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计算机理论与软件所数据中心网络论坛

来源: 点击: 时间: 2018年10月11日 10:52

报告题目:动态自适应网络视频流传输

报告时间:10月13日上午08:30

报告地点:校本部民主楼小礼堂

报告人:任丰原教授(清华大学计算机科学与技术系)

报告简介:

视频是互联网的主导性业务流量。报告首先简要回顾网络视频流传输系统的发展演化历史;介绍当前直播和点播网络视频传输的主流框架,概括其中的主要研究问题。接着,围绕码率自适应选择策略的研究,分析和讨论相关研究进展;具体介绍几个研究小组的相关代表性工作;最后,简要讨论未来的可能的发展方向和开放性的研究问题。

个人简历:

任丰原,清华大学计算机科学与技术系教授,博士生导师。主要从事网络流量管理与控制、集群/数据中心网络、工业互联网和系统性能评价等方向的教学与研究工作。获6项国家和省部级科技成果奖;2005年和2012年分别获“教育部新世纪人才支持计划”和“国家自然科学基金杰出青年基金项目”资助。

报告题目:中国科技云

报告时间:10月13日上午09:30

报告地点:校本部民主楼小礼堂

报告人:李俊研究员(中国科学院计算机网络信息中心)

报告简介:

《“十三五”国家信息化规划》优先行动明确建设基于云计算的国家科研信息化基础设施,打造“中国科技云”。《中国科技云建设》工程是中国科学院“十三五”信息化项目,旨在打造以科技工作者为中心,以资源统一调度和用户自服务为鲜明特色的信息化资源管理及服务云平台,建设中国科技云信息化资源和服务的统一入口, 面向中国科技界提供服务。

个人简历:

李俊,中国科学院计算机网络信息中心总工程师、研究员、博士生导师,长期从事计算机网络相关研究。作为负责人现主持有国家重点研发计划、国家自然科学基金、中国科学院对外合作重点项目和中国科学院信息化项目等课题。国务院特殊津贴获得者。

报告题目:SING-Lab数据中心网络研究的回顾和展望

报告时间:10月13日上午10:30

报告地点:校本部民主楼小礼堂

报告人:陈凯副教授(香港科技大学计算机科学与工程系)

报告简介:

在过去的6年,我们香港科大系统网络实验室SING Lab一直专注在数据中心网络的研究,这个报告主要介绍我们在数据中心网络系统设计和实现上的一些研究工作,以及从这些工作过程中积累的研究经验。

个人简历:

陈凯,香港科技大学计算机科学与工程系副教授,博士生导师。主要从事数据中心网络、云计算、大数据和人工智能基础设施平台的研究,专注于数据中心网络系统的设计与实现、大规模分布式机器学习平台的优化和加速。曾多次在ACM SIGCOMM, USENIX NSDI, IEEE/ACM TON等国际顶尖学术会议和杂志上发表文章(从2015年至今,连续4年发表近10篇SIGCOMM/NSDI论文),与工业界华为、 腾讯、微软等公司有着密切技术合作,全球网络通信业界首个基于机器学习的网络大脑核心设计者之一。担任IEEE Transactions on Big Data、 IEEE Transactions on Cloud Computing、USENIX NSDI、ACM CoNEXT、IEEE INFOCOM等国际期刊和会议的编委和程序委员,亚太网络研讨会Asia-Pacific Workshop on Networking 发起者和执行委员会主席。

报告题目:Joint Scheduling and Compression in Datacenter Networks

报告时间:10月13日下午14:00

报告地点:校本部民主楼小礼堂

报告人:郭嵩教授(香港理工大学)

报告简介:

A growing body of recent works, such as Ochestra and Varys, have demonstrated that leveraging application-level information with coflow can significantly improve the communication performance of distributed data-parallel applications. This talk takes a coflow-level view to promote job performance in datacenter networks. Instead of struggling to bandwidth enhancement, we adopt an alternative approach to reducing network traffic by using idle CPU resources to make data compression, propose a Fastest-Volume-Disposal-Fast heuristic to conquer the design challenges, and develop a prototype called Swallow for implementation. We will illustrate the superiority of our system through real system deployment.

