CCF-ADL79:存储器件与系统前沿

CCF-ADL79:存储器件与系统前沿

开课时间:6月份课程上线
开课时长:线上视频课程。每期课程连续3天时间,共计20个课时。
现价:¥699
原价:¥1,299
课程介绍

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,而新型存储器件,如闪存固态盘、相变存储、3D XPoint等被寄予厚望,这对传统的存储体系结构产生了冲击, 迫切需要重新思考存储系统的设计理念和方法论。相关工作涉及器件设备、存储节点、核心软件、大规模存储系统等多方面的关键技术,相关讲座内容将促进我国学术界与工业界在新型存储技术的研究与发展。

本期CCF学科前沿讲习班《存储器件与系统前沿》邀请了多位学术界和工业界的著名学者,将从计算存储一体化、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介绍,探讨相关技术的未来发展趋势。本讲习班旨在帮助学员了解存储器件与系统的当前热点和前沿的科学问题,开阔科研视野,增进学术交流和增强实践能力。

 

 

第二期讲师介绍

钱学海

南加州大学

简介:

钱学海,现任南加州大学计算科学系助理教授,他于伊利诺伊大学香槟分校获得博士学位。他对并行计算机结构做出了贡献,包括原子块执行的缓存一致性,内存一致性检查,确定性记录和重播的架构支持。他现在的研究兴趣包括图像加速的框架支持,非易失存储器的处理以及使用新兴技术进行机器学习和图像处理的加速。

讲座题目:加速神经网络和图像处理—使用以内存为中心的架构

摘要:

近些年来,研究发现深度神经网络在一些重要的分类和回归任务上要优于其他监督学习算法。由于了解其内部机理的广泛需求,图形加速也得到了大量的关注。但是,这些应用对传统的冯·诺依曼结构提出了巨大的挑战。神经网络属于计算和内存密集型,由于大量的神经层和数以百万计的权重,大量的数据发生移动。图像应用程序使用了大量的随机存储器。这些随机存储器的访问引起了带宽瓶颈。这次演讲将会讨论最近使用DRAM 和新兴的内存技术来加速神经网络和图像处理的工作。

 

华 宇

华中科技大学

简介:

华宇,华中科技大学教授,博士生导师,CCF、ACM和IEEE高级会员,CCF杰出演讲者,CCF信息存储、高性能计算和体系结构专委委员。主要研究方向是新型存储器件和网络存储系统。在USENIX ATC、FAST、SC、INFOCOM、HPDC、ICDCS、MSST、DATE等国际学术会议和IEEE TC/TPDS/TII,ACM TACO,PIEEE等国际期刊上发表多篇学术论文。在ASPLOS (ERC)、USENIX ATC、EuroSys (Heavy Shadow)、RTSS、ICDCS、INFOCOM、IPDPS、ICNP、MSST、ICPP、LCTES等国际会议上担任程序委员,是国际期刊FCS和JCN的编委,应邀到美国阿贡国家实验室、橡树岭国家实验室、University of California, Riverside等学术机构做特邀报告,研究成果获得TST期刊年度最佳论文奖,中国电子学会电子信息科学技术二等奖。

讲座题目:高效检索的智能存储系统

摘要:

数据检索的性能和有效性是提升整个存储系统性能的关键所在。新型存储系统需要管理和维护海量的文件、支持快速并发访问、具有高效的可扩展性。而海量数据具有数量巨大、种类异构、时效约束和价值稀疏等特点,这给面向非易失器件的存储系统的设计与实现带来了新的挑战。在讲座中,将全面分析目前的国内外相关研究工作提出的解决方法,并注重探讨面向数据内容和访问模式局部性的哈希方法,以及相关索引的构建机制和数据组织结构。同时,结合实际系统的实例,阐述在元数据管理、数据去重和NVM写模式分析等方面的应用方法。

 

李柏晴

香港中文大学

简介:

