當(dāng)時(shí)作為論壇出品人的是上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系副研究員、博士生導(dǎo)師吳晨濤，而今年的論壇出品人還是吳晨濤。

在吳晨濤的策劃和組織之下，邀請到了包括之江實(shí)驗(yàn)室研究專家曾令仿、華東師范大學(xué)海內(nèi)外公開招聘教授，博士生導(dǎo)師，上海市計(jì)算機(jī)學(xué)會存儲專委主任石亮、浙江大學(xué)研究員，博士生導(dǎo)師何水兵、上?？萍即髮W(xué)信息學(xué)院 助理教授、研究員殷樹四位老師。

在峰會召開期間，有杭州本地的芯片設(shè)計(jì)公司找到作為工作人員的我，希望我能介紹某位學(xué)校的演講嘉賓，能讓他們?nèi)プ鰧W(xué)校做校招，可見其對于人才的迫切需求，也從側(cè)面看到了杭州科技公司的朝氣。

而在學(xué)術(shù)論壇現(xiàn)場，幾位老師的介紹不僅內(nèi)容很前沿，很有干貨，也極具實(shí)用價(jià)值。

吳晨濤老師分享的內(nèi)容是關(guān)于用糾刪碼來解決云存儲系統(tǒng)面臨嚴(yán)重的數(shù)據(jù)丟失問題，研究主要是針對于閃存陣列里，特別有糾刪碼場景下怎么樣去降低寫延時(shí)。

云存儲系統(tǒng)通常有兩種提高數(shù)據(jù)可靠性的方式，一種多副本，一種就是糾刪碼，多副本的方式適合熱數(shù)據(jù)，溫冷數(shù)據(jù)適合采用糾刪碼機(jī)制，既可以保證很高的可靠性，也可以降低存儲成本。

基于糾刪碼的技術(shù)存在著寫放大的問題，有可能會帶來性能下降的問題，吳晨濤的分享總結(jié)了現(xiàn)有一些寫更新方法，提出一種基于圖匹配算法來解決數(shù)據(jù)更新策略和垃圾回收策略，減少更新中讀寫IO放大問題，進(jìn)行了許多優(yōu)化。

這一種技術(shù)適合用在超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心里，實(shí)際應(yīng)用中，這些技術(shù)研究是在于阿里云的合作中完成，并在阿里云得到了實(shí)際應(yīng)用。

之江實(shí)驗(yàn)室研究專家曾令仿分享的主題是《面向新型存儲器的雙模文件系統(tǒng)》，閃存要實(shí)現(xiàn)容量和性能之間要平衡，就需要有多種模態(tài)，如果容量更大就需要模數(shù)增加，但可靠性會急劇下降。SLC的性能非常好，但MLC和TLC性能就比較差，做雙模文件系統(tǒng)工作需要就需要比較深入的考慮。

之江實(shí)驗(yàn)室成立于2017年9月6日，是浙江省委、省政府深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略、探索新型舉國體制浙江路徑的重大科技創(chuàng)新平臺。實(shí)驗(yàn)室主攻智能感知、人工智能、智能網(wǎng)絡(luò)、智能計(jì)算和智能系統(tǒng)五大科研方向。

華東師范大學(xué)海內(nèi)外公開招聘教授，博士生導(dǎo)師，上海市計(jì)算機(jī)學(xué)會存儲專委主任石亮教授分享的是移動分布式智能終端存儲系統(tǒng)方面的研究，這一研究已經(jīng)在手機(jī)廠商的手機(jī)里得到了實(shí)際應(yīng)用。

石亮教授分享的內(nèi)容是一種內(nèi)存交換技術(shù)，解決手機(jī)系統(tǒng)因內(nèi)存不足導(dǎo)致打開應(yīng)用過多時(shí)，需要重新加載應(yīng)用的問題，普通手機(jī)能在兩三個(gè)應(yīng)用之間無縫切換，當(dāng)打開應(yīng)用過多時(shí)，就需要重新打開，究其根本是因?yàn)閮?nèi)存不足造成的。

