בפרויקט זה אנו חוקרים שימוש בטכנולוגיות חומרה חדשות לצורך מימוש אלגוריתמים, ובפרט מתמקדים בחומרה חדשה בשם NVRAM (Non-Volatile Random-Access Memory). מדובר בסוג חדיש של זיכרון אשר גדול בהרבה מזיכרון DRAM רגיל (יכול להכיל עד 6TB של זיכרון, לעומת DRAM סטנדרטי שמכיל 64GB של זיכרון, כלומר עד פי 100 בגודל), והוא מהיר בשני סדרי גודל ממהירות הגישה ל SSD אך עדיין איטי פי 3-5 מזיכרון DRAM. בסדנה זו אנו חוקרים כיצד לממש מבני נתונים מבוסס B-Tree עבור Secondary Index למסדי נתונים באמצעות שימוש ב NVRAM, כאשר השכבות העליונות של עץ החיפוש ממוקמות בזיכרון המהיר יותר (בתוך ה- DRAM), והשכבות האחרונות של עץ החיפוש ממוקמות בתוך ה- NVRAM שיכול להכיל כמות גדולה של נתונים. בתפר שבין ה- DRAM לבין ה- NVRAM, אנו מייצרים מבנה נתונים מקומי שקוראים לו Blindi המבוסס על עץ חיפוש בשם Blind Tree, אשר מכיל חתימות של מפתחות (fingerprints) במקום את המפתחות במלואן, ובאופן זה באפשרותנו לדחוס כמות גדולה יחסית של מפתחות לתוך Cache Line אחד. את הביטים החסרים שלא מופעים בחתימות ניתן להשלים מתוך המפתח שאותו אנו שולפים באמצעות פעולה אחת בלבד של גישה לזיכרון האיטי יותר. בסדנה זו מימשנו קוד שמתממשק לחומרה חדשה, תוך שימוש ב API שדרשו זמן כניסה, שכן חומרה זו עדיין לא בשלה ב 100%. העבודה בוצעה בשיתוף פעולה עם מעבדת מחקר ב- IBM והחוקר מושיק הרשקוביץ, עם ד"ר שראל כהן מהמכללה (מנחה הסדנה), סטודנט תואר שני מהמכללה (דניאל כהן), וכן בשיתוף פעולה עם קבוצת מחקר מגרמניה (מאוניברסיטת פוטסדאם) - באמצעות דוקטורנט בקבוצה שקוראים לו זימון קרוגמן.