李柏晴,他在2001年获得了香港中文大学信息工程学士学位,在2003年获得了香港中文大学计算机科学与工程硕士学位,在2008年获得哥伦比亚大学计算机科学的博士学位。他在2008-2009年担任马萨诸塞州大学的博士后研究员。现在担任香港中文大学计算机科学与工程系副教授,是应用分布式系统实验室的负责人,在网络与系统的不同项目上与一组研究生合作密切。在2007-2011年,他与朗讯合作为3G无线网络提供网络管理方案。他的研究兴趣广泛,包括存储系统,分布式系统和网络,操作系统,可靠性,安全性。

讲座题目:大规模SSD存储系统的性能和可靠性

摘要:

固态硬盘(SSD)由于其高I/O性能和低功耗,被广泛地用于台式机和大型数据中心。然而,SSD设计时权衡了性能和可靠性的问题。在这次演讲中,我们将从三个方面探讨SSD设计时的权衡策略,即:性能、可靠性、耐久性。我们将会讨论关于建模,测量和系统设计的最新研究。尤其是我们将会讨论奇偶校验的RAID冗余将会如何影响SSD在性能和可靠性上的权衡策略。

 

杨庆

罗德岛大学

深圳大普微电子有限公司

简介:

杨庆,美国罗德岛大学讲席教授,IEEE Fellow,从事计算机体系结构和数据存储方面的研究20多年,发表论文120多篇, 拥有20多项授权专利,基于其研究成果,他创立了四家高科技企业,最近的一家:VeloBit,以最新的闪存固态硬盘体系结构而闻名,被西部数据高价收购。他作为主席主持过多次计算机结构方面的国际会议包括ISCA2011,曾任IEEE计算机体系结构分会会员主席,IEEE杰出演讲者,IEEE Transaction编委。八次获得杰出教授奖。杨庆培养的很多博士生在美国著名大学任教、或在高科技公司工作包括Intel Fellow等等。

讲座题目:介绍DPU-把智能植入存储

摘要:

云计算和大数据应用需要高可靠性和高安全性的数据存储系统。数据存储系统的中心部件是调度存储的中央控制器。然而,所有现存的存储控制器都存在局限性。随着数据越来越多,更多的存储技术出现,应用范围的扩大,控制器已经跟不上大数据的发展了。我们正在构建具有内置智能的存储控制器,称之为DPU,其可在存储位置处管理,控制,分析和分类大数据。我们的想法是将足够的智能放入正在经历革命性变化的存储类储存器(如flash,PCM,MRAM等)中。机器学习逻辑是DPU的主要部分,它可以学习存储器的I/O行为来优化性能、可靠性和可用性。存储设备内实现了先进的安全技术。使用深度学习技术来训练和分析设备内的大数据。使用强化学习技术来优化存储层次。利用并行技术和流水线技术来处理数据。我们的初步实验数据显示这可能将会改变储存市场的发展方向。

 

谢源

加州大学圣芭芭拉分校

简介:

谢源,加州大学芭芭拉分校的教授。他在普林斯顿大学获得了博士学位,然后以咨询工程师的身份加入IBM微电子公司。从2003至2014年,他在宾州州立大学担任助理/副/全职教授。在2012-2013年,他在AMD工作。他的研究兴趣包括 EDA/架构/VLSI,并已经在 IEEE/ACM 上发表了200多篇文献。因为对 3D IC设计做出的贡献而被评为IEEE Fellow,他目前是ACM Journal of Emerging Technologies in Computing Systems 的总编辑。

讲座题目:以内存为中心的架构—缩小计算和存储之间的鸿沟

摘要:

