特邀报告


Keynote1

陈云霁,1983年生,江西南昌人,中国科学院计算技术研究所副所长,研究员,博士生导师。他 带领智能处理器研究中心,研制了国际上首个深度学习专用处理器芯片。相关技术广泛应用于多 种手机和服务器产品中。他在 ISCA、HPCA、 ASPLOS、MICRO、ICSE、ISSCC、Hot Chips、 IJCAI 、 IEEE TC/TPDS/TCAD、 ACM TOCS 和 CACM 等学术会议及期刊上发表论文 100 余篇,申请专利 100 余 项,获得了 ASPLOS 和 MICRO 等计算机体系结构顶级国际会议最 佳论文奖(亚洲迄今仅有的两次)。曾获国家杰出青年科学基金、 中国青年科技奖、国家自然科学基金“优秀青年基金”、国家万人 计划“青年拔尖人才”、中科院青年科学家奖和中国计算机学会青 年科学家奖,并被 MIT 技术评论评为全球 35 位杰出青年创新者 (2015 年度)。获得全国创新争先奖、“最美科技工作者”、科学 探索奖和国家自然科学奖二等奖等。

报告题目:分形冯诺依曼体系结构

摘要: 随着机器学习加速器相关研究的兴起,专用于机器学习的计算机能效在近十年来保持快速提升,人们得以构建规模空前的机器学习计算机。然而,由机器学习计算机规模增加引起的并行编程难题、异构编程难题、跨系统编程难题,制约了机器学习计算机的进一步发展。针对规模带来的编程难题,我们提出了分形·冯诺依曼体系结构(FvNA),一种采用层次同性原理设计的专用并行体系结构。相同任务负载在不同规模的分形冯·诺依曼体系结构计算机上可以分别自动展开、执行,因此可以做到对一系列不同规模的计算机只需进行一次编程,解决了规模带来的编程难题。我们证明分形是一种适用于通用并行计算任务的高效编程范式。以机器学习领域应用为例,我们实现了一系列分形机器学习计算机 Cambricon-F。实验结果表明,Cambricon-F 在改善了编程生产率的同时,还能获得不劣于传统 GPU 系统的性能和能效。



Keynote2


郭耀,北京大学计算机学院教授、副院长。在北京大学计算机系获本科和硕士学位、美国马萨诸塞大 学(University of Massachusetts Amherst)获计算机工程博士。主要研究方向包括操作系统、移动计算、隐私保护与系统安全等。主持和承担了国家重点研发计划、国家自然科学基金项目、核高基、 863 等多项国家级科研项目。在 UbiComp 、WWW 、FSE 、ASE 、ICSE 、ISLPED 、IEEE Computer 、ACM TOIS、IEEE TDSC 等重要国际学术会议和期刊发表论文 100 余篇, 担任10多个重要国际学术会议的组织委员会和程序委员会委员。曾 获 WWW 2020 最佳学生论文奖、UbiComp 2016最佳论文提名奖、2018年度国家技术发明一等奖、2017 年度电子学会技术发明特等奖、2016年度教育部科技进步一等奖、2017年度北京市教学成果一等奖、北京大学教学优秀奖等。

报告题目:面向人机物融合的泛在操作系统:机遇与挑战

摘要: 随着互联网、云计算、大数据、物联网等新型应用模式的迅速普及,出现了一系列面向新型应用模式的泛在操作系统(Ubiquitous Operating System)。泛在操作系统拥有与 Linux、Windows 等传统 操作系统一致的功能目标,即向下屏蔽管理异构资源、向上凝练沉 淀应用共性;同时也体现了操作系统概念的泛化,即面向不同的计 算模式和应用场景,需要构建不同的操作系统。本报告主要针对面 向人机物融合计算模式的泛在操作系统,在总结国内外的最新研究进展的基础上,对泛在操作系统的概念、结构与构造方法进行探讨,介绍泛在操作系统领域的研究进展,并对未来的挑战和发展趋势进行展望。



Keynote3

夏虞斌,上海交通大学教授,博士生导师。长期从事操作系统、体系结构、系统安全等方面的研究工 作。在 OSDI、SOSP、ISCA、ASPLOS 等系统领域重要会议与期刊发表论文,获教育部技术发明一等奖、教育部青年长江学者、上海市优秀学术带头人、NASAC青年软件创新奖、《麻省理工科技评 论》中国“隐私计算科技创新人物”。

报告题目:操作系统“安全税”与系统软硬件协同方法

摘要: 在操作系统领域,安全的重要性已升至与性能同等的级别。传统依赖纯软件的安全保护方法,对性能和成本带来了不可忽视的“安全税”。本次报告将介绍通过软硬件协同提升系统安全能力的方法,以及相关技术在云端、移动端等场景下对安全故障隔离和数据安全保护的基础性作用,并介绍软硬协同系统安全面临的挑战和为应对这些挑战所做的一系列工作。


Keynote4

曾令仿,之江实验室研究员,博导。CCF杰出会员和CCF杰出演讲者。主要从事计算机体系结构相关的超 算存储、存算一体、特定领域加速器等相关方向研究。博士毕业于华中科技大学计算机学院,曾在德国美因茨大学、新加坡国立大学工作六年。发表一作、通讯 SCI 收录论文 60 余篇,其中包括 FAST、SC、SIGMOD、TC、TPDS、ToS 等 CCF A类论文。出版专著一部,完成国家标准 2 项(正参与制定5项),授权中国发明专利35项,PCT专利1项。近两年主持或参与科技部新一代人工智能重大项目、先进计算与新兴软件重点研发计划、工信部高质量发展专项、国家自然科学基金集成项目等,执行经费过亿元。2006年获 ACM/IEEE SC06 高性能存储挑战竞赛决赛奖,2011 年获湖北省技术发明一等奖,2018年获 IEEE UIC 最佳论文奖,2021年获浙江省科技进步二等奖

