fpga實現區塊鏈

❶ 導師風采 | 華中科技大學頂尖課題組（陳教授）【純干貨分享】

華中科技大學頂尖課題組（陳教授）導師風采

教授簡介與研究背景

陳教授是華中科技大學計算機科學與技術學院教授、博士生導師，同時也是國家自然基金優秀青年科學基金（2014年）及國家科技進步二等獎（2015年）的獲得者。作為大數據處理系統領域的領軍學者，他的研究始於2003年攻讀華中科技大學期間，並在香港科技大學完成了博士後研究及訪問學者工作，奠定了堅實的學術基礎。陳教授的研究從基礎理論逐漸深入到工程實踐，早期聚焦於對等網路（P2P）搜索優化，提出了基於語義社區的高效搜索方法BloomCast，相關成果被TPDS等主流期刊收錄，並獲得2007年ICPP最佳論文提名獎。隨著大數據時代的到來，他逐步轉向全身流處理、實時數據連接系統等應用型研究，資助了多項國家重點研發計劃課題及國家自然科學基金項目，累計科研突破超千萬個。其團隊開發的Whale、Eunomia等開源系統在SC、ICDE、SIGMOD等頂級會議屢獲認可，代碼倉庫在GitHub累計星標超50個。此外，陳教授還兼任多項學術榮譽，包括全國百篇湖北優博論文（2012）和省科技進步二等獎（2008）等十餘項獎勵，並擔任IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems等期刊編委。

主要研究方向與成果分析

1. 環球流處理系統優化

   Whale系統（SC 2021）：通過RDMA網路實現的高效對稱多數據分區，相比傳統Spark系統提升吞吐量56倍，處理延遲降低97%。該系統採用自調整非阻塞樹結構，動態適應流數據變化。

   Eunomia系統（IWQoS 2021）：構建社區傳播模型消除循環連接中的異常結果，系統吞吐量提升25%，延遲減少74%。該設計解決了BiStream框架因同步機制導致的性能瓶頸。

2. 高效數據結構設計

   動態布穀鳥過濾器（DCF，ICNP 2017）：通過分層存儲與動態調整策略，將插入操作的重新定位次數降低35%，實現實時監控系統可減少內存佔用40%。

   對數字動態布穀鳥過濾器（LDCF，ICDE 2021）：引入多級樹結構，將最壞情況下的插入時間復雜度從O(N)降至O(1)，特別適合高動態數據集場景。

3. 異構資源調度機制

   Argus調度器（IPDPS 2021）：基於階段依賴關系的RDMA優化調度方案，使作業完成時間減少21%。該設計通過優先順序策略釋放更多可調度任務，CPU利用率提升30%。

   Simois流連接系統（ICDCS 2019）：針對傾斜負載設計輕量級預測組件，在滴滴出行訂單匹配場景中實現貨運提升52%。

研究方法與特色

1. 問題驅動的系統級創新

   陳教授團隊以實際應用場景為出發點，如基於滴滴出行數據研發的訂單匹配系統。其方法論包括動態建模、軟硬良好結合以及開源驗證。

2. 演算法與工程的平衡藝術

   團隊在理論上突破與實際部署間取得平衡，如近似演算法優化和硬體採集設計。

3. 深度融合

   與華為、中國移動等企業合作，推動技術落地。例如，在廣東省電子政務平台中，團隊研發的數據共享引擎支撐了日均PB級數據處理需求。

研究前沿與發展趨勢

1. 新興硬體賦能系統創新

   隨著存算一體晶元、DPU智能功耗的普及，未來研究可能聚焦存儲近計算架構和量子計算融合。

2. 邊緣智能與流處理的融合

   針對物聯網場景的需求，開發適用於邊緣設備的微型流處理引擎和聯邦流學習。

3. 新型數據處理模板

   結合賬表預測演算法優化實時連接效率，以及在流處理系統中嵌入因果發現模塊。

對有意申請教授課題組的建議

能力儲備建議

1. 數學基礎增強：重點掌握概率論（布隆過濾器設計）、圖論（DAG調度）、最優化理論（資源分配模型）。推薦教材包括《概率與計算》和《網路流》。
2. 系統開發能力：掌握Java/Scala生態系統（Spark、Flink源碼閱讀），並學習RDMA編程（libibverbs API）及性能調優工具（perf、eBPF）。
3. 科研素養：精讀團隊近年頂會論文（重點關注ICDE/SIGMOD/IPDPS），並參與開源貢獻，從GitHub代碼庫的問題修復入手，理解系統設計細節。

政策建議

• 前期接觸：通過郵件提交對某篇論文的技術改進設想。
• 項目展示：在材料中突出與多元化系統相關的課程設計。
• 技能證明：考取Apache Kafka/Spark官方認證，或提供Kaggle相關競賽排名。

預計研究方向提示

• 流處理與區塊鏈融合：探索智能合約驅動的數據溯源機制。
• 不易丟失內存應用：研究NVM在動態過濾器持久化存儲中的優化路徑。
• 共有計算力調度：設計GPU/FPGA加速的流連接計運算元。