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ADL105《面向大数据的系统软件与系统结构》开始报名了

阅读量:3227 2019-08-20 收藏本文

CCF学科前沿讲习班

The CCF Advanced Disciplines Lectures

CCF ADL第105期

主题 面向大数据的系统软件与系统结构

2019年9月7日-9日

北京•中国科学院计算技术研究所

随着互联网的发展，数据中心在全球范围内对海量数据进行整合处理，提供智能、高效的数据服务，进而将信息产业带进了大数据时代。而大数据的发展进一步催生了以人工智能、知识图谱和数据分析等为代表的智能应用的兴起。

与此同时，作为支撑上层应用的重要基石，传统的系统软件和结构已经无法满足大数据应用的全部需求。一方面，大数据应用对软硬件算力提出新的需求；另一方面，用户对数据服务的隐私、安全、可用性等方面要求越来越高。因此，如何构建面向大数据的系统软件与系统结构是当前国内外学术界关注的焦点和热点课题。

本期CCF学科前沿讲习班《面向大数据的系统软件和系统结构》从系统的理论、实践和架构，以及系统软硬件多个维度，讲授在大数据背景下系统软件和系统结构的最新进展，旨在帮助学员快速了解和学习该领域的研究热点和前沿技术，掌握学科发展动向和重要的应用方法，开阔科研视野，增进学术交流，增强实践能力。

本期讲习班邀请到了本领域7位来自于产业界和学术界的重量级专家学者做主题报告。他们将对系统软件和系统结构的理论、实践以及当前热点问题进行深入浅出的讲解，并对如何开展本领域前沿技术研究等进行指导，使参加者在了解学科热点、提高理论水平的同时，掌握最新技术趋势。

学术主任：陈海波上海交通大学
主办单位：中国计算机学会

活动日程：

备注：每个讲座中包含两次15分钟休息活动。

特邀讲者：包云岗，中科院计算所研究员

简介：包云岗，2003年本科毕业于南京大学，2008年获中科院计算所博士学位，2010-2012年普林斯顿大学博士后。现为中科院计算所研究员，博士生导师，先进计算机系统研究中心主任，中国科学院大学岗位教授。研究方向是计算机系统结构，主持研制多款达到国际先进水平的系统，在国际会议期刊发表了40余篇论文，多次受邀担任ASPLOS、ISCA、MICRO、SC等国际顶级会议程序委员会委员。相关技术已在华为、阿里、Intel等国内外企业应用，入选华为2015年全球合作五个代表成果写入其年报、获阿里巴巴最佳合作项目奖。曾两次获计算所优秀论文一等奖，获首届“CCF-Intel青年学者”奖，入选2016年中国计算机大会特邀大会报告、ARM2018全球研究峰会三个特邀大会报告之一、中科院青年创新促进会优秀会员，获共青团中央“全国向上向善好青年”荣誉称号。担任中国计算机学会理事、普及工作委员会主任，中科院青年创新促进会理事，ACM China副主席。

题目：面向下一代计算的开源芯片与敏捷开发实践

摘要：芯片设计动辄需要上亿研发费用、投入上百人年，只有少数企业才能承担。反观互联网领域通过开源软件降低开发门槛，创造了繁荣的互联网产业。如果开源芯片设计能将芯片设计门槛降低几个数量级——3-5人的小团队在3-4个月内，只需几万元便能研制出一款有市场竞争力的芯片，必将吸引大量人员投入芯片产业。近年来，开放指令集RISC-V与新硬件描述语言Chisel朝着降低芯片门槛的目标迈出了重要的一步。本报告将介绍基于开源芯片与敏捷开发模式的计算机体系结构前沿研究——标签化冯诺依曼体系结构LvNA（Labeled von Neumann Architecture），将软件定义网络SDN思想应用于体系机构。同时也将分享团队在开源芯片设计与敏捷芯片开发方面的一些体会与思考。

特邀讲者：陈海波，上海交大教授、博士生导师

简介：陈海波，上海交通大学电子信息与电气工程学院教授，博士生导师。主要研究方向为操作系统与并行分布式系统。获得2018年教育部技术发明一等奖，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、2017年CCF NASAC-东软青年软件创新奖。目前担任ACM SIGOPS ChinaSys主席、《Communications of the ACM》编委与Special Sections co-Chair、《ACM Transactions on Storage》编委。曾任ACM SOSP 2017年大会共同主席、ACM CCS 2018系统安全领域主席、ACM SIGSAC奖励委员会委员。研究工作也获得华为最高个人贡献奖、Google Faculty Research Award、IBM X10 Innovation Award、NetApp Faculty Fellowship等企业奖励。目前也担任SOSP 2019、CCS 2019、NDSS 2020、IEEE S&P 2020, ASPLOS 2020等PC。