传统的计算机系统通常遵循经典的冯·诺依曼结构,分离处理单元(如CPU和GPU)来进行计算,分离内存单元来进行数据存储。处理器的计算和内存之间的差距正变得越来越大,已经导致了“内存墙”问题。处理单元和存储单元之间的数据流已经变成了整个计算系统的瓶颈。当我们进入了大数据时代,新兴的数据密集型工作负载变得十分普遍,这要求计算单元和存储单元之间的高带宽和大量数据移动。这次演讲将会讨论以内存为中心的设计架构所带来的机遇和挑战。以内存为中心的设计架构是为了缩小计算和数据存储之间的差距而提出的,新兴的数据密集型应用,如神经网络和图形分析可以知道这个框架的优化。

 

江泓

德州大学阿灵顿分校

简介:

江泓,他于1982年从华中科技大学获得计算机工程学士学位,于1987年从多伦多大学获得计算机工程的硕士学位,于1991年从德克萨斯农工大学获得计算机科学博士学位。他目前是德克萨斯大学阿灵顿分校的计算机科学和工程系教授。在加入UTA之前,他曾担任国家科学基金会的课题主任(2013.1-2015.8),1991年起任林肯大学计算机科学与工程系Willa Cather教授。他目前的研究兴趣包括计算机架构、计算机存储系统、并行I-O,高性能计算、大数据计算、云计算、性能评估。目前他已经有16名博士毕业,均在IT界和学术界工作。他在这个领域的主要期刊和会议上发表了200多篇论文,他是IEEE Fellow,ACM 会员。

讲座题目:大数据时代的数据降维:机遇与挑战

摘要:

我们生活在一个不断变化的数字世界,每天都会有25亿GB的数据产生,我们正在被数据海洋吞噬。到2017年,将会有超过16万亿GB 的数据产生。数据的这种增长和无处不在,让我们迎来了大数据时代,给我们带来了新的机遇和挑战。在这次演讲中,我首先将谈论大数据回到计算机和存储系统面临的机遇和挑战,然后将介绍我所在的研究小组所提出的的最新解决方法。

 

李涛

佛罗里达大学

简介:

李涛博士是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。 2004年于美国德克萨斯大学奥斯汀分校获得计算机工程博士学位。2013年获Yahoo!重大研究计划挑战奖。2009年获美国国家科学基金会杰出青年教授奖(NSF CAREER Award)。2008年,2007年,2006年均获 IBM 学院奖(IBM Faculty Award)。2008年获得美国微软研究院安全及可扩展多核计算机奖。2006年获得微软研究院可信计算课程研究奖。2012, 2014两度获佛罗里达大学工程学院年度最佳博士生论文导师奖。在高性能计算机体系结构、 高效/可靠/低功耗微处理器及存储系统、面向云计算和大数据数据中心、虚拟化、并行与分布式计算、新型及可重构计算架构、面向特定应用计算架构、多核容错处理器、片上互连网络、面向多众核的可扩展体系架构、新型前瞻技术及应用对硬件和操作系统的影响、嵌入式与片上系统、以及计算机系统性能评估等诸多领域取得了多项开创性成果。在著名的国际期刊(大部分为 IEEE/ACM 期刊)和计算机体系结构类一级国际会议 ISCA、 MICRO、HPCA、ALPLOS、 SIGMETRICS、 PACT、 DSN发表论文120余篇,同时还获得10多项美国及中国发明专利。其中9篇论文被HPCA’17、ICCD’16、ICPP’15、CGO’14、HPCA’11、DSN’11、MICRO’08、IISWC’07 和 MASCOTS’06会议程序委员会推荐参选“最佳论文奖”。获ICCD’16、HPCA’11最佳论文以及IEEE Computer Architecture Letters 2015度最佳论文。

讲座题目:构建面向新技术和新兴应用的大数据时代下新型非易失性存储系统

摘要:

数据存储系统和架构在社会信息技术发挥着至关重要的作用。这个几十年前建立的基础正在面临着巨大的挑战。功率限制和不断降低的半导体稳定性使得技术扩展越来越难,但是向云计算、虚拟化和大数据分析方向的转变对传统架构提出了可靠性和可用性的要求。与此同时,有一些新兴的技术和应用在以后却有可能改变这种现象。通过探索新的概念、机制和实现,我们可以构建新的大量内存和存储架构。在这个短暂的讲座中,我将从设备技术方面直到新兴应用,讲述大数据时代的下一代非易失存储器的机遇和挑战。

