CNCC | 高效能智能计算基础设施：高性能计算（HPC）与人工智能（AI）技术融合

曾令仿博士

CCF杰出会员、理事、之江实验室研究员

博士生导师，先后入选浙江省科技创新领军人才，国家级优秀人才。浙江省人工智能学会常务理事。目前研究领域为智能计算的系统与架构，研究方向为人工智能芯片，存算一体芯片，数据隐私保护，智算集群系统。现主持（或作为项目/课题执行负责人）科技部、工信部、国家基金委等国家级项目多项。

报告题目：从计算机系统结构角度对智能计算的思考

摘要：智能计算是当前研究热点和计算发展的方向，报告将结合我们2018-2024年申报的CNCC技术论坛邀请的专家和学者的观点，分别从器件/芯片、设备、服务器、集群和应用系统等层面，探讨智能计算相关的理论、关键技术和应用的创新与实践。

周可博士

CCF杰出会员、CCF信息存储技术专业委员会秘书长，华中科技大学教授

博士生导师，入选国家重大人才工程。主要从事海量数据存储与管理方向的研究，在SIGMOD、ATC、DAC、TPDS、TOC、ACM Multimedia、INFOCOM、MSST等发表论文百余篇。获国家技术发明二等奖1项、湖北省技术发明一等奖1项和技术进步一等奖1项、中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖1项、SC‘06存储挑战赛finalist award 1项。

报告题目：面向智能缓存分配的命中率计算方法。

摘要：缓存分配是智能计算基础设施的关键技术之一，其前提是精确计算不同缓存空间大小的缓存命中率，从而为智能缓存分配算法提供决策依据。本报告聚焦如何计算缓存命中率这一经典问题，介绍缓存命中率计算问题的来源、难点和研究进展，并探讨不同场景下的不同求解方法。

梁云博士

北京大学长聘教授

北京大学集成电路学院长聘教授，博雅特聘教授。获国家自然科学基金委杰出青年基金和北京市杰出青年基金，入选国家高层次青年人才计划，IEEE-CCF 青年科学家奖、ACM 杰出科学家、北京市智源青年科学家。主要研究方向为集成电路设计自动化EDA、软硬件协同设计、计算机体系结构，在相关领域的国际顶级会议和期刊DAC、ISCA、MICRO、ICCAD、FPGA等发表论文100余篇,, 担任ACM核心期刊 TECS 和TRETS 的副主编，同时也是MICRO, DAC, ICCAD, HPCA, FPGA 等会议的技术委员会委员。

报告题目：面向DNN的内存和性能协同优化

摘要：近年来，深度神经网络（DNN）对内存的需求逐渐增加，给其在各种设备上的部署带来了挑战。我们发现，图变换能够改变张量形状和图结构，为内存与性能之间的权衡开辟了新的空间。 本次分享将介绍我们提出的一个内存优化框架，它通过协调图变换与图调度，实现高效的内存管理。

陆游游博士

清华大学计算机系副教授、博士生导师

主要研究方向是计算机存储系统，在FAST、OSDI、SOSP等国际顶级会议上发表论文50余篇，曾获得NVMSA’14最佳论文奖、MSST’15最佳论文提名奖、SIGMOD’23研究亮点论文奖。研制高性能文件系统SuperFS，部署于鹏城云脑II，蝉联世界超算存储IO500榜单第一名（目前仍位居第一）。担任FAST、USENIX ATC、EuroSys等国际会议程序委员会委员。曾入选CCF优博、首届中国科协青托工程等计划，获国家自然科学基金重点项目、优青项目和国家重点研发计划青年科学家项目资助，获省部级奖两项。

报告题目：网络互联内存：面向高速互联的统一大内存系统探索

摘要：在面向智算的计算机架构中，存储层级越来越深，包括GPU内存、主机DRAM内存、远程CXL内存、主机SSD存储以及远程SSD；网络与互联技术发展迅速，包括RDMA、CXL等。这种变化对统一的内存访问带来了巨大挑战。本报告主要汇报了我们课题组在统一大内存系统设计方面的探索，内容包括：（1）网络互联内存的设计探索；（2）GPU和CPU内存互联的缓存设计；（3）CPU内存与SSD存储协同的设计等，并讨论新多层级内存与高速互联环境下的未来展望。

吴晨涛博士

上海交通大学教授

国家级青年人才，国家重点研发计划首席科学家，华中科技大学、美国弗吉尼亚联邦（州立）大学双博士。CCF体系结构专委会常委，上海市计算机学会存储专委会主任。研究方向主要为云存储、大数据存储系统。主持国家重点研发计划、国家自然科学基金、上海市自然科学基金等项目20余项，在IEEE TC、IEEE TPDS、ATC、HPCA、DAC等期刊会议上发表论文100余篇。研究成果荣获2019年国家技术发明二等奖、2018年和2022年上海市技术发明一等奖。

报告题目：大规模存储设备故障预测的研究

摘要：当前云计算、大数据系统需要用到海量的存储设备，但存储设备的故障会导致系统宕机和服务的不可用，极大影响上层云计算和大数据应用的平稳运行，给系统运维带来了很大的难度。本报告针对大规模存储设备故障预测算法开展研究，利用GAN等对抗样本的方式解决健康样本和故障样本不均衡的问题，提出了高效的SSD等存储设备故障预测的方法和机制，以提高大规模云计算、大数据系统的可靠性。

CNCC2024将于10月24-26日在浙江省东阳市横店镇举办，大会主题为“发展新质生产力，计算引领未来”。大会为期三天，包括18个特邀报告、3个大会论坛、138个专题论坛及34场专题活动和100余个展览。图灵奖获得者、两院院士、国内外顶尖学者、知名企业家在内的超过800位讲者在会上展望前沿趋势，分享创新成果。预计参会者超过万人。