石亮的分享提到了內(nèi)存交換技術(shù)是將部分不是特別關(guān)鍵的內(nèi)存數(shù)據(jù)遷移到NAND存儲中，當(dāng)需要用這部分內(nèi)存的時(shí)候再加載回來，以此實(shí)現(xiàn)多個(gè)應(yīng)用隨時(shí)可用的狀態(tài)，提高手機(jī)用戶的使用體驗(yàn)。

當(dāng)然，這一過程需要做很多優(yōu)化，也需要做安卓系統(tǒng)層次上的調(diào)整，需要以比較高的性能完成數(shù)據(jù)在內(nèi)存和閃存之間的來回遷移。

石亮的分享還提到了跨設(shè)備內(nèi)存共享的技術(shù)，讓手機(jī)通過無線網(wǎng)絡(luò)傳遞內(nèi)存數(shù)據(jù)，讓手里的手機(jī)使用別的設(shè)備上的內(nèi)存，這一做法還是非常新穎的，如果將來能實(shí)現(xiàn)這一技術(shù)，可以解決大部分設(shè)備上內(nèi)存不足的問題，聽起來就讓人激動。

浙江大學(xué)研究員，博士生導(dǎo)師何水兵介紹的主題是基于憶阻器的自動深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝和映射，使得機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)算中的矩陣向量運(yùn)算更加高效和正確。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動駕駛、自然語言處理、圖像識別等領(lǐng)域應(yīng)用的越來越多，市場上出現(xiàn)了包括GPU、TPU、ASIC的各種加速器，主流的深度學(xué)習(xí)計(jì)算架構(gòu)主要還是基于傳統(tǒng)的馮·諾伊曼體系結(jié)構(gòu)，隨著摩爾定律失效，馮·諾伊曼結(jié)構(gòu)會帶來延遲強(qiáng)和功耗強(qiáng)的問題。

而新的存算一體技術(shù)因?yàn)樯倭嗽谟?jì)算完成再寫入數(shù)據(jù)的過程，少掉很多數(shù)據(jù)傳輸?shù)牟僮鳎粌H降低了延時(shí)，還降低了功耗，目前比較流行的存算一體化介質(zhì)就是憶阻器（ReRAM），在存算一體化的工作中，如果不加修改的進(jìn)行比較完全的矩陣操作則會存在精度下降的問題。

經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，可以去掉應(yīng)用矩陣?yán)锏囊恍┎恢匾闹?，從而降低部分資源開銷，這就是量化或者裁減。研究提出的軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)裁剪和映射方案，使得矩陣向量運(yùn)算更加高效和正確。

上?？萍即髮W(xué)信息學(xué)院助理教授、研究員殷樹介紹如何為生物分子動力學(xué)可視化應(yīng)用提供計(jì)算就緒數(shù)據(jù)，落點(diǎn)是一個(gè)叫ADA的輕量級文件系統(tǒng)層。

如今的高性能計(jì)算不再只是做仿真和科學(xué)模擬，還要處理數(shù)據(jù)分析的問題。高性能計(jì)算在存儲方面的特點(diǎn)是寫入一次讀取多次，需要優(yōu)化讀性能。

Molecula Dynamics（MD是分子動力學(xué)應(yīng)用）是科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域或者傳統(tǒng)高性能計(jì)算領(lǐng)域是常見的應(yīng)用，生物學(xué)家更希望看到分子的運(yùn)動的圖，這需要用一系列可視化工具。

可視化工具需要加載大量的數(shù)據(jù)，其中包括水分子的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)可以剔除水分子部分的數(shù)據(jù)，從而節(jié)省很大部分的內(nèi)存，反復(fù)的加載過程需要反復(fù)進(jìn)行多次壓縮和解壓縮操作，耗費(fèi)CPU算力。

輕量級文件系統(tǒng)中間層ADA，轉(zhuǎn)為分子動力學(xué)可視化應(yīng)用做了優(yōu)化，性能最高提升達(dá)14倍，內(nèi)存利用率提高大概2倍多，而且能耗也大幅下降。

以上是此次學(xué)術(shù)論壇的精彩內(nèi)容梗概，受限于作者本人的知識體系限制，只能部分呈現(xiàn)精彩內(nèi)容。

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