实验室2篇Workshop论文被APSys’21与Cloud Intelligence’21接收

Workshop会议接收的论文一般较短,且缺少完整的实验与实现,旨在通过前期探索向业界寻求进一步宝贵的意见与反馈。APSys’21是其开展的第12次,由Heming Cui等大牛组织,成员来自不限于操作系统、虚拟化、存储系统、分布式系统、云计算系统等领域的专家。43篇有效提交中,有20篇被接收。Cloud Intelligence’21,由Jian Zhang等大牛组织,成员不乏来自于各大工业界与名校的云计算专家。

被APSys’21接收的论文题为Lessons Learned from Migrating Complex Stateful Applications onto Serverless Platforms,讲述的是将应用迁移到Serverless平台上的经验与展望,所选取的应用为4个基于微服务架构的开源的、复杂的、有状态的应用,涉及8种编程语言、5种应用框架和40个逻辑计算服务。将这些复杂的应用重构并迁移到Serverless平台上需要较大的开销,这影响了Serverless模式被更多应用采纳的脚步。在这篇论文中,作者根据手动迁移的经验,提炼出了一些编程模式,并总结出了一些帮助人们迁移的经验,以在保证实际性能的前提下尽可能减小代码修改的工作量。这篇论文也展示了迁移部分应用架构的自动化工具的可能。APSys’21将在8月24-25日举行。

被Cloud Intelligence’21接收的论文题为PerfEstimator: A Generic and Extensible PerformanceEstimator for Data Parallel DNN Training。内容旨在通过性能测量与网络模拟实现在单机上轻量化的对分布式数据并行的深度神经网络的性能预测。通过基于当前最常用的管道并行的建模,抽象了算子依赖图到计算-传输流水线的映射。规避了传统分析预测的不稳定性。作者通过PerfEstimator对常用网络(如VGG,resnet)进行了误差小于0.2-10.9%的准确预测。Cloud Intelligence’21已于5月29日举行。

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