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计算机体系结构国家重点实验室成功举办首届前沿高峰论坛
时间:2019-01-21 01:35:52      点击 :次      来源:      收藏

计算机体系结构国重首届前沿高峰论坛于2019年1月11日在中科院计算所召开。本次高峰论坛旨在汇聚计算机系统结构领域顶尖学者的前沿科研思想,推动和提升学术交流,为从事计算机体系结构领域的优秀学者搭建一流的学术交流平台。来自高等院校、科研院所、企事业单位的专家、科研工作者、工程师、学生等约300人参加了本次峰会,峰会得到参会者的一致好评。

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与会人员合影留念

首先,大会主席、国重主任孙凝晖研究员致欢迎辞,国重学委会主任李国杰院士作为荣誉主席致辞,国重常务副主任李晓维研究员担任程序主席并主持了会议。本届峰会共有四个主题论坛,分别为软硬件安全、金融计算与图数据体系结构、人工智能体系结构以及开源芯片。中国工程院院士、中科院计算所研究员倪光南院士、清华大学微电子系主任魏少军教授、华中科技大学计算机学院院长冯丹教授、北京大学科学技术学院吴思教授、上海交通大学计算机科学与工程系主任过敏意教授、清华大学-360企业安全联合研究中心主任段海新教授、浙江大学系统科学及工程主任徐文渊教授、中科院计算所先进计算机系统研究中心主任包云岗研究员、东北大学计算机学院袁野教授、南京大学信管学院丁晓蔚副教授十位嘉宾齐聚一堂,从不同领域探索有关热点研究,分享了各自在体系结构领域的最新工作成果,报告现场座无虚席。


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大会荣誉主席、国重学委会主任李国杰院士致辞

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大会主席、国重主任孙凝晖研究员致欢迎辞

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大会程序主席、国重常务副主任李晓维研究员主持会议

软硬件安全论坛
李华伟研究员主持了本次论坛。 本论坛特邀了三位讲者, 魏少军教授,段海新教授,徐文渊教授分别围绕硬件安全、 协议安全、物联网安全做了精彩的报告。 魏少军教授在报告中表示“芯片硬件安全是确保网络安全的基石”,但是目前的硬件安 全面临着以熔断和幽灵为代表的微架构安全漏洞和以ME/AMT/PSP 等为代表的系统漏洞带 来的严峻挑战。为了应对这些安全挑战,魏少军教授介绍了如何使用可重构芯片(软件定义 芯片)来提升芯片硬件安全,可重构芯片以RCP(可重构处理器芯片)为核心,能够实现软 件和硬件均可编程,并支持动态分割、异构、主动防御等安全特性,可以大幅提升芯片的硬 件安全特性。

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魏少军教授做题为“芯片硬件安全发展思路初探”的报告

段海新教授则从互联网的基本原则出发,认为端到端是互联网体系结构设计的理想原则,但是现实则是一系列的中间盒子的极度流行,并进一步的结合DNS和HTTP协议阐述了DNS路径劫持和HTTP劫持带来的一系列的安全隐患和隐私泄露问题,并探讨了相对应的安全方案DNSSEC和HTTPS在全球的应用和部署现状。最后,段海新教授呼吁加快推进DNSEC和HTTPS的大范围部署以提升我国的整体网络空间安全水平。

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段海新教授做题为“端到端安全协议的理想与现实---以DNS和Web为例”的报告

不同于传统的硬件安全/协议(软件)安全对数字信息的安全防护,物联网设备包含海量的来自于传感器的模拟信号,针对保障这些模拟信号的安全问题,徐文渊教授进行了题为“物联网安全之感知安全”的深入报告,针对物联网的深度融合、系统封闭、通讯开放的特点,从可信感知、安全运行和可靠传输三个研究方向介绍了相关的研究进展。

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徐文渊教授做题为“物联网安全之感知安全”的报告

金融计算与图数据体系结构论坛
鄢贵海研究员主持了本次论坛。 本论坛特邀了两位讲者,袁野教授和丁晓蔚副教授围绕大图数据、区块链、金融数据等方面做了精彩报告。在现今世界,金融计算的范畴已经从传统的风险计算扩展到了一切与生产、消费、交易相关的数据,甚至有学者说“一切数据都是金融数据”。 袁野教授研究方向为大数据管理与分析,报告讲述了新型大图的概念,现状以及图数据体系结构。大图数据是数据结构最复杂的形式,也是连接真实世界与信息世界最直接的一种抽象方式。但是处理大图数据是极其困难,成为国际前沿的代表性研究课题。袁野教授提出的图的树分解技术给处理大图数据提供了一种有效的方法,为进一步建立面向大图数据体系结构提供了参考。

