2019年6月24日至28日，第28届国际高性能并行与分布式计算会议 (The 28th ACM International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing, HPDC2019）在美国亚利桑那凤凰城举行，实验室吴松教授、博士生黄航代表实验室参加了此次会议。

同时，恰逢每4年一次的ACM联合大会FCRC（ACM Federated Computing Research Conference），包括HPDC、ISCA、ICS、STOC、SIGMETRICS、IWQoS等计算机领域顶级学术会议一同召开。6月23日，今年的 ACM 图灵奖得主、“深度学习三巨头”中的 Geoffrey Hinton、Yann LeCun 在 ACM FCRC 2019上发表演讲，分享了他们对于深度学习的最新观点。Geoffrey Hinton 演讲题目为“深度学习革命”，他首先介绍了20世纪50年代以来人工智能的发展历程，并讨论了一种全新的机器翻译方式：对于每种语言，都有一个编码器神经网络和一个解码器神经网络，编码器按原句中的单词顺序读取，而解码器用目标语言表达思想。Yann LeCun演讲题目为“深度学习革命：续集”，介绍了他如何从生物学中启发出卷积网络的理念：世界上的物体是由各个部分构成的，各个部分由motif构成，而motif是由材质和边缘的基本组合，边缘是由像素的分布构成的，如果一个层级系统能够检测到有用的像素组合，再依次到边缘、motif、最后到物体的各个部分，这就是一个目标识别系统。

6月28日上午，博士生黄航就HPDC2019录用论文“Adaptive Resource Views for Containers”作了学术报告。容器技术已经广泛应用于云计算环境下的软件交付、分发、部署。与虚拟机的硬件虚拟化不同，容器提供操作系统级的虚拟化。由于容器缺乏硬件抽象层且共享主机操作系统内核，隔离性不足成为制约容器技术发展和应用的关键瓶颈问题。该文针对容器在系统资源视图隔离能力上的不足，详细分析了容器中应用面临的系统资源总量与系统资源限制之间的语义鸿沟，阐述了其对容器中应用性能的严重影响，设计实现了容器私有资源视图，将系统实际分配的资源信息传递给容器中的应用，最后通过JVM和OpenMP两个案例，介绍如何让应用利用不断更新的CPU和内存资源视图。实验表明，我们的系统能够显著提高容器中应用的性能，将有力推动容器技术的发展和应用。

ACM Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing创办于1992年,是由美国计算机学会组织的并行与分布式计算领域重要学术会议，今年共收到长文投稿106篇，录用22篇，录取率约为20.7%；同时，它是本次FCRC大会上唯一坚持Single Track形式的学术会议。