题目：面向新存储介质的文件系统设计、实现与形式化验证

摘要：以Intel 3D Xpoint为代表的非易失内存已经走向现实，非易失内存的字节寻址、非易失性与低时延等特征将对文件系统带来新的机遇。该报告中将首先分析真实非易失内存的特性，然后介绍面向非易失内存的内核态（SoupFS）与用户态文件系统（ZoFS）的设计、实现，并介绍如何通过形式化方法来首次验证一个并发文件系统（AtomFS）的原子性。最后，将展望面向非易失内存的系统软件架构的机遇与挑战。

特邀讲者：陈云霁，中科院计算所研究员、博导、智能处理器研究中心主任

简介：陈云霁，男，1983年生，江西南昌人，中科院计算所研究员、博导、智能处理器研究中心主任，研究方向为机器学习和计算机体系结构。他带领其团队研制了国际上首个深度学习处理器原型芯片，他的学术论文多次获得计算机体系结构顶级国际会议最佳论文奖，受到上百个国际知名机构跟踪引用。因此，他被Science杂志评价为深度学习处理器的先驱和领导者。他曾获全国创新争先奖、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）。

标题:智能计算系统课程

摘要:正如计算机专业的培养计划中不能缺少计算机组成原理和计算机体系结构等系统课程一样，人工智能专业学生的培养中，关于智能计算系统的课程也应当是不可或缺的一个环节。通过智能计算系统的课程学习，学生将能对智能算法、编程框架、编程语言和智能芯片产生系统性理解，具备开发一个小型智能系统的能力。我们已在或将在国科大、中科大、北大、北航、南开、天大、西工大等十个高校联合开设这一课程，并将公开分享相关教学资料，协助有兴趣的兄弟学校开设类似的课程。

特邀讲者：郭振宇，蚂蚁金服, 分布式计算负责人

简介：郭振宇于2016年末加入蚂蚁金服，目前负责蚂蚁的分布式计算团队，建设蚂蚁融合计算引擎(包括图/流/AI/服务等的一站式编程，运行时支撑，和相关优化)。他的研究兴趣包括分布式系统，程序分析，机器学习系统，和相关研发运维工具等。加入蚂蚁之前，他于清华大学毕业后在微软亚洲研究院工作，在OSDI/NSDI/PLDI等会议发表论文若干，开源了rDSN可靠分布式系统框架，并在OOPSLA等担任程序委员会委员。

题目：大数据系统实践：从MapReduce到融合计算

摘要：基于大数据的业务决策对于互联网服务变得越来越重要，在计算模式上跨越了从简单的规则计算，统计分析，到关系分析，机器学习等，实效性也从每周每天演变到了实时在线，在安全隐私等领域也有越来越多的需求。当前的业务实践主要依赖于adhoc集成多个特定领域框架来实现整体的业务逻辑，在开发，质量(性能，一致性，故障恢复，安全隐私，资源利用等），运维等方面都带来了很多的挑战。为了解决这个问题，我们提出了融合计算的概念，希望能在单一框架内支持不同的计算范畴，并提供一体化的编程/运行/运维体验，并在端到端质量上有比较大的飞跃。这个演讲介绍了融合计算的问题，挑战，我们如何解决这些挑战，以及在这个过程中沉淀的一些思考。

特邀讲者：舒继武，清华大学, 教授

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，IEEE Fellow，中国计算机学会会士、学术工委副主任、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；主要研究领域为新型非易失存储系统与技术、存储可靠性与安全、网络（/云/大数据）存储系统、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等重要国际学术会议和IEEE/ACM Trans.等权威期刊上；主持承担过国家重点研发项目、863项目和课题、973课题、国家自然科学基金重点项目等。获国家科技进步二等奖和国家发明技术二等奖各1次，部级科技一、二等奖4次。

题目：大数据场景下的持久性内存存储系统构建探讨

摘要：近年来，电子商务、物联网、自动驾驶等新型大数据应用正迎来飞速发展。在构建大规模存储系统时，不仅要满足容量、带宽方面的需求，还需要着眼于高吞吐、低时延等新的性能指标。新的硬件设备（如持久性内存、RDMA等）为构建高性能的存储系统带来了新的机遇。本报告将首先阐述基于新型硬件构建持久性内存存储系统过程中所面临的诸如设备抽象、一致性保障、空间管理、软件开销等方面的问题与挑战。然后从操作系统、分布式系统和新兴体系结构等方面分别介绍团队的三个工作：1）持久性内存文件系统KucoFS，通过内核态和用户态协同工作，从而解决传统操作系统抽象开销过高的问题；2）分布式持久性内存文件系统Octopus，通过引入分布式持久性内存池，进而彻底改变I/O路径，极大提升系统带宽；3）针对生成对抗网络（GAN）的内存计算架构LerGAN，用于降低插零操作引入的存储和计算开销，并降低数据流复杂度。最后，展望未来存储系统构建及数据中心架构的若干趋势。

