12月11日-12日，由中国计算机学会（CCF）主办、中国计算机学会容错计算专业委员会、同济大学共同承办的CCF CFTC 2021以线上+线下+直播的方式顺利召开。为响应习总书记提出的“把科技自立自强作为国家发展的战略支撑”的重要需求，本次大会以“容错助推科技自立自强发展”为主题，汇聚了一批重量级演讲嘉宾，为学术界、工业界的专家学者们搭建了一个良好的学术交流平台，共商容错技术发展的新方向和新机遇，直播观看人数约6000人，会议盛况空前。

图注：大会开幕式由张吉良秘书长在长沙分会场主持

图注：大会主席徐拾义教授、同济大学黄翔峰校长和专委主任韩银和等开幕式致辞

图注：CCF CFTC2021北京分会场

图注：CCF CFTC2021长沙分会场

图注：CCF CFTC2021成都分会场

本次大会颁发了中国计算机学会CCF集成电路Early Career Award、CCF容错计算专委软件测试青年创新奖以及CFTC2021最佳论文奖。湖南大学张吉良教授获得中国计算机学会CCF集成电路Early Career Award，南京大学房春荣博士获得容错专委软件测试青年创新奖。合肥工业大学的Yiming Quyang, Dongyu Xu, Chang Qian, Huaguo Liang（《Dynamic Detection and Fault Tolerant Routing Algorithm for Wireless Interface Faults in WinNoC》）获得了最佳论文奖。

图注：湖南大学张吉良教授获得CCF集成电路Early Career Award

图注：南京大学房春荣博士获得CCF容错专委软件测试青年创新奖

图注：合肥工业大学的Yiming Quyang,Dongyu Xu,Chang Qian, Huaguo Liang获得了最佳论文奖

本次大会邀请了香港科技大学Cheng K.-T. Tim等专家学者分别从芯片，系统、软件等方面做大会Keynote，组织了共计6个高水平前沿论坛、50个论坛特邀报告、42篇学术论文报告，就容错计算技术的研究进展和发展趋势开展广泛、深入的学术交流，助力提升国产芯片和软件的安全可靠性。

来自香港科技大学的Cheng K.-T. Tim教授做了题为“RRAM-enabled and Application-Specific Co-Designed AI Accelerators”的主旨报告。报告介绍了CMOS和记忆存储器阵列在3D集成上的最新成果，并展示了其在可控的功耗下提供高内存密度和带宽，以及为AI应用实现以存储器为中心的新计算模式的潜力。这种电阻性存储单元仍然受到多种限制，包括编程能耗高、持久性有限以及周期与周期、器件与器件间差异大的问题。报告重点介绍了针对这些限制的研究方向和一些最新的解决方案。最后探讨了针对特定应用的协同设计框架的最新发展和研究机遇。

图注：香港科技大学Cheng K.-T. Tim教授主旨报告

来自复旦大学的曾晓洋教授做了题为“领域专用处理器系统及其关键技术研究”的主旨报告。随着摩尔定律发展趋缓而应用需求急剧扩张的集成电路发展趋势，图灵奖得主Hennessey and Patterson 预见芯片架构创新将迎来新黄金时代。 受限于传统通用计算架构在能效方面越来越明显的技术瓶颈，领域专用计算和相应处理器系统架构（DSA，Domain-Specific Architectures）得到了学术界和工业界的广泛关注和深入研究应用。本报告从后量子密码领域专用处理器、超低功耗物联网（IoT）安全领域专用处理器、高能效动态手势识别领域专用处理器、多核安全处理器平台及其主动防御技术等若干特定领域典型应用为例，重点报告了领域专用处理器系统的架构设计方法及其关键技术等内容。

图注：复旦大学曾晓洋教授主旨报告

来自上海交通大学的陈海波教授做了题为“软硬件协同的操作系统安全研究”的主旨报告。Meltdown/Spectre、Rowhammer 等新型硬件安全漏洞以及安全漏洞数量的不断增大使得当前操作系统系统等面临巨大的安全威胁。报告回顾了当前操作系统面临的安全挑战，分析了当前硬件的安全扩展以及带来的安全提升机会，并介绍了当前国际学术界以及上海交大 IPADS 团队在软硬件协同安全提升方面的一系列工作，最后展望了未来的研究机遇与挑战。

图注：上海交通大学陈海波教授主旨报告

中国科学院计算技术研究所李晓维研究员做了题为“片上容错 BIFT 的若干探索”的主旨报告。在芯片的全生命周期中，工艺偏差、老化、工作环境等都可能会导致一些晶体管失效。为了保障整个芯片的持续可靠工作，需要芯片测试、 诊断以及纠错等一系列技术的支撑。针对芯片全生命周期可靠设计这一基础问题，报告介绍了基于芯片自测试、自诊断、自修复技术的 Built-In Fault Tolerance（BIFT）设计“片上容错”。同时也介绍了过去十几年BIFT在多核处理器、大规模片上互联以及深度学习处理器上进行的探索与应用，为未来大规模芯片的可靠和安全设计提供了参考。

图注：中国科学院计算技术研究所李晓维研究员主旨报告

来自上海大学的张新鹏教授做了题为“神经网络水印”的主旨报告。随着神经网络、深度学习的快速发展，研究者将面临着人工智能安全方面的问题，深度神经网络模型的知识产权保护已引起了研究者的重视。此报告讨论了基于权重的白盒神经网络水印、基于触发集的黑盒神经网络水印以及基于输出结果的无盒神经网络水印等主流方法，并展望了神经网络水印的未来发展。

图注：上海大学张新鹏教授主旨报告

来自上海科技大学的哈亚军教授做了题为“基于 DVFS 任务调度的容错计算”的主旨报告。随着晶体管尺度接近亚纳米，芯片的集成度显著增加，使得移动边缘设备的性能大大增强，但同时也对系统的可靠性提出了更高要求，尤其是在高可靠性应用场景中。而动态电压频率缩放（Dynamic Voltage Frequency Scaling, DVFS）正成为一种同时调节系统可靠性与运行资源的理想的技术手段。本次报告主要介绍了在 FPGA 平台上开展基于 DVFS 的容错性任务调度的研究。首先分别介绍了在直接容错、间接容错机制方面对DVFS应用的关注点与研究方向。然后，针对现有 FPGA DVFS 平台存在的问题，提出了专注于高精度、低开销的 DVFS 平台研究的方向。并提出研究一种可支持更快速任务反馈的在线延迟检测器，以保证调用