基于NVRAM的高性能软件栈关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61902405
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Current memory hierarchy remains unchanged for decades, which is becoming the bottleneck of modern computer systems. The emerging of the new NVRAM (Non-volatile Random Access Memory) will lead to huge changes in computer architecture and bring impacts to the upper software systems. It raises a big challenge: how to manage this new type of memory and what interface to provide to the upper applications to use it...Facing the challenge, this project aims to propose a memory management system based on NVRAM that offers efficient support and interface to upper applications. Previous studies provided memory management and non-volatile programming support but they are all trapped by poor performance. In order to break the performance bottleneck, this project aims to conduct research on (1) runtime guided efficient page management, (2) efficient transactional memory system based on hardware transactional memory, and (3) efficient data consistency based on virtualization hardware. The result of this project will be a high efficient prototype system that offers support for upper applications to use NVRAM and manage their data consistently in NVRAM, which will enables futures high performance applications to make the best of NVRAM.
现有的存储层次已经被沿用了几十年了,其逐渐成为计算机系统的瓶颈。非易失存储器件(NVRAM)这一新型存储器件的出现将为底层架构带来重大革新,并广泛影响着上层软件系统。如何用好管理好NVRAM这种新型存储器件,并向上层应用提供易用高效的编程接口和模型,是未来计算机系统急需应对的挑战。..本课题面向新型非易失存储器件(NVRAM),研究在系统软件层的存储管理,向上层应用提供通用高效的使用NVRAM的接口和支持,克服已有工作中针对NVRAM物理页面管理的低效以及非易失编程系统开销大等性能瓶颈。重点研究基于运行时指导的混合页面管理和调度、基于硬件事务化的高效事务化执行、基于硬件虚拟化的高效非易失数据更新等关键技术,最终形成的系统能够有效支持上层应用直接申请和使用NVRAM,在NVRAM上组织非易失数据并进行高效一致性更新,为未来各项应用特别是高性能应用使用NVRAM提供支撑。

结项摘要

本课题面向新型非易失存储器件(NVRAM),研究在系统软件层的存储管理,向上层应用提供通用高效的使用NVRAM的接口和支持,研究并提出了面向NVRAM的高效存储管理、面向NVRAM的事务化、面向NVRAM的访存监控和数据一致性更新等技术,形成了一套支撑应用程序分配和使用NVRAM的高效的接口和原型系统,能够有效支持上层应用直接申请和使用NVRAM,在NVRAM上组织非易失数据并进行高效一致性更新,为未来各项应用特别是高性能应用使用NVRAM提供支撑。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(7)
专利数量(2)
TEES: topology-aware execution environment service for fast and agile application deployment in HPC
TEES:拓扑感知执行环境服务,用于在 HPC 中快速、敏捷地部署应用程序
  • DOI:
    10.1631/fitee.2100284
  • 发表时间:
    2022-06
  • 期刊:
    Springer Nature
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Mingtian Shao;Kai Lu;Wanqing Chi;Ruibo Wang;Yiqin Dai;Wenzhe Zhang
  • 通讯作者:
    Wenzhe Zhang
A survey on optimizations towards best-effort hardware transactional memory
关于尽力而为硬件事务内存优化的调查
  • DOI:
    10.1007/s42514-020-00049-2
  • 发表时间:
    2020-09
  • 期刊:
    CCF Transactions on High Performance Computing
  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    Zhenwei Wu;Kai Lu;Ruibo Wang;Wenzhe Zhang
  • 通讯作者:
    Wenzhe Zhang
Self-deployed execution environment for high performance computing
自部署高性能计算执行环境
  • DOI:
    10.1631/fitee.2100016
  • 发表时间:
    2022-03
  • 期刊:
    Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Shao Mingtian;Lu Kai;Zhang Wenzhe
  • 通讯作者:
    Zhang Wenzhe

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其他文献

其他文献

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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