 

陈海波

上海交通大学

简介:

陈海波,上海交通大学教授、博士生导师,CCF杰出会员、杰出演讲者,ACM/IEEE高级会员。主要研究方向为系统软件与系统结构。入选2014年国家“万人计划”青年拔尖人才计划,获得2011年全国优秀博士学位论文奖、2015年CCF青年科学家奖。目前担任ACM SOSP 2017年大会主席、ACM APSys指导委员会主席、《软件学报》责任编辑、《ACM Transactions on Storage》编委等。多次担任SOSP、ISCA、Oakland、PPoPP、EuroSys、Usenix ATC、FAST等国际著名学术会议程序委员会委员。在SOSP、OSDI、EuroSys、Usenix ATC、ISCA、MICRO、HPCA、FAST、PPoPP、CCS、Usenix Security等著名学术会议与IEEE TC、TSE与TPDS等著名学术期刊等共发表60余篇学术论文,获得ACM EuroSys 2015、ACM APSys 2013与IEEE ICPP 2007的最佳论文奖与IEEE HPCA 2014的最佳论文提名奖。研究工作也获得Google Faculty Research Award、IBM X10 Innovation Award、NetAPP Faculty Fellowship与华为创新价值成果奖等企业奖励。

讲座题目:从系统软件视角来看可扩展内存计算

摘要:

内存计算能够提供1000倍的数据访问速度,这是的加快数据交换处理速度变得更有可能了。在这次演讲中,我将介绍我们在每秒数百万交易规模下提供快速内存方面的研究工作。具体来说,就是我们如何利用先进的硬件(如HTM,RDMA)功能来提供单节点和分布式内存的事物和查询处理,如果改变操作系统和处理器的架构来简化和改进内存中的事物处理,以及如何根据需要调整并发控制协议。

 

舒继武

清华大学

简介:

舒继武,博士,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;担任《ACM Transactions on Storage》的Associate Editor和《计算机学报》、《软件学报》、《计算机研究与发展》等期刊编委;主要研究领域为网络(/云/大数据)存储系统、新型NVM存储系统与技术、存储可靠性与安全、并行/分布式处理技术等,相关成果发表在包括FAST、USENIX ATC、MICRO、ISCA、EuroSys、DAC、DSN、IPDPS、MSST等重要国际学术会议和IEEE/ACM Trans.等权威期刊上;获国家科技进步二等奖和国家发明技术二等奖各一次,部级科技一、二等奖三次。

讲座题目:基于非易失存储器的存储系统软件层优化

摘要:

近年来,闪存技术逐渐成熟并得到广泛部署,且一些新型非易失存储器件如3D XPoint、PCM等也得到相当的发展。然而,闪存及其他新型非易失存储器件与传统的磁盘和DRAM都有着相当大的差异,例如在易失性、寿命、读写性能、寻址、存储密度等方面表现出不相同的特征。现有的存储系统软件层次均面向磁盘和DRAM设计,并不能充分发挥非易失存储器件的特性,甚至可能严重影响非易失存储器件的寿命与性能。本报告将分别阐述面向闪存的外存系统构建和面向字节寻址非易失内存系统构建中系统软件层次面临的相关问题、机遇与挑战,并分别阐述其现有存储系统软件层的一些研究进展,包括文件系统、IO路径优化、编程模型或接口以及分布式文件系统中的网络协议等方面。

 

课程须知
  • 本期课程形式为线上录播。
  • 本期课程由CCF主办,授权AI慕课学院独家发布,版权为一年。
适合人群
  • 适合学术界研究人员,以及面对工业界前沿技术人员
  • 科研教学第一线的青年学者及企业从事技术工作的技术人员
  • 其他有兴趣的专业人士也可参加

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