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  • 张岩峰 – 异步并行计算的研究与挑战

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    摘要ABSTRACT:

    随着摩尔定律的终结,爆炸性增长的数据和缓慢提升的计算能力成为目前计算机世界的主要矛盾。但是人类对计算速度的需求始终不变,人们开始从计算方法方面寻求突破。在并行与分布式计算领域,同步并行计算以前一直是大数据处理的主流技术,比如MapReduce和Spark,编程和调试的简单性使其深受用户偏爱。然而近年来当人们进入后摩尔定律时期,异步并行计算逐渐成为研究热点,因为其无需并行或分布式处理器间昂贵的协调机制,可以更好地利用并行计算资源,具有更高的并行性,所以对大部分计算具有更快的处理速度。本次报告将介绍异步并行计算的方法和系统,着重介绍一种单调累加式的异步并行计算模型DAIC及Maiter异步图处理框架,并总结异步并行计算研究的机遇和挑战。

    简介BIO:

    张岩峰,东北大学教授。近年来从事并行与分布式计算、大数据处理与挖掘等方面的研究工作。2009-2012于美国马萨诸塞州立大学(UMass Amherst)访问学习,2016-2017于美国俄亥俄州立大学(Ohio State University)进行访问研究。在VLDB、ICDE、SOCC、HPDC、ICDCS、TKDE、TPDS等国际会议期刊上发表论文20余篇。曾获云计算国际会议ACM SOCC 2011优秀论文奖、全国数据库学术会议NDBC 2015最佳论文奖、2017年CCF大数据学术会议最佳学生论文奖、全国高校云计算创新应用大赛一等奖/最佳指导教师奖、CCF优秀博士学位论文提名等奖励。