全是干货！云边协同的智能存算融合技术与系统论坛 | CNCC2021

舒继武

清华大学 长聘教授、厦门大学信息学院院长，CCF理士、信息存储技术专委会主任

个人简介：舒继武，清华大学长聘教授、博士生导师，厦门大学信息学院院长，教育部长江学者特聘教授，IEEE Fellow，中国计算机学会理事、会士、信息存储技术专委会主任。主要研究方向：新型非易失存储存储系统，闪存存储系统，分布式存储系统，数据存储可靠性，近数据智能存算融合系统等；主持过863、国家重点研发、国家杰出青年科学基金、自然科学重点基金等项目，相关成果发表在包括SOSP、OSDI、FAST、USENIX ATC、MICRO、ISCA、ASPLOS、SC、VLDB、ICDE等顶级国际学术会议和ACM TOS、IEEE TC、IEEE TPDS等权威期刊上的论文百余篇，任IEEE Trans. on Computers、ACM Trans. on Storage等期刊编委；获国家科技进步二等奖和国家发明技术二等奖各1次，获省部级科技一等奖、二等奖共5次，2020年获华为“奥林帕斯”奖，2020年获CCF技术发明一等奖。

陈旭

中山大学教授，CCF分布式计算与系统/物联网专委会委员

个人简介：陈旭，中山大学教授、博士生导师，担任先进网络与计算系统研究所所长、国家地方联合工程实验室副主任。入选国家海外高层次人才青年项目、德国洪堡学者、珠江人才计划创新团队带头人。研究方向为边缘计算、边缘智能、联邦学习等，曾获得IEEE ComSoc学会亚太区杰出青年学者奖、IEEE ComSoc学会Young Professional最佳论文奖、CCF A类国际会议IEEE INFOCOM的最佳论文亚军奖、IEEE ICC最佳论文奖等学术奖项，获邀担任IEEE Open Journal of Communications Society领域编辑、IEEE Transactions on Wireless Communications和IEEE Internet of Things Journal副编辑。

梁云

北京大学 长聘副教授、CCF 青年科学家奖获得者

报告题目：面向边缘智能的可重构计算

报告简介：近年来, 通用处理器的能耗瓶颈和机器学习等新兴智能应用对计算能力的需求驱动着新硬件的快速发展。可重构芯片 (FPGA) 因为其具有比传统CPU 更高的效率，而且可以灵活地为不同的应用定制高效的架构，非常适合多样的边缘智能计算场景。然而，如何有效利用FPGA中的异构资源，提高智能应用的性能是目前面临的重要问题。本课题组从算法、编译、体系结构等多个层面，设计全栈式的可重构边缘计算优化方案。

讲者介绍：梁云，北京大学信息科学技术学院长聘副教授、博雅青年学者、北大-商汤智能计算联合实验室主任。梁云的研究领域是芯片设计自动化EDA和计算机体系结构，累计在相关领域的国际知名会议和期刊如ISCA、ASPLOS、MICRO、HPCA、DAC、ICCAD、FPGA等发表论文100余篇, 两次被评为国际会议 (ICCAD 2017, FCCM 2011) 最佳论文，6次被提名为国际会议 (PPoPP 2019, DAC 2017/2012, ASPDAC 2016, FPT 2011, CODES 2008) 最佳论文。梁云是ACM TECS 和ACM TRETS 的Associate Editor，同时也是MICRO, ASPLOS, HPCA, DAC, FPGA 等会议的TPC。梁云入选国家高层次人才计划，也是CCF青年科学家奖，北京市杰出青年科学基金，北京市智源青年科学家的获得者。

郭崎

中科院计算所 研究员

报告题目：高能效边缘训练架构

报告简介：由于网络带宽、通信延迟以及隐私保护等问题，边缘训练有望成为诸多应用场景下快速提升系统适应能力的有效途径之一。然而，随着数据和模型规模的不断增加，边缘训练受限于计算、存储和能耗约束，对底层计算架构提出了更高要求。我们拟从算法和架构等维度探讨高能效边缘训练的潜在解决方案。

讲者介绍：郭崎，中科院计算所研究员，博导。长期从事智能计算系统相关研究。在包括ISCA、MICRO、HPCA等CCF-A类会议及ACM/IEEE汇刊上发表论文60余篇。曾获首届中国科协青年人才托举工程等项目支持。

陈旭

中山大学 教授，CCF分布式计算与系统/物联网专委会委员

报告题目：边缘计算与人工智能

报告简介：边缘计算通过将计算存储能力和智能服务能力向网络边缘迁移，使应用、服务和内容可以实现本地化、近距离、分布式部署，从而有力支撑各类新兴智能应用的高容量、强计算、以及低时延等业务需求。同时，充分利用边缘计算，通过网络人工智能技术，实现智能化边缘网络信息感知与性能优化，可促进通信、计算和存储的深度协同融合。在本报告中，讲者将针对边缘计算与人工智能的交叉融合前沿展开探讨，重点阐述边缘计算赋能人工智能（Edge for AI）以及人工智能使能边缘计算（AI for Edge）的最新研究进展。

