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资讯 > 融资并购 > 直播 | 阿里高级算法专家杨军:从训练到推理,PAI平台深度学习优化的应用实践
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直播 | 阿里高级算法专家杨军:从训练到推理,PAI平台深度学习优化的应用实践

时间:03-15 19:57 阅读:4008次 转载来源:将门创投

本周为将门技术社群第145线上分享。

北京时间3月14日(周四)晚8点,将门技术社群,我们很开心邀请阿里巴巴高级算法专家杨军,他将与大家分享的主题是从训练到推理——PAI平台深度学习优化应用实践

届时,将会具体介优化引擎PAI TAO(Tensor Accelerator and Optimizer)、通用推理优化工具PAI Blade以及行业思考及展望。

活动信息

主题:从训练到推理——PAI平台深度学习优化应用实践

嘉宾:阿里巴巴高级算法专家 杨军

时间:北京时间3月14日(周四)20:00

地点:将门创投斗鱼直播间

分享提纲

近些年来,以深度学习为代表的复杂建模技术在推荐搜索、图像、语音、文本等领域里取得了显著的进展突破,也被越来越多的公司和业务场景采用。而深度学习模型特有的描述灵活性以及模型复杂性给模型训练和推理布署均带来了很大的性能挑战压力。将这些优化压力推回给上层算法用户是不可行的,会显著降低算法创新的迭代效率。而基于case by case的特定手工优化虽然可以获得较佳的性能及资源效率优化效果,但无法应对层出不穷,日益变化的上层模型描述的变化趋势以及生产环境复杂性的迭代变化影响。

PAI作为阿里巴巴的AI基础设施平台,致力于“以更少的计算硬件,更快满足上层业务的迭代需求”,不断推进通用化、自动化、透明化的优化技术的探索及落地,并在GPU集群效率优化、分布式作业易用性及性能优化、新硬件加速特性、编译优化、模型压缩、极致底层优化等技术方向取得了一定的效果,并在PAI平台上多个业务场景里进行了效果验证和检验。

本次分享将围绕以下几个方面展开:

  • PAI平台的Overview

  • 通用优化引擎PAI TAO(Tensor Accelerator & Optimizer)介绍

    • TAO的overview

    • GPU集群效能优化

    • 自动分布式优化

    • 基于图优化技术的新硬件计算特性优化

    • 深度学习编译器技术

    • 一个用于展示TAO各个优化部件组合优化效果的完整业务case介绍

  • 通用推理优化工具PAI Blade的介绍

    • Blade的系统设计架构及理念

    • Blade自研INT8工作介绍

    • 模型压缩工作介绍

  • 行业思考及展望

嘉宾介绍

杨军

在阿里巴巴PAI团队负责大规模深度学习算法基础设施相关建设工作,对大规模机器学习的开发、建设、优化以及在不同业务场景中的落地应用有较为深入的理解和认识,致力于推进AI平台级通用优化技术的探索及落地。

曾多次受邀在gtc17/18/19/Strata/Oreilly AI conference等技术论坛进行主题分享。有若干篇论文在NIPS MLSys,ICML MLSys,CVPR  ECV及其他国际会议上发表。加入阿里巴巴之前,曾在奇虎360广告技术部担任部门架构师,在Yahoo!北京研发中心担任效果广告系统tech lead。

观看直播或加群

长按或扫描下方二维码,关注将门创投微信公众号(thejiangmen),后台回复“入群”,获取入群通道及直播地址。

-The End-

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将门创新服务专注于使创新的技术落地于真正的应用场景,激活和实现全新的商业价值,服务于行业领先企业和技术创新型创业公司。

将门技术社群专注于帮助技术创新型的创业公司提供来自产、学、研、创领域的核心技术专家的技术分享和学习内容,使创新成为持续的核心竞争力。

将门投资