报告题目：基于在网计算的分布式系统加速方法

演讲摘要：摩尔定律正在逐步失效，但是各种信息处理场景中的算力需求正在指数增长，设计新的计算集群体系结构实现算力的高效扩展成为产业界关注热点，而在网计算是一种支持新体系结构的有效途径。在网计算利用交换机的处理流经的数据报文，可以提供线速、低时延的数据处理，且可以压缩数量，从而提升计算和传输任务的整体效率。本讲座中，我们将分享在网计算技术的现状和发展，包括支持机器学习和大数据系统的在网计算协议的设计、在网计算协议与现网RDMA技术的集成方法、集群中在网计算多任务的运行时管理方法。相关工作发表在NSDI21、NSDI23、ASPLOS23、INFOCOM23。

讲者简介：吴文斐，2015年博士毕业于威斯康星大学麦迪逊分校，现任北京大学计算机学院研究员和博士生导师。吴文斐博士长期从事分布式系统和计算机网络方向的研究，共发表高水平论文51篇，包括NSDI、ASPLOS、KDD、INFOCOM等CCF A类文章18篇。吴博士主持研发的基于在网计算的机器学习系统获得NSDI21最佳论文奖（中国首次），主持研发的基于在网计算的分布式大数据分析系统获得ASPLOS23的杰出论文奖，其他成果曾获得IPCCC19最佳论文提名、SoCC13最佳学生论文奖、SIGCOMM10最佳论文提名。