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袁野教授做题为“新型大图数据的体系结构”

丁晓蔚副教授主要就区块链、人工智能与金融创新、供应链金融、监管科技及新金融创新服务于实体经济的理论和实践探索展开讲述,指出金融创新急需底层技术的支撑,也需要与时俱进的技术创新与突破。风险量化的问题本质上还是一个复杂的高纬数据处理的问题,结合专用计算架构将为金融计算开创新的未来。

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丁晓蔚副教授做题为“区块链+人工智能与金融创新”报告

人工智能体系结构论坛
陈云霁研究员主持了本次论坛。 本论坛特邀了三位讲者,冯丹教授、吴思教授和过敏意教授围绕存算一体非易失存储及相关的优化技术、神经计算体系架构、人工智能云服务做了精彩报告。 主题三是面向人工智能的体系结构,以人工智能为代表的应用包含大量的数据移动,进一步的加剧了“冯诺依曼平静”,针对这一问题,冯丹教授介绍了如何从器件创新进行突破,介绍了存算一体非易失存储及相关的优化技术,包含存算以体的NVM体系结构,基于忆阻器的高效可靠存储和相应的多级存算操作优化技术。

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冯丹教授做题为“存算一体非易失存储及优化技术”报告

吴思教授则结合大脑的结构特征探讨了现有的深度学习方法的缺陷和不足,并认为神经计算具有非常明显的不同于深度学习的特征,包括“Event-based”、“Stochastic”、“Population level”等,这些特征对于体系结构的研究者具有非常重要的参考意义。

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吴思教授做题为“神经计算的体系结构”报告

冯丹教授的研究专注于器件上的创新,吴思教授专注于计算架构上的创新,而过敏意教授则更加专注于人工智能应用在云端部署时面临的资源利用率和可靠性问题。针对运行人工智能应用的异构加速的资源利用率和应用的服务质量之间的矛盾,过敏意教授介绍了Baymax,通过精确的应用异构执行和资源竞争建模,实现保证延迟敏感型服务的服务质量的基础上提升整体的资源利用率。针对可靠性问题,过敏意教授描述了基于“容错域”的非对称容错系统的核心思想。

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过敏意教授做题为“低延迟、高可靠的人工智能云服务”报告

 

开源芯片论坛
李晓维研究员主持了本次论坛。 本论坛特邀了两位讲者,倪光南院士和包云岗研究员围绕开源芯片做了精彩报告。 倪光南院士做了题为“迎接开源芯片新潮流”的学术报告,报告认为开源将逐渐从软件走向芯片,并详细介绍了开源芯片RISC-V,阐述了RISC-V相比于X86和ARM在指令集开放性、普适性、可控性方面的优势,以及中国开源芯片联盟在推动RISC-V发展中的努力。

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倪光南院士做题为“迎接开源芯片新挑战”报告
 

包云岗研究员则以标签化冯诺依曼(LvNA)架构的研究历程为例,与现场的听众分享了基于RISC-V的软硬件协同的敏捷开发的新模式,引起了与会人员的激烈讨论与广泛关注。LvNA旨在解决计算机体系结构中的不确定带来的一系列的问题,是非常基础的体系结构创新,而基于RISC-V的敏捷开发模式可以大幅度提升芯片开发的效率,降低芯片开发的入门门槛,能够支撑更多的体系结构创新研究。

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包云岗研究员做题为“开源芯片与敏捷开发实践”报告



计算机体系结构国家重点实验室于2011年4月2日科技部批准建设,2013年5月22日顺利通过科技部组织的验收,2018年1月8日被科技部评为优秀类国家重点实验室。实验室始终定位于计算机体系结构领域的应用基础研究,面向国家重大战略需求,坚持理论创新与应用创新并举,取得了有国际影响的成果,在计算机体系结构学科前沿领域和满足国家重大战略需求方面发挥不可替代的作用。已发展为领域内国内领先、具有较高国际影响力的实验室。



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