个人简历:

Song Guo is a Full Professor at Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University. His research interests are mainly in the areas of big data, cloud computing and networking, and distributed systems. His work was recognized by the 2016 Annual Best of Computing in ACM Computing Reviews. He is the recipient of the 2017 IEEE Systems Journal Annual Best Paper Award and other five Best Paper Awards from IEEE/ACM conferences. Prof. Guo was an Associate Editor of IEEE TPDS and an IEEE ComSoc Distinguished Lecturer. He is now on the editorial board of IEEE TCC, IEEE TETC, IEEE TSUSC, IEEE TGCN, IEEE Network, etc. Prof. Guo also served as General and TPC Chair for numerous IEEE conferences. He currently serves as a Director and Member of the Board of Governors of ComSoc.

报告题目:大规模机器学习网络研究

报告时间:10月13日下午15:00

报告地点:校本部民主楼小礼堂

报告人:李丹副教授(清华大学计算机系长聘副教授)

报告简介:

随着机器学习处理的数据量和模型规模的不断增大,需要采用分布式机器学习来提高训练速度。对于大规模分布式机器学习,网络的设计至关重要。机器学习网络需要具备高可扩展性、高性能、容错性等特点。我们将介绍目前在机器学习网络方面的初步工作。

个人简历:

李丹,清华大学计算机系长聘副教授,博士生导师,主要研究数据中心网络与分布式系统。入选教育部“青年长江学者”(2018),获得国家优秀青年科学基金资助(2015),担任国家973计划(青年科学家专题)首席科学家(2014)。在所研究方向发表论文80余篇,论文的Google Scholar引用3000余次。曾担任国际期刊IEEE Transactions on Computers编委。

报告题目:Shaping the Cloud & Edge from a QoSE (Quality-Open-Smart-grEen) Perspective

报告时间:10月13日上午16:00

报告地点:校本部民主楼小礼堂

报告人:刘方明教授(华中科技大学计算机科学与技术学院)

报告简介:

Cloud computing and cloud storage upon large-scale datacenters (DCs) and content delivery networks (CDNs), are becoming the fundamental paradigm of multiplexing and managing massive computing, storage, networking and big data resources as utility, which host a wide range of Internet-scale services and applications. Meanwhile, edge computing has recently emerged as a complementary paradigm to further optimize latencies, save bandwidth costs and preserve security/privacy requirements. In this keynote, we envision a four-dimensional development trend of both cloud and edge in terms of Quality-Open-Smart-grEen (QoSE), by not only exploring new design space and open source deployment of emerging cloud and edge eco-systems at the service-level spectrum (such as multiple inter-clouds and hybrid cloud-edgeinterplays), but also identifying challenges and opportunities of underlying DC resource management at the infrastructure-level spectrum (such as SDN/NFV-enabled DC performance guarantee and data-driven energy efficiency optimization). Concrete case studies and inspiring research results will be illustrated to bridge theory and practice, so as to foster comprehensive brainstorming and cross-disciplinary collaboration for shaping the future cloud and edge.

个人简历:

刘方明,华中科技大学计算机科学与技术学院教授,博士生导师,国家优秀青年科学基金获得者、国家高层次人才特殊支持计划(中组部“万人计划”)青年拔尖人才。主要研究方向为云计算与网络分布式系统、数据中心与绿色计算、边缘计算与对等网络。在USENIX ATC、ACM/IFIP/USENIX Middleware、INFOCOM、ICNP、ICDCS、SIGMETRICS、TON、JSAC、TPDS、TC、TOMPECS等著名国际学术会议、期刊以及Proceedings of the IEEE百年汇刊发表多篇论文。近年来担任多个著名国际学术会议大会程序委员;担任多个期刊的编委和审稿人;担任CCF互联网专委会委员、分布式计算与系统专委会委员、系统软件专委会委员、ACM China SIGCOMM Chapter委员。


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