雷锋网按：6 月 14 日~ 6 月 16 日，由中国计算机学会主办的第 79 期 ADL（Advanced Disciplines Lectures）学科前沿讲习班将在京召开。本期主题为《存储器件与系统前沿》，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。雷锋网作为独家合作媒体将进行全程报道，同时 AI 慕课学院已获本次讲习班独家线上视频版权，不能来现场听课的同学请猛戳右侧超链接：www.mooc.ai 。
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。
本期讲习班邀请到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。
讲习班概况
学术主任：舒继武，清华大学；华宇，华中科技大学
主办单位：中国计算机学会
独家合作媒体：雷锋网
时间：2017 年 6 月 14 日~ 6 月 16 日
地点：中科院计算技术研究所一层报告厅（海淀区科学院南路 6 号）
日程安排
讲者介绍：
钱学海
南加州大学计算科学系助理教授，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 等国际学术会议和 IEEE TC/TPDS/TII 等国际期刊上发表多篇学术论文。在 ASPLOS (ERC) 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
香港中文大学硕士，哥伦比亚大学计算机科学博士，马萨诸塞州大学博士后研究员。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
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
华中科技大学计算机学士，多伦多大学计算机硕士，德克萨斯农工大学计算机科学博士。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
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。 美国德克萨斯大学奥斯汀分校计算机工程博士。曾获 Yahoo！重大研究计划挑战奖、美国国家科学基金会杰出青年教授奖（NSF CAREER Award）等多项荣誉。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等诸多领域取得了多项开创性成果。在著名的国际期刊和计算机体系结构类一级国际会议 ISCA 等发表论文 120 余篇，同时还获得 10 多项美国及中国发明专利。
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 等国际著名学术会议程序委员会委员。在 SOSP 等著名学术会议与 IEEE TC 等著名学术期刊等共发表 60 余篇学术论文。
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 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。
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