2019年8月4号至9号，信息存储及应用实验室的王芳老师及博士生刘家豪、卢梦婷、朱春节以及徐高翔一行5人，参加了由筑波大学计算科学研究中心在日本京都举办的第48届并行处理国际会议（ICPP 2019）。

8月6日下午，博士生刘家豪，卢梦婷，朱春节以及徐高翔在NVRAM and SSD分场分别对自己的学术工作进行了宣讲，其中刘家豪报告的题目为“CostPI: Cost-Effective Performance Isolation for Shared NVMe SSDs”，目的是在多租户NVMe SSD的场景下实现高效的性能隔离。卢梦婷报告的题目为“A Read-leveling Data Distribution Scheme for Promoting Read Performance in SSDs with Deduplication”，目的是优化去重过程中SSD的读性能。朱春节报告的题目是“BPP: A Realtime Block Access Pattern Mining Scheme for I/O Prediction”，目的是根据已有的负载访问特征进行准确的IO预测。徐高翔报告的题目是“RFPL: A Recovery Friendly Parity Logging Scheme for Reducing Small Write Penalty of SSD RAID”，目的是通过局部日志的方法减少SSD阵列中小写带来的性能损失。报告结束后，大家与其他学者进行了探讨交流，报告反响良好，受到了广泛的肯定。

ICPP是并行计算领域知名的国际学术会议。整个会议有27个sessions，包含Memory Architecture、Parallel Systems Algorithms、NVRAM and SSD、I/O Systems、System Software for GPUs、Networking、Deep Learning、Neural Networks等，涵盖高性能计算和存储的各个方面。除此之外还有包括poster展示、workshop等环节。来自世界各地的研究学者集聚一堂，分享着自己的研究成果，并不断碰撞出新的思想火花。

值得注意的是，很多学者将近两年取得了很多成绩的机器学习与传统存储领域相结合，以新的视角来设计和优化存储系统。特别是在磁盘故障预测、分类和数据访问等方面，以及新型存储介质的场景下，利用机器学习的自主学习和预测来解决当前无法解决或者结果有待进一步提升的问题。