阿姆斯特丹自由大学（VUA）CompSys 组招募存储技术、机器学习和高性能分布式系统领域博士

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项目描述

该小组是阿姆斯特丹自由大学计算机科学系（CompSys）一部分，https://www.vucompsys.net/，在从事世界级的系统研究方面有着悠久的历史，并与许多工业和学术伙伴有持续的合作。

从 NVM 存储的崛起及其性能和开放接口（如OpenChannel和Zoned SSD设备）中受到启发，本项工作所探索的关键研究主题是如何利用现代高性能存储设备来减少来自 DRAM-heavy 的分布式 ML 工作负载的 DRAM 压力。

由此，所需探索的问题包括：ML工作负载的性能要求是什么，能否进行存储堆栈的专业化以支持特定的工作负载和访问模式，如何通过共享网络和存储设备提供可预测的性能，如何自动合成放置和调度策略，为分布式工作负载使用 NVM 存储的性能、成本和能源优缺点是什么，等等。

工作职责

分析关于存储系统、分布式系统和系统支持的文献，以便利用快速的 NVM存储和高速网络 API 实现高效的 ML 工作负载
为 ML 工作负载设计和实现分布式共享存储服务，以有效支持大型模型的 ML 训练，并将其与分布式 ML 框架相结合
分布式系统的建立、实施，并按照最先进的可复现性准则进行可复现研究（提供额外帮助）
教学职责包括支持相关的课程（例如，存储系统和高级计算机编程课程，见这里：https://animeshtrivedi.github.io/2020-anp-slides 和 https://animeshtrivedi.github.io/2020-stosys-slides/），并在此范围内指导学士和硕士论文工作

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