研究方向
  • 下一代网络互联设备,服务器和集群,及数据中心架构设计
  • 虚拟化环境,云服务平台,及边缘计算系统的综合设计优化
  • 计算机系统的可用性,稳定性,可靠性,安全性,及容错性
  • 计算机系统的功耗,能耗,散热管理,以及碳排和产能规划
  • 针对下一代计算机系统的性能评估与测量,及负载特征分析
近期关注

图大数据处理: 在大数据时代,众多关键计算任务都依赖“图”数据结构来表达与管理。为实现图的高效处理,现有系统需要从多个方面进行改进,包括异构计算环境,新型编程模型,运行时优化等。

相关论文:ICCD'17 , TPDS'19 , IPDPS'19

边缘计算系统: 位于用户身边的智能设备正日益成为各种新型服务的基础。未来应用会突破云的束缚,借助适当架构和系统的改进,解决可扩展性和传输时延等问题,更好的适应万物互联和人工智能的需求。

相关论文:ISCA'15 , CSUR'18 , ICCD'18, IWQoS'19

韧性节能管理: 尽管现代计算机系统通过各式软硬件节能手段提升了能效,但与供电相关的安全可靠性问题也日益严峻。在维持成本和效率优势的前提下,更需提升系统韧性,弥补激进式功耗管理引发的问题。

相关论文:DSN'15 , ISCA'16 , ICCD'18

异构资源优化: 结合新型加速器技术、存储技术、网络技术的异构计算环境日益重要。为解决各类大数据和智能应用对性能、效率、可扩展性的需求,需要充分发挥各类异构资源的优势,实现协同增效。

相关论文:ICS'15 , HPCA'18 , TC'19

先前项目

新能源绿色数据中心: 结合前端应用行为及后端资源特性,设计提出“负载-硬件-新能源”综合的数据中心体系架构和管理方法,使得云计算和大数据平台能够实现低碳、高效、经济、可靠、弹性地扩展。

这项工作的背景是云计算进入鼎盛时期面临的数据中心高能耗、高碳排的问题。伴随着社会对节能环保型信息技术的需求增长,发展绿色计算基础设施具有极高吸引力。自2009年起,我们探索新能源驱动的高性能可持续计算机系统,即,研究借助新能源(如风能、太阳能、分布式储能)供电的方式构建绿色数据中心。这项工作的重要意义在于不局限于传统服务器节能或者是简单新能源集成,而是创新性地将新能源系统的特性与计算机设备的行为有机结合,借助跨平台跨层级的非常规设计方法,解决了绿色数据中心若干关键设计瓶颈。相关工作发表在ISCA, HPCA, MICRO, ICS, DSN, ICPP, TPDS等国际高水平会议和学报上,并获得多项国内外专利授权。