特邀讲者：谭焜，华为中央软件院副总裁

简介：谭焜博士现任华为中央软件院副总裁，分布式和并行软件实验室主任，领导公司分布式通信和系统软件研发。此前，他曾任微软亚洲研究院主任研究员，负责无线和网络技术的创新研究。谭博士先后在系统和网络领域发表论文100余篇，授权专利40余项，并获得USENIX NSDI 2019“时间检验奖”。

题目：从虚拟化到 “在网计算”：智能网卡技术和在数据中心网络中的应用

摘要：近年来，随着云计算的发展，越来越多的云服务厂商需要在数据中心中提供更高效、更先进的网络以满足超大规模分布式应用的需要。在此背景下，智能网卡技术孕育而生了。智能网卡提供了可编程能力，可以对网络报文进行灵活、高效地处理，从而使得云服务厂商得以快速部署所需的功能。智能网卡将引发一场新的网络技术模式的变革，也就是On-network Processing（ONP，在网计算）。与传统网络不同，ONP将重新思考通信操作在CPU和网卡上的分配，并可能从根本上地改变了现有系统的架构和设计原则。本报告将综述智能网卡技术的发展，介绍其在网络功能虚拟化，低时延云网络，和分布式系统加速等方面的应用，并对ONP未来的发展做一展望。

特邀讲者：周礼栋，微软亚洲研究院副院长

简介：周礼栋博士现任微软亚洲研究院副院长，负责领导计算机系统和网络方向的研究团队，主要从事大规模分布式系统、存储系统、无线通讯和网络，以及系统安全和可靠性方面的研究。曾任职微软硅谷研究院研究员、微软亚洲研究院和微软雷德蒙研究院系统研究组首席研究员。他的研究一直推动着可信计算及可扩展分布式系统的理论和实践进步，为在线云服务提供支持，与此同时，他还对实时部署的大规模服务做出了重要的技术贡献。周礼栋博士是电气与电子工程师协会会士 (IEEE Fellow), 计算机学会计算机系统会刊（ACM Transactions on Computer Systems）编委会成员，计算机学会计算机存储会刊（ACM Transactions on Storage）编委会成员，曾担任国际顶级计算机系统会议的程序委员会成员，第一届亚太系统研讨会（APSys）程序委员会联合主席，以及2017第26届操作系统原理大会（SOSP’17）联合主席。周礼栋博士毕业于复旦大学，并获得了计算机科学学士学位，之后在康奈尔大学深造，先后获得计算机科学硕士及博士学位。

题目：大数据系统的演化：理论、实践和展望

摘要：我们以过去十年在大数据系统方面的研究项目来展示大数据系统以及相关前沿研究的演化过程，并选择对应于大数据系统发展几个阶段的示例项目，深入探讨系统研究的理论、实践和方法学，展望大数据系统的未来。

学术主任 陈海波，上海交通大学

陈海波，上海交通大学电子信息与电气工程学院教授，博士生导师。主要研究方向为操作系统与并行分布式系统。获得2018年教育部技术发明一等奖，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、2017年CCF NASAC-东软青年软件创新奖。目前担任ACM SIGOPS ChinaSys主席、《Communications of the ACM》编委与Special Sections co-Chair、《ACM Transactions on Storage》编委。曾任ACM SOSP 2017年大会共同主席、ACM CCS 2018系统安全领域主席、ACM SIGSAC奖励委员会委员。研究工作也获得华为最高个人贡献奖、Google Faculty Research Award、IBM X10 Innovation Award、NetApp Faculty Fellowship等企业奖励。目前也担任SOSP 2019、CCS 2019、NDSS 2020、IEEE S&P 2020, ASPLOS 2020等PC。

时间：2019年9月7-9日

地点：北京•中国科学院计算技术研究所

注册费：CCF会员3000，非会员3600元，食宿交通自理。

西部五所高校（新疆大学、青海大学、贵州大学、云南大学、宁夏大学）每个学校有两个免报名费名额。

报名方式：请选择以下报名方式之一进行报名：

1、扫描或长按识别二维码报名：