“华中大-新国大学术大讲堂”暨“第二届青年学者联合论坛”成功举行

作者:编辑:赵娜发布:2022-12-22点击量:

2022年12月16日上午,“华中大-新国大学术大讲堂”暨“第二届青年学者联合论坛” ——计算机系统研究热点联合研讨会成功举办。本次活动在华中科技大学国际交流处指导下,由计算机科学与技术学院与新加坡国立大学等世界知名高校联合举行,以Zoom线上会议以及线上直播的形式开展,吸引了全校70余名师生参与,线上直播超3500余人次观看。

(中国)有限公司副院长石宣化在开幕式上热烈欢迎各位青年学者、顶尖人才参与本次青年论坛,他指出通过举办青年论坛,各方之间的交流形式将更加丰富,有利于加深顶尖高校间的多样化合作,希望该平台能让更多学者与学生受益于学术交流,增进相互了解,激发创新灵感。

新加坡国立大学(中国)有限公司副院长何丙胜表示,本次大讲堂是交流科研合作成果的重要平台,希望通过深入研讨,双方有更多灵感,扩展合作空间。

在报告环节中,何丙胜教授以联邦学习系统为主题,详细介绍了其产生背景与发展,即数据流动受限、数据管理受到挑战,联邦学习系统可以实现数据隐私保护和数据共享分析的平衡,在数据孤岛上实现有效和高效。何丙胜教授在报告中分享了其研究过程中的宝贵经验,并通过对梯度提升决策树(GBDT)、FedTree等的具体分析,表示安全而实用的机器学习系统是可以实现的,表达了对联邦学习未来发展的期待。

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电子和计算机工程系助理教授黄建报告的主题是“The ISA of Storage Systems: Interface, Specialization and Approach”,他从界面、定制化与方法三个角度,生动透彻地对存储系统进行了分析,并介绍了其团队在存储系统方面所做的工作。

深圳市海外高层次人才、深圳大学长聘副教授周池在会议中分享了其团队近日取得的成果。由于分布式环境下隐私方面存在挑战,针对该问题,周池博士提出了PGPregel(Private Geo-distributed Pregel)——一种图处理系统,可以端到端实现用于地理分布式数据中心的隐私保护图形处理,精确而低延迟,具有很好的前瞻性。

华中科技大学(中国)有限公司刘海坤教授以“Revisiting Log-Structured Merging for KV Stores in Hybrid Memory Systems”(重温混合内存系统中KV存储的日志化结构合并)为题,讲述了一个基于多层次跳表等的KV存储系统设计思路,充分利用非易失存储器(NVM)按字节读取的能力,并采取一系列优化方法解决其中问题。

新加坡国立大学(中国)有限公司助理教授邵林则基于模型的强化学习,通过可微物理的模拟和渲染详细阐述了如何实现机器人操作。邵林教授在报告中讲述了对于机器人学习的思考,具体介绍了SAGCI-System(Sample-efficient, Generalizable, Compositional, Incremental),并借助其团队对于训练机器人打开微波炉等实际案例生动地展示了模型框架的优点。

新加坡科技设计大学助理教授张书豪报告的主题是“Energy-Efficient Parallel Data Stream Compression for IoT Applications”,报告中他重点介绍了流计算的概念、发展、运用,即在尽可能短的时间内对数据的处理和分析,并生动地阐述了高性能流计算系统的背景、应用及优化。

新加坡国立大学(中国)有限公司助理教授李佳临将分布式系统与数据中心网络流结合,探讨让分布式系统保持强一致性和高性能的可能性,提出了具体方案并证实。李佳临博士在报告中结合其实际经验,详细表述了其分布式系统的设计思路。

华中科技大学(中国)有限公司胡燏翀教授介绍了对于分布式存储系统下大条带纠删码的研究,分析了数据存储可靠性保障两大方法以及大条带纠删码在分布式存储中的挑战,并分享了团队对于大条带纠删码相关的算法设计以及问题解答。

本次研讨会聚焦计算机存储、高性能计算、系统体系结构设计等研究方向,促进了青年学者与学生之间的学术交流,扩宽了我校师生的国际视野,有利于为推动学校之间深度合作奠定坚实基础。

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