潇湘论道2-前沿交叉技术与学科建设研讨会

暨CCF体系结构走进江南·体育（中国区）官方网站

时间 ：11月12日（星期二）19:00

地点：致远楼一楼学术报告厅

一、讲者列表

二、演讲信息

讲者1： 李超 上海交通大学

报告题目：边缘多模态计算的跨栈优化机遇与挑战

演讲人简介：

李超，上海交通大学教授，博导，CCF杰出会员，研究领域为高性能高能效的可扩展计算机体系结构。CCF体系结构专委会副主任，A类期刊IEEE Transactions on Computer副主编（AEIC）和领域首席编委。主持基金委优秀青年科学基金、科技创新2030“新一代人工智能”重大项目课题等项目。在TC、TPDS、TACO、CSUR、ISCA、MICRO、HPCA、RTSS、SC、VLDB等高水平期刊和会议上发表论文130余篇，同时获得包括ISCA、HPCA等A类会议在内的最佳/焦点论文奖5次, 提名奖4次；授权国内外发明专利30余项, 参与获得教育部科技进步奖一等奖1次。入选上海市青年科技启明星、全国高校计算机专业优秀教师奖励计划，并获IEEE TCSC可扩展计算早期职业成就奖、CCF分布式计算与系统青年创新先锋、CCF青年科技奖等荣誉。

报告摘要：

多模态计算（multi-modal computing）任务依赖一系列模态传感器来收集包括图像、音频、文本等数据，并借助多模态深度神经网络来生成更富洞见的智能分析结果。相比单一模态分析，多模态计算能够提供更高的精确度，因此在自治系统、无人驾驶、机器人、人工智能物联网等领域有重要应用。作为一种更加复杂的边缘计算负载，多模态计算任务在算力和存力资源消耗、功耗能耗等方面的问题不容忽视，存在许多研究机遇与挑战。报告将汇报我们近年在多模态计算基准测试集开发与负载特征分析、多模态计算任务并行化与高效调度，以及边缘智算系统跨层协同设计等方面的进展。

讲者2： 杨海龙 北京航空航天大学

报告题目：面向高性能计算的性能分析与诊断工具探索

演讲人简介：

杨海龙，北京航空航天大学计算机学院教授，院长助理。国家优秀青年科学基金获得者，国家重点研发计划项目负责人。主要研究方向为高性能计算、性能调优工具、编译优化技术等。目前已在SC、ASPLOS、PPoPP、TPDS等国际会议和期刊上发表多篇学术论文，TC论文获评IEEE CS亮点论文。担任CLUSTER21体系结构领域共同主席，THPC期刊编委。担任北航本科生超算队教练，指导团队多次获得国内外赛事奖项。获2024年CCF高性能计算青年科技人才奖，指导学生获CCF体系结构专委优秀博士学位论文奖、CCF高性能计算专委优秀博士学位论文奖、ACM SIGHPC优秀博士学位论文奖。

报告摘要：

高性能计算硬件体系结构复杂和软件计算行为多样，程序性能调优需要依靠性能分析工具协助程序员定位性能瓶颈并指导性能优化。本报告针对现有性能分析工具低效根因定位能力差、忽略资源浪费、异构分析能力有限等不足，介绍了针对冗余零、无效计算、性能波动等性能分析与诊断工具，并提出了一款性能分析工具开发框架，通过上述工具和框架可以实现程序低效行为高效分析与诊断，准确定位性能波动根因，指导程序性能优化。最后，报告还对面向高性能计算的性能分析与诊断工具未来研究方向进行了展望。

讲者3： 冷静文 上海交通大学

报告题目：面向大模型的数据流体系架构研究

演讲人简介：

冷静文，上海交通大学教授，博士生导师，电子信息与电气工程学院院长助理，主要研究方向为面向人工智能的新型计算系统的设计以及性能、能效、可靠性优化，主持了优青、面上等多项自然科学基金以及龙头企业横向项目。在国际一流的会议和期刊上发表了四十多篇论文和相关国内国际专利，获得过DAC, PACT等多个国际会议的最佳论文提名奖，以及华为公司奥林帕斯奖（2023年）、IEEE体系结构年度最佳论文优胜奖（IEEE Micro Top Picks Hornorable Mention，2022年），以及阿里巴巴达摩院青橙奖（2020年）。

报告摘要：

大模型的算力需求两年内增长了240倍，远超遵循摩尔定律的芯片制程所带来的提升。因此，计算架构的演进以及计算数值格式的革新成为了计算效率提升的关键。本次报告将分析GPU架构上大模型加速的主要优劣势，并分享研究团队在数据流体系架构上的一些进展。数据流是天然的数据驱动并行执行模型，能够有效地驱动大量计算和存储资源，有望成为新一代的大模型加速引擎。

讲者4： 杨欣 华中科技大学

报告题目：视觉空间计算方法及应用

演讲人简介：

杨欣，华中科技大学电信学院教授，国家优青获得者，主要从事三维视觉和医学影像分析领域研究工作，已在TPAMI、IJCV、TMI、CVPR、MICCAI等国际权威期刊及学术会议上发表学术论文90余篇，授权美国/中国发明专利20余项，出版英文书籍章节2部；获得湖北省技术发明一等奖（排名1）、中国图象图形学会石青云女科学家奖，CCF B类会议ISMAR最佳论文提名（排名1）等奖励；入选斯坦福全球2%顶尖科学家榜单；指导学生获得全国互联网+金奖和银奖等国内外重要竞赛奖项10余次；担任IEEE-TMI、IEEE-TVCG、Multimedia System期刊编委及CVPR、MM和MICCAI领域主席、IEEE BISP技术委员会委员，CSIG青工委副秘书长，CCF多媒体专委会副秘书长等职务；中国图象图形学会杰出会员。

报告摘要：

视觉空间计算旨在通过机器视觉感知和理解真实世界，实现虚拟数字空间与物理空间的无缝融合，是增强现实、无人机自主导航等应用的关键核心技术。视觉空间计算的核心要素包括：1）位姿估计，即解析设备在物理空间中的运动位姿，和2）结构解析，即估计真实场景的三维结构。真实开放场景中，现有的视觉结构与运动解析方法鲁棒性、准确性和实时性仍面临挑战。本报告将重点介绍我们近期在双目深度估计、多视角深度估计、多传感器融合位姿估计等方面工作以及在无人机自主避障、智能手机摄影与增强现实等领域的应用。

讲者5： 王毅 深圳大学

报告题目：NVDIMM加速KV存储的探索和实践

演讲人简介：

王毅，深圳大学计算机与软件学院教授、博士生导师。国家优秀青年基金、广东省杰出青年基金、深圳市杰出青年基金获得者。CCF杰出会员，CCF体系结构专委会秘书长（2024-2027）。广东省普及型高性能计算机重点实验室常务副主任。主要研究领域包括计算机存储系统、智能芯片与智能计算系统。

报告摘要：

NVDIMM是一种提供内存接口和数据持久化的存储设备。键值（Key-Value）存储被广泛应用于主流非关系型数据库中。NVDIMM可以提供接近内存的访问速度，在目前的实践中，多数被用作SSD的缓存层，以保持“金字塔型”存储器层次结构。本次报告将简要介绍一种与传统方法不同、甚至相悖的NVDIMM管理架构。经过实验验证，该架构将NVDIMM融入KV数据库的设计中，显著缓解了KV数据库所面临的写阻塞和写放大问题。