现代计算机系统的主存存在着存储容量有限、能耗高等问题，新型的持久内存（Persistent Memory）能有效的解决上述问题。湖南大学信息科学与工程学院陈浩教授课题组在持久内存研究领域取得新进展，其成果将促进持久内存技术的推广和使用，并在提高持久内存应用可靠性等方面，产生积极影响。

　　在近日结束的计算机系统领域顶级会议ACM ASPLOS 2021上，湖南大学陈浩教授团队博士生狄棒的论文“Fast, Flexible, and Comprehensive Bug Detection for Persistent Memory Programs”发表，并荣获Distinguished Artifact Award奖项。这是湖南大学师生首次在该学术会议上发文。

论文发表网页截图。

　　现代计算机系统的主存主要由动态随机访问存储器（Dynamic Random Access Memory，DRAM）组成，存在存储容量有限、能耗高等问题。新型的持久内存（Persistent Memory），也称为非易失内存（Non-Volatile Memory，NVM） 能有效的解决上述问题。

　　但由于持久内存本身的特点，在设计基于持久内存的应用程序或系统软件时，会存在故障一致性问题，如何实现高性能高精度的故障一致性问题的检测是目前持久内存研究领域的一大挑战。

检测系统结构图。

　　湖南大学信息科学与工程学院陈浩教授课题组的研究工作，针对持久内存应用故障一致性问题检测难度大，现有检测方法开销高、精度低、可扩展性不强等问题展开系列研究。

　　首先对大量持久内存应用指令级的行为模式进行分析，发现并总结了普遍存在的三个特征；基于这三个特征，设计一个针对持久内存应用的故障一致性问题检测系统。该系统由高效的混合数据结构和检测算法构成，针对不同的持久化模型，可以检测十种不同类型的软件缺陷。

　　截止目前，共发现近百个持久内存应用程序软件缺陷，包括在英特尔持久内存软件开发框架PMDK中发现的故障一致性问题，这些问题已经被英特尔确认。

核心数据结构。

　　ASPLOS从创办至今推动了RISC、RAID和大规模多处理器等多项技术的发展，影响力较大。本年度录用论文中，以中国为第一署名单位的论文仅此1篇，授予Distinguished Artifact Award奖项的论文仅2篇。研究团队目前正准备将该工作整合到英特尔的官方开发工具中，实现成果转化。