储器的GPGPU设计利用非易失性存储器构建高效的虚拟机继续执行陈海波:从系统软件视角来看可拓展内存计算出来陈海波,上海交通大学教授、博士生导师,ACM/IEEE高级会员。

程海波讲解了其研究团队在每秒数百万交易规模下获取较慢内存方面的研究工作。在演说中,他展出了如何利用先进设备的硬件(如HTM、RDMA)功能来获取单节点和分布式内存的事物和查询处理,以及如何转变操作系统和处理器的架构来修改和改良内存中的事物处置,还有如何根据必须调整所发控制协议。活动亮点此次讲习班除了邀大牛演说外,还减少了学术思想秀和学术讨论两个环节,不仅为一些青年学者获取了展出自己学术成果的平台,还为学员答疑留给了充裕的时间。

学术思想秀CCF特地邀了多位学者,现场讲解自己的工作和论文。针对这些学者的工作,导师们不仅展开了评论,还得出了自己的意见。

此外,一些学者也提及了自己在工作中的一些疑惑和疑惑,导师们也毫无保留地传授了自己的亲身经验。现场,CCF为还为这些学者授予了奖品。学术讨论学术讨论环节在最后一天举办,学员们可以给定发问,讲师们也毫无保留地一一答案,因此更加看起来一场答疑不会。

有讲师明确提出,学者要不断扩大自己的知识面,有所不同的领域人的撞击不会产生出不一样的火花。学界的人,不要反复别人的论文,无法只在别人的论文上小修小改为,要跟业界和专家去交流,解决问题,无法闭门造车,故步自封。学员对系统在课程完结后,对现场的学员展开了专访。

(公众号:)找到,参与这次讲习班的学员有很多都是在读博士生、以及青年老师,甚至还有一些工业界的人士。其中有一名学员较为类似,他以前在工业界,现在进军学术界。他告诉他,目前学术界和工业界不存在相当大的Gap,这次参会的嘉宾除了在学术界有很深的经验之外,对于业界也有自己的所学。

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比如杨庆教授就早已创立了4家公司,最近的一家VeloBit以近期的存储器固态硬盘体系结构而著称,被西部数据高价并购。该名学员回应,通过与老师之间的交流,自己进账丰厚,而且会议的决定很扩充。除此之外,每个演说环节之后,也尚存充份的答疑和交流时间,很多在读博士生、以及青年老师都明确提出了自己的疑惑,比如论文的选题,论文的review等等。

现场,讲师们也乐意得出自己的意见和协助。通过三天的自学和交流,这些学员都有相当大的进账。最后,为了让更加多人工智能爱好者、业界从业者、科研研究者们都能看见 CCF ADL 课程,人工智能培训平台 AI慕课学院获得 CCF 独家线上视频版权,原始重现各路专家现场教学、交流的场景。

本次课程为收费课程,原价 4000 元的线下课程现在现时特价 699 元预售,6 月 22 日之前不会在AI慕课学院独家上线,有兴趣的学员可以采访 mooc.ai 搜寻“CCF ADL,或者扫瞄右图二维码观赏。原创文章,予以许可禁令刊登。

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