专栏征稿：新应用与新硬件驱动的新型存储技术

特邀编委

周 可 北京航空航天大学
肖 侬 中山大学
张广艳 清华大学

周 游 华中科技大学

专栏简介

近年来，以人工智能大模型为代表的新兴数据密集型应用飞速发展，不仅对算力提出了巨大需求，也给存储系统带来了前所未有的严峻挑战。例如，大模型训练和推理过程包含对海量数据的高速访问与实时处理，传统存储系统在容量和成本、吞吐量和延迟等方面都面临显著瓶颈。而且，海量数据高效管理和新兴应用多样化负载对存储系统提出了“智能化”的全新需求。
与此同时，新型非易失内存、可计算存储设备、以及数据处理器等硬件创新不断涌现，正在重塑存储体系结构和计算范式。新型非易失内存（如PCRAM、MRAM、ReRAM）凭借高密度、低延迟、字节寻址等特性，模糊了“内存-存储”的严格界限。可计算存储设备CSD通过将计算单元嵌入存储设备控制器，支持高能效的近数据处理和数据压缩。数据处理器DPU是一种新兴的专用处理器，用于卸载在CPU上运行低效的网络和存储功能。CSD和DPU打破了“计算-存储-网络”之间的界限，带来异构计算和存储加速的新契机。

因此，在人工智能大模型等新应用背景和新型非易失内存、可计算存储设备等硬件支撑下，正在孕育存储技术的创新和突破。如何有效利用新应用的特征和新硬件的能力，构建具备极致性能、容量和成本的智能化存储系统，成为当前亟需探讨的热点问题。

征文范围（包含但不限于）

大模型存储技术
智能存储管理与调度技术
可计算存储架构、系统与应用
存算网融合架构与关键技术
软硬件协同存储优化技术
新型非易失内存架构及系统
新应用的存储负载特征与测试方法

征文要求

论文应属于作者的科研成果，数据真实可靠，具有重要的学术和应用价值，且未在国内外公开发行的出版物发表过，不存在一稿多投问题。
论文应包括题目、摘要、关键词、正文和参考文献，体例格式请参考电子学报网站要求。
论文请通过《电子学报》官方网站（http://www.ejournal.org.cn/）进行投稿，并在标题前注明：“2025+NewStorage”。论文需附通信作者的联系地址、联系电话及E-mail（网站注册时在系统中填写，不要放入稿件中。文章将按正常投稿文章的标准匿名评审）。

时间节点

征稿截止时间：2025年12月31日
期望出版时间：2026年7月

联系方式

覃怀银
010-68600738