DDST 实验室

非易失内存和大数据简介

大数据的高效处理需要大容量内存，然而传统内存受制于工艺，难以解决容量、价格和功耗等问题，随着非易失性内存技术(NVM/PM/SCM,　如3D Xpoint等）的发展，传统的内存与存储的界限逐渐变得模糊。NVM具有非易失、可按字节寻址、静态能耗低、存储密度大等特点，配合传统内存，可以在保持成本和能耗优势的前提下大幅提升内存容量，提高大数据处理的时效性。

NVM的有效使用需要系统软件的支持，本课题组旨在研究NVM系统软件的机理，探索软件定义的可重构混合内存架构机理，实现NVM多模式访问方法，研制面向NVM的新型文件系统，构造分布式持久内存文件系统，开发支持NVM的数据存储软件，并在大数据应用中验证。


项目资助和研究进展
     
       课题组的研究受国家自然科学基金课题“面向混合内存的系统软件机理和关键技术研究”、863计划项目“面向大数据的内存计算关键技术与系统”、国家“云计算与大数据”重点研发项目课题“分布式持久内存文件系统 ”以及 Intel-SJTU内存计算联合实验室课题的资助。
      课题组设计了NVM的管理技术和访问方法、开发了基于NVM的多版本文件系统、并对基于分布式持久性共享内存系统机制、分布式持久内存文件系统实现方法以及对大数据应用的支持等进行了系统研究。
     课题组成员近年来在HPCA、FAST、ICCD、MSST、JPDC、IEEE Trans等发表论文20余篇，申请专利10余个。

内存计算科普宣传

课题组受邀参加第20届中国国际工业博览会，在大数据区展示了内存计算系统软件方面的成果，受到专业人士的关注；课题组还和Intel一起不定期举办非易失内存计算技术研讨会，邀请专家和技术人员讲解并讨论最新内存系统相关技术。




欢迎合作和参与

　　欢迎高校、研究机构和企业与我们合作，欢迎对新技术、系统软件和大数据处理感兴趣的同学和老师加入我们课题组，一起研究新型内存技术并开发相关的系统软件，加速大数据的智能处理。