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题名机器学习方法赋能系统软件:挑战、实践与展望
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作者
唐楚哲
王肇国
陈海波
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机构
上海交通大学软件学院
领域操作系统教育部工程研究中心(上海交通大学)
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期964-973,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(61925206,62272304,62132014)。
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文摘
机器学习方法为构建系统软件带来了新的机遇.为充分利用硬件资源支撑新型应用,系统软件的设计与实现需要不断改进与演化,以适应不同场景的需求.机器学习方法具有从数据中提取规律并自动优化系统性能的潜力.然而,使用机器学习方法赋能系统软件面临一些挑战,包括设计面向系统软件的定制化模型、获取足量且高质量的训练数据、降低模型开销对系统性能的影响,以及消除模型误差对系统正确性的影响等.介绍了上海交通大学并行与分布式系统研究所在索引结构、键值存储系统、并发控制协议等方面应用机器学习方法优化系统软件的实践,并从模型设计、系统集成和实践者自身知识储备等方面总结了经验与教训.此外,还回顾了国内外相关研究,并对此研究方向提出了展望与建议,希望为未来的研究提供参考与帮助.
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关键词
机器学习
系统软件
索引结构
键值存储
并发控制
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Keywords
machine learning
system software
index structure
key-value store
concurrency control
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分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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