云边协同的智能存算融合技术与系统论坛@CNCC | 数图回看
导读:一年一度的CNCC(中国计算机大会)即将于2021年10月28-30日召开,在计算领域专业人士的支持下,本届大会共开设了111个技术论坛,涉及学术、技术、产业、教育、科普等方面共计32个方向,令人耳目一新。其中云边协同的智能存算融合技术与系统论坛,由清华大学长聘教授、厦门大学信息学院院长舒继武教授担任论坛主席。
论坛日程安排
时间 | 主题 | 主讲 嘉宾 | 单位及任职 |
13:00-13:25 | 面向边缘智能的可重构计算 | 梁云 | 北京大学,长聘副教授 |
13:25-13:50 | 高能效边缘训练架构 | 郭崎 | 中科院计算所,研究员 |
13:50-14:15 | 边缘计算与人工智能 | 陈旭 | 中山大学,教授 |
14:15-14:40 | 存储系统中的计算实例 | 周可 | 华中科技大学,教授 |
14:40-15:05 | 华为超融合在边缘计算领域的实践和研究探索 | 葛建壮 | 华为技术有限公司,首席架构师 |
15:05-15:30 | 云-边协同的智能感存算融合系统与技术探索 | 舒继武 | 清华大学/厦门大学,教授 |
15:30-16:00 | Panel研讨 |
讲者:舒继武 清华大学长聘教授、厦门大学信息学院院长
简介:近年来,随着新型非易失存储器NVM如3D XPoint等的推出和应用,通过内存总线连接CPU的NVM—持久性内存PM,一方面,PM不仅具有与DRAM性能接近、非易失性、字节寻址、静态功耗低的特点,还具有读写不对称、写延迟高、寿命有限等不足;另一方面,持久性内存PM提供了内存级的数据持久性,可构建持久性内存存储系统,但却改变了传统存储系统两级存储的模式,且易失性和持久性的边界有了变化。这些都导致持久性内存存储系统的软件层次需要变革。
讲者:陈旭 中山大学教授、先进网络与计算系统研究所所长
简介:首先引入介绍了边缘计算的兴起背景,表示我们需要考虑的问题是人工智能能为边缘计算提供哪些助力。边缘计算人工智能彼此赋能。从边缘计算赋能AI的角度来说,深度学习网络的规模很大,把大型网络进行部署很难做到实时性。将实时边缘智能分为离线与在线两个部分,离线对神经网络进行训练,做到在精度和时延方面的tradeoff,在线考虑模型优化,网络的切分状态,做到自适应调整退出点和切分点,自动化智能部署。
讲者: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
简介:芯片的性能取决于两个因素。一是决定芯片计算能力峰值的硬件架构,二是决定芯片实际性能发挥的底层软件库。芯片的硬件架构设计需要使用繁琐的硬件描述语言,而芯片的软件库设计需要使用底层的编程和编译优化技术。不论是芯片的硬件设计还是底层软件开发都依赖人工设计与调优,周期漫长。本报告介绍了软硬一体的敏捷芯片开发流程,通过自动化工具自动生成智能芯片的软硬件设计,降低芯片的硬件设计与软件开发门槛,并提供比人工设计更好的性能。
今年CNCC大会主题是“计算赋能加速数字化转型”。今年的特邀嘉宾包括ACM图灵奖获得者John Hopcroft教授和Barbara Liskov教授,南加州大学计算机科学系和空间研究所Yolanda Gil教授,陈维江、冯登国、郭光灿、孙凝晖、王怀民等多位院士,及众多深具业内影响力的专家。
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