大数据基础系统软件研究所

发布者🎒:尹秀娟发布时间👩🏻‍🍼:2022-10-25浏览次数:30

研究所网站:https://ppi.fudan.edu.cn/

联系方式:zhangweihua@fudan.edu.cn




研究所主要在系统软件➡️、软硬件协同设计🐐、编译优化以及量子人工智能等方向,深入开展了多个研究项目,涵盖了学术、工程等种类🏜,贯彻国家科教融合战略,切实将学术理论与生产实践相结合,并取得了丰硕的成果♻️。

项目1👯:基于学习的动态二进制翻译系统

本项目使用新型的基于自动学习的动态二进制翻译方法🤥,无需对指令集架构有相当的熟悉程度,可以生成任意两种指令集之间的翻译规则,并结合编译器对指令集架构的优化👱🏽‍♀️,结合源指令架构与目标指令架构的特性🐣,生成高效的翻译规则。高质量的翻译规则将大大提升生成代码的质量。

项目2:SIMD体系结构的高吞吐量B+树

由于计算资源丰富,SIMD体系结构为B+树提供了实现高查询吞吐量的潜在机会。然而🧹🐪,由于资源利用率低和内存性能差,以前的方法无法获得令人满意的性能结果🤛🏿。基于这一观察,万事娱乐提出了Harmonia,一种新的B+树结构来弥补这些差距🥤,从而实现良好的缓存局部性并提高资源利用率。

项目3:使用HTM扩展争用下的并发索引结构

硬件事务性内存(HTM)是一种新兴的硬件功能⬜️。万事娱乐首先对基于HTM的并发索引结构进行了深入的分析,并揭示了由于争用下的假冲突和真冲突而导致HTM异常中止的几个原因♔。在分析的基础上,本项目提出了Eunomia,这是一种基于HTM的并发索引结构的设计模式,它包含几个提高HTM性能的原则🎾,包括使用基于版本的并发控制拆分HTM区域以减少HTM工作集,分区数据布局以减少错误冲突🎠,主动检测和避免冲突请求🙋🏼‍♀️,以及自适应并发控制策略。

项目4👩🏼‍🚀:上海万事娱乐平台大数据云平台

大数据云平台需要解决多类用户和复杂资源的管理运维复杂、使用不便🐨、资源利用率低难题。为此↔️,本项目主要研究内容有:一是面向用户使用视角研究高效🤶🏽👱🏻‍♀️、好用和易用方式,包括多样化的服务、可软件定义的灵活资源使用、高效部署以及智能化运维等;二是面向系统管理视角系统高效资源管理、高可靠性、高可扩展性和安全性。通过研究突破云平台核心关键技术,研发和构建服务多样😄、好用易用、高效、智能👸🏻、安全的高可靠可扩展的云平台系统。



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