ASPLOS 2020:瑞士洛桑

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主题演讲1:从威尼斯到欧洲,过去的大数据。

第1A部分:机器学习中的隐私和安全-在ML中我们信任???

第1B部分:边缘/间歇计算支持-寿命太短!

第2A部分:智能外围设备-机箱外。

第2B部分:动态编译-谁动了我的奶酪?

第3A节:酸-绊倒!

第3B部分:自动化-在各州之间跳跃。

第4A部分:巨大的内存和分布式数据库-现在我记得了!

第4B部分:推测和一致性——脑筋急转弯。

第5A节:深度学习框架-分层ML蛋糕。

第5B部分:异国情调的建筑——让建筑保持怪异!

主旨2:高能物理实验的当前和预计需求(特别关注CERN LHC)

第6A部分:数据中心/云电源/性能-管理野兽。

第6B部分:记忆行为-我把它放在哪里了?

第7A课时:虚拟化环境—服用蓝色药丸。

第7B部分:流计算模型-在流中!

第8A部分:投机与安全——危机后的生活。

第8B部分:评估技术-加速加速器的采用。

第9A部分:持久数据结构-记住所有猫!

会话9B:虚拟加速-不要让它成为现实!

第10A部分:张量计算和数据编配-玩音乐椅!

第10B部分:移动/间歇应用程序-关闭然后再打开?

第11A节:奴隶制和记忆安全——谁来保护警卫?

第11B节:量子计算-谁说你不能一次看两个演讲?

第12A部分:存储-缓存是答案,问题是什么?

第12B部分:内存管理-我忘了。

第13A部分:持久性和正确性-或者。。。持久正确性?

第13B部分:加速器-手拉手!

第14A部分:安全性高,性能损失小-速度快,速度快!

第14B部分:SIMT-这么多指令,多技巧!

服务莱布尼茨信息中心(Schloss Dagstuhl)