这些研究成果奠定了优化流计算性能的理论和系统设计基础，为低延迟大模型推理系统的高速流数据处理提供技术支持：

• 硬件感知调度优化：提出了一系列硬件架构（NUMA、GPU）感知的执行计划优化策略，首次实现了流系统在NUMA上近似线性性能扩展性, ICDE’17, SIGMOD’19, ATC’20

• 事务性流处理优化：提出一种自适应调度机制，优化多核架构下事务性流处理的扩展性和吞吐量，为实时数据流处理系统提供强大支持，性能上超越主流相关系统达100倍，SIGMOD’23, VLDBJ’23, ICDE’24

• 自适应资源分配与低延迟优化：提出面向突发性工作负载的预测性资源分配和低延迟优化方法，显著提升了复杂流计算场景下的系统反应速度与资源利用效率。ICPP’24, IWQoS’24