报告题目: 大规模分布式文件系统的技术挑战与研究进展

摘要: 大规模存储系统通常作为比较独立的资源融入高性能计算,然而大规模存储系统常常成为高性能计算的性能瓶颈。分布式文件系统技术是大规模存储系统的核心技术之一,它将分布在不同节点的数以 万计的存储设备构成高性能存储系统,向用户提供全局统一命名空间的数据访问。分布式文件系统已被广泛部署在高性能计算、大数据处理和人工智能等应用领域。报告将从高可扩展性、高性能和高可用性等角度介绍我们在大规模分布式文件系统方面的最新研究进展,相关研究成果发表在 SC19、SC22、ToS21、TPDS22;同时,我们将探讨该领域未来面临的主要挑战及其可能的发展趋势。



Keynote5

李宣东,南京大学教授,兼任中国计算机学会软件工程专业委员会主任、国务院学位委员会学科评议组成员(软件工程)。教学和研究工作主要涉及软件工程、系统软件、可信软件、形式化方法等领域。

报告题目: 泛在操作系统:系统之系统的认识与思考

摘要: 随着互联网、云计算、物联网、大数据、人工智能等信息技术领域技术浪潮的不断兴起,推动信息世界、物理世界和人类社会不断交叉融合,正在逐渐形成一种“万物互联、人机交互、天地一体”的泛在计算环境,“人-机-物”三元融合、“应用场景即是计算机” 成为软件发展的新需求和新趋势。泛在操作系统面向人机物融合应用场景,从“系统之系统、自底向上抽象”的视角破解多元化应用场景和泛在化异构资源带来的复杂性难题,基于汇聚异构软硬件资 源系统的场景计算机,支撑高效、高质量、低成本地开发、运行和演化人机物融合应用软件系统。



Keynote6

喻之斌,华为云竖亥实验室主任,首席科学家。博士毕业于华中科技大学计算机学院,随后在美国德克萨斯大学奥斯汀分校、比利时根特大学等地留学。喻博士的主要研究兴趣为异构智能计算系统、处理器架构设计、计算机体系结构支持的云计算、大数据分析、人工智能系统、和边缘计算平台构建与优化。已在顶级国际会议如 ASPLOS、ISCA、MICRO、 HPCA、SIGMOD、 ICS、 HiPEAC、 PACT、 IPDPS、ICCD、SIGMETRICS 等和顶级期刊如 IEEE TC,、IEEE TPDS、IEEE TCAD、ACM TACO 等上发表论文 90 余篇。喻博士在多个计算机体系结构领域的顶级国际会议如 ISCA, MICRO,HPCA,PACT,和 ICS 中任职;他是国自然重点项目和面上项目的通讯评审专家,也是国自然重点项目的现场评审专家。喻博士主持过国家重点研发计划课题,多项国自然面上项目,也作为骨干参与过 973项目和国家自然科学基金重点项目。

报告题目:Constructing Benchmark Suites from Real Cloud Applications: Practice and Challenges

摘要:当前,领域处理器体系结构(DSA)是学术和工业界的研究热点。特别是随着云计算技术的逐步应用,通用处理器设计方法已经越来越来不能满足高效能的需求。但如何根据一个领域的应用来设计高效能的处理器仍然是一个开放的问题。本报告探讨如何根据应用的特征来设计处理器体系结构的一些思考、实践、以及我遇到的挑战。我们首先分析了华为云部分程序的微体系结构无关特征以及和微体系结构相关的特征。然后研究了基准测试程序集的构建方法。推出了系列基准测试集:服务级基准测试集 ShuhaiBench、云 CPU基准测试集 ShuhaiCPU、以及适合处理器体系结构仿真的基准测试程序 ShuhaiProxy。



Keynote7

张一鸣,厦门大学信息学院教授。目前主要从事云计算和大数据处理系统研究。作为第一作者,在NSDI、FAST、EuroSys、ATC、VLDB、TOCS、TOS 等顶级会议/期刊发表论文 20 余篇。成果在天河超算、阿里云、华为云等关键业务系统中得到应用。担任中国计算机系统大会(ChinaSys)主席、IEEE Transactions on Computers 编委、欧洲计算机系统优秀博士论文评奖委员会委员(EuroSys PhD Award,亚洲唯一)、IEEE JointCloud、BDPS 等会议主席。获国家科技进步二等奖、湖南省自然科学一等奖、CCF 优博论文奖、CCF 科技进步卓越奖等

报告题目:面向超大规模数据的存算协同

摘要:超大规模数据处理面临存储、网络、计算等各环节的挑战。报告将介绍面向超大规模数据的存算协同技术,主要包括:超大规模图数据的分区存储机制,采用拓扑重构分区方法,突破 Trillion 量级(240 顶点)超大规模图的存储和计算难题;内存高效的多核图计算框架,提出空间优先的流水线技术和 NUMA 感知的预取机制,实现大图的高效计算;高性能图数据存储与处理系统,针对天河超算特点进行定制化设计,图计算性能在 Graph500 排名中获世界第一;单核单实例并行训练模式,克服了众核 CPU 内存总线带宽无法满足 AI 计算需求的困难,某些场景下训练性能超过同档次 GPU。