ISPA 2019参会

标签:无 2046人阅读 评论(0)

ISPA 2019参会报告

ISPA 2019由福建农林大学在厦门举办,今年总共录取了131篇长文。据会议主持人报告,录取率大约28%ISPA 2019主要关注异构计算加速、移动计算、近似计算以及并行编程方面的研究,人工智能方面的研究工作也很多。参加的分会场包含了好几篇使用GPU加速AI运算的研究。会议文章下载链接为: https://pan.baidu.com/s/1x0ZFF6dzhvYn0BCOb-zEgw 提取码: 93ih

这里主要介绍几个keynote speeches

1.         New Era of Machine-learning Driven Computer

介绍:报告人为George Washington University Ahmed Louri教授,主要研究高性能计算架构和并行计算,重点研究互连网络,并行计算机系统的光互连,可重构计算系统以及多核架构的高校和可靠的芯片上网络。近期Dr. Lour主要研究机器学习中的高效计算、内存和互连系统中新兴的互连技术(即如何加速AI计算,异构计算等)。

 

主要内容:随着计算世界达到了摩尔定律的极限,大数据,机器学习和分析等领域高性能的计算要求并没有降低,反而越来越高。计算挑战从来没有像现在这样复杂和重要。计算时代从一个基于算法的计算世界向一个基于机器学习的、数据密集型的、以内存为中心的计算范式的迁移。这种转变是由丰富的数据和移动计算、嵌入式计算和物联网等应用空间中处理它所需的计算资源驱动的。

Dr. Louri简要介绍了计算机研究研究的新趋势,主要是有关AI带来的算力需求以及计算架构方面的创新。随后,Dr. Louri介绍了利用机器学习来同时提高异构多核架构和片上通信的能效、性能和可靠性等。

个人体会:这方面的研究主要是将架构创新和机器学习相结合,为未来的计算机架构研究提供一种远见和方向。由于AI的算力要求高,需要处理的数据量比较大。为了加速算法的执行,需要考虑算法运算的特性,如矩阵运算,设计架构的时候结合数据特点和计算特点,加速AI的执行。

2.         Empowering The Next-Generation of Deep Learning

介绍:Prof. Tao Li University of Florida(这位老师在网上很出名)Dr. Tao Li主要研究计算机架构,微处理器、内存、存储系统设计,还有新兴技术/应用对计算和计算机系统评估的影响。

主要内容:深度学习技术在大量的应用中获得了巨大的成功,并且正被越来越多地应用到实际中。一般,由于其巨大的计算能力和可扩展性,通常使用云计算中心用来训练和评估AI应用。随着移动和边缘设备的计算能力和能源效率的提高,在这些平台上运行人工智能应用的可能越来越大,下一代AI应用正渗透到所有平台,从中央云数据中心到边缘的可移动设备。但依然存在一些空白挑战:(1)新开发的AI网络的巨大规模对底层的处理硬件提出了吞吐量和能量方面的挑战,阻碍了许多有前景的AI应用部署;(2)传统的云数据中心通常离线的方式,静态训练AI模型,无法处理真实现场环境中的动态数据,导致推理精度低;(3AI模型的训练仍然需要大量的人工工作来收集和标记大型数据集,在大数据时代费时费力,原始数据基本没有标记和分类。为此,Dr. Li 引入了架构和系统的支持,使下一代人工智能应用变得高效和智能。首先,Dr. Li介绍了 Pervasive AI,这是一个用户满意度感知的深度学习推理架构。当将AI应用从云端迁移到各种平台,Pervasive AI将提供最佳的用户满意度。然后 Dr. Li描述了In-situ AI,一种为In-situ AI应用量身定制的新计算范式。为了处理大数据挑战和实现真正的智能化(自动学习),介绍了无监督人工智能,一种基于GAN的深度学习加速器。

个人体会Dr. Li介绍的一些工作很有实际应用价值。但是个人觉得针对上面的三个挑战,Dr. Li引入的架构和系统可能只能用于一些有限定的自动学习处理。

3.         Evening out the Bottlenecks for Today’s Blockchain

介绍:金海老师,华中科技大学教授,也是信工所客座教授。

主要内容:金老师分享的内容主要是区块链。区块链是分布式账本技术,代表了非中心化、透明和开放的前景。很多的企业和学者将区块链视为web 3.0时代信任的基石。金老师首先介绍了各种应用领域中区块链系统的来源和当前的开发状态。然后介绍了这些区块链系统所面临的主要理论和实践挑战。最后,介绍了掌握在未来利用区块链系统的机会。

个人体会:区块链的非中心化,可追溯和透明性等特点决定了区块链在对数据出错特别

敏感的场景中有重要的应用价值。

总结:这次会议的论文除了AI方面的,有很多是关于体系结构的(包括计算机体系结构和网络体系结构)以及异构并行的,参会过程中也遇到很多老师,交流学习了很多,特别是一位德国的华人老师,做事很严谨,虽然做的方向比较小众,但是很有落地实际价值,深受启发。


查看评论

暂无评论

发表评论
  • 评论内容:
      
首页
团队介绍
发展历史
组织结构
MESA大事记
新闻中心
通知
组内动态
科研成果
专利
论文
项目
获奖
软著
人才培养
MESA毕业生
MESA在读生
MESA员工
招贤纳士
走进MESA
学长分享
招聘通知
招生宣传
知识库
文章
地址:北京市朝阳区华严北里甲22号楼五层 | 邮编:100029
邮箱:nelist@iie.ac.cn
京ICP备15019404号-1