來自華中科技大學的劉海坤教授的報告主題為基于新型非易失內(nèi)存的鍵值對存儲系統(tǒng)（MioDB）。作為一種簡單高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，鍵值對（KV）存儲系統(tǒng)已成為互聯(lián)網(wǎng)應用的基本組件，而為了利用高速的順序?qū)?，LSM-Tree犧牲了一定讀性能，將隨機寫轉(zhuǎn)化為順序?qū)?，大幅提高了KV存儲系統(tǒng)的寫吞吐率。然而，LSM存在嚴重的寫放大和寫停留問題。目前新興的非易失內(nèi)存（PM）為解決這一問題提供了契機。目前國內(nèi)外利用PM對基于LSM樹的KV鍵值對存儲系統(tǒng)的優(yōu)化方案并沒有利用PM的字節(jié)尋址特性，沒有對傳統(tǒng)LSM數(shù)的SSTable改進，而MioDB則提出使用跳表代替SSTable，消除序列化和反序列化開銷，減少系統(tǒng)寫放大和寫停留。經(jīng)測試，MioDB和最新工作MatrixKV相比，隨機寫吞吐量提高2.5倍，寫放大降低2.6倍。

來自國防科技大學的馬勝教授的報告主題為面向緊湊型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的脈動陣列結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計。脈動陣列為有節(jié)奏地計算、傳輸數(shù)據(jù)的處理單元網(wǎng)絡，傳統(tǒng)的脈動陣列無法適應卷積神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展過程中小尺寸卷積和深度可分離卷積的優(yōu)化方案，性能出現(xiàn)嚴重損失和可擴展性不足。因而報告提出了可配置多向脈動陣列（CMSA），通過雙向路徑解決非對稱切分問題，從而優(yōu)化小尺寸卷積計算，并且設(shè)計新的數(shù)據(jù)流、改動脈動陣列結(jié)構(gòu)來優(yōu)化深度卷積。隨后，報告對深度卷積進行進一步分析，提出可配置異構(gòu)脈動陣列（CHSA），通過單通道輸出固定數(shù)據(jù)流擴展映射空間和改變循環(huán)展開策略，并進一步設(shè)計異構(gòu)PE設(shè)計，有效提高了計算時PE利用率。

來自上海交通大學冷靜文長聘教軌副教授的報告主題為人工智能芯片編譯器研究。人工智能編譯器是發(fā)揮硬件算力的重要基礎(chǔ)，國產(chǎn)人工智能芯片的峰值算力高，但實際代碼的利用率低，研究AI芯片的配套軟件工具棧（包括編譯、優(yōu)化、運行時系統(tǒng)等）刻不容緩。而新一代人工智能編譯器有三大挑戰(zhàn)：①多模型的協(xié)同編譯優(yōu)化、②跨硬件架構(gòu)的算子級優(yōu)化和③模型精度感知的編譯優(yōu)化，為了應對上述挑戰(zhàn)，冷靜文副教授擴充了現(xiàn)有編譯器的中間表示，提出了多層次IR的編譯器范式，并產(chǎn)出了三大成果：①基于任務IR的靜態(tài)多版本編譯器、②基于硬件級IR的跨架構(gòu)編譯器和③計算圖IR的插樁接口以及計算圖重編譯。

來自中國科學技術(shù)大學的李永坤副教授的報告主題為高可靠鍵值存儲系統(tǒng)。報告分為背景介紹、LSM樹的優(yōu)化和LSM樹在實際應用中存在的問題三個部分。在海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)飛速增長的背景下，鍵值存儲以其靈活的數(shù)據(jù)類型、簡單的接口、無需目錄樹和高可擴展性的優(yōu)點代替?zhèn)鹘y(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫和文件系統(tǒng)得以廣泛應用。主流持久化鍵值存儲系統(tǒng)采用LSM樹結(jié)構(gòu)，然而LSM樹的層間合并會導致寫放大，逐層搜索會導致讀放大，在有多副本容錯的高可靠存儲系統(tǒng)中，尤其將多副本在一個LSM樹中統(tǒng)一管理會帶來更加嚴峻的讀寫放大。李永坤副教授提出了DEPART，在存儲層對主副本和從副本解耦，進行差異化管理，主副本保證用戶訪問，需要快速寫入和查詢，而從副本保證容錯，也需要快速寫入但查詢可以放松。因而主副本采用LSM樹存儲，從副本采用有序可調(diào)的兩層日志存儲，根據(jù)性能需求在讀寫性能之間權(quán)衡。

來自ScaleFlux技術(shù)團隊負責人孫建強先生的報告主題為可計算存儲在數(shù)據(jù)庫應用場景的實踐。隨著CPU主頻增速減緩和業(yè)務數(shù)據(jù)的增長，減少軟件棧開銷以加速計算的近存儲計算得到發(fā)展，ScaleFlux獨家推出的擁有數(shù)據(jù)透明壓縮能力的可計算存儲CSD（2000和3000）應運而生。本報告基于CSD以數(shù)據(jù)透明壓縮為例介紹可計算存儲的廣闊前景。存儲中的透明壓縮即在SoC中對寫入的數(shù)據(jù)壓縮后寫入存儲介質(zhì)，壓縮和解壓縮的過程對主機透明。這一技術(shù)可以減少寫入量進而提高閃存的壽命，同時達到邏輯擴容、提高性能的效果。和軟件壓縮相比，透明壓縮數(shù)據(jù)存放更緊湊、壓縮率更高，以MySQL無壓縮場景為基準，在純文本數(shù)據(jù)集中，CSD 2000的壓縮比達2.96：1。

來自上汽技術(shù)中心基礎(chǔ)軟件架構(gòu)師張毅峰先生的報告主題為車載高性能計算與存儲。報告分為電子電器架構(gòu)（E/E）的進化、車載高性能計算、車載高性能存儲和云端高性能存儲四大部分。張毅峰先生提出，從車輛到云端各個環(huán)節(jié)都需要大量數(shù)據(jù)存儲，車載數(shù)據(jù)主要為無需連接即可工作的實時應用的車輛數(shù)據(jù)，而云存數(shù)據(jù)主要為性能分析，改進和推送到車輛的數(shù)據(jù)，因而需要結(jié)合兩個特性，全面支持從“車”到“云”，再從“云”到“車”的存儲需求。最后張毅峰先生以高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的存儲需求及其在云平臺中的運用為例進行案例分析，進一步透徹闡釋這一主題。

songjy