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报告摘要：

百亿亿次的超级计算机的产生和使用极大地推动了新一代科学技术的发展，在能源、天气、国防以及人工智能等关键领域发挥着至关重要的作用。与此同时，数据存储系统和网络设施的发展却远远滞后于算力的增长，从而导致了严重的I/O和传输瓶颈。针对这些问题，报告人创新性地提出了带误差可控的有损压缩的数据管理方案，通过利用减少数据量的方式来提升数据存储、传输以及提取的效率。具体来说，报告人提出的有损压缩算法不仅能实现对原始数据的误差控制，更能对包括拓扑结构和特征等后期数据分析的结果达到精确的误差控制。这对保证压缩数据的有效性和可靠性有着深远影响和重要意义，极大地推动压缩技术在E级数据管理上的应用和发展，从而提升了包括科学模拟和人工智能等各领域科学研究的效率。

​报告人简介：

梁鑫博士，美国肯塔基大学助理教授，曾任密苏里大学助理教授和橡树林国家实验室数据科学家，主要研究方向包括高性能计算、科学数据管理以及科学可视化分析，曾获NSF CRII奖以及R&D100研究奖。主持和参与了8项美国国家科学基金会以及能源部的相关科研项目，其主持项目经费超100万美元，参与项目经费近5000万美元。主要科研成果发表于高性能计算和大规模数据管理分析顶级会议及期刊SC、HPDC、ICS、VLDB、PPOPP、IPDPS、TPDS、TVCG等，发表数据逾30篇。其参与研发的数据管理和压缩软件广泛于气候、聚变、宇宙学等大规模科学模拟中，并被部署在美国多个中型和大型计算集群里。