讲者介绍：陈旭，中山大学教授、博士生导师，担任先进网络与计算系统研究所所长、国家地方联合工程实验室副主任。入选国家海外高层次人才青年项目、德国洪堡学者、珠江人才计划创新团队带头人。研究方向为边缘计算、边缘智能、联邦学习等，曾获得IEEE ComSoc学会亚太区杰出青年学者奖、IEEE ComSoc学会Young Professional最佳论文奖、CCF A类国际会议IEEE INFOCOM的最佳论文亚军奖、IEEE ICC最佳论文奖等学术奖项，获邀担任IEEE Open Journal of Communications Society领域编辑、IEEE Transactions on Wireless Communications和IEEE Internet of Things Journal副编辑。

周可

华中科技大学 教授

报告题目：存储系统中的计算实例

报告简介：在存储系统中引入计算能力，有助于提高存储系统性能、扩展存储系统功能。本报告通过介绍缓存分配、内容查询等实例，分析如何在存储系统增加计算过程及其带来的利弊。缓存分配实例通过在线计算缓存缺失率曲线，从而为动态分配缓存提供依据。内容查询实例通过计算数据内容哈希，从而为数据内容相似性查询提供基础。报告还将探讨该研究方向上的新趋势。

讲者介绍：周可，华中科技大学教授，博士生导师，教育部长江学者奖励计划特岗学者，中国计算机学会杰出会员。主要从事云存储、智能存储的研究。现任信息存储系统教育部重点实验室副主任，华中科技大学-腾讯公司智能云存储技术联合研究中心主任。获国家技术发明二等奖1项、省部级一等奖3项，主持制定国家标准3项，获授权发明专利50余项，在国内外学术刊物和会议上发表论文100余篇。

葛建壮

华为 首席架构师

报告题目：华为超融合在边缘计算领域的实践和研究探索

报告简介：随着边缘计算的快速发展，华为超融合在农业、交通、能源、危化等边缘场景有越来越多的应用，积累了大量的实践，与此同时，根据边缘的实际需求和未来发展洞察，LAB对AIoT、边缘容器、DPU、智能边缘、边云&边边协同等领域进行了深入的探索和研究，并在LAB的九霄OS中逐步迭代演进，支撑边缘业务的持续创新。

讲者介绍：现任华为技术有限公司数据存储与机器视觉产品线DataFabric LAB边缘领域负责人和九霄OS首席架构师，从事 IT 行业17年，长期负责边缘平台和云边协同的技术创新，对混合云、云计算、边缘容器、函数计算、AIoT和云边协同有深入研究。

舒继武

清华大学 长聘教授、厦门大学信息学院院长，CCF会士、信息存储技术专委会主任

报告题目：云-边协同的智能感存算融合系统与技术探索

报告简介：随着5G、物联网等技术的应用进程加快，面向万物互联的智能终端已经无处不在，据统计，2020年全球物联网设备总量已达240亿。在如此庞大的设备终端构建的复杂网络中，由云-边-端构成的智能应用在数据处理时，由于任务分工的固有限制以及传统体系架构存在的“内存墙”、“存储墙”等问题，正面临计算效率、通信延迟、扩展性、实时性、能耗等各方面的严峻挑战。为此，相关研究提出一种让“边”更强更近的近数据感存算融合技术，从而提供更强大的计算、更快的存储、更低的能耗以及更短的通信距离。报告将首先综述国内外存算融合技术的相关工作；然后介绍本团队围绕云边协同的智能感存算融合技术开展的系列研究，主要包括：存算融合体系架构的数据流与计算流重构，基于感存算融合的认知与决策，云-边协同的智能计算与数据共享等；最后介绍近数据智能感存算融合系统在航天航空、气象预测、工业机器人等场景下的经典应用案例。

讲者介绍：舒继武，清华大学长聘教授、博士生导师，厦门大学信息学院院长，教育部长江学者特聘教授，IEEE Fellow，中国计算机学会理事、会士、信息存储技术专委会主任。主要研究方向：新型非易失存储存储系统，闪存存储系统，分布式存储系统，数据存储可靠性，近数据智能存算融合系统等；主持过863、国家重点研发、国家杰出青年科学基金、自然科学重点基金等项目，相关成果发表在包括SOSP、OSDI、FAST、USENIX ATC、MICRO、ISCA、ASPLOS、SC、VLDB、ICDE等顶级国际学术会议和ACM TOS、IEEE TC、IEEE TPDS等权威期刊上的论文百余篇，任IEEE Trans. on Computers、ACM Trans. on Storage等期刊编委；获国家科技进步二等奖和国家发明技术二等奖各1次，获省部级科技一等奖、二等奖共5次，2020年获华为“奥林帕斯”奖,2020年获CCF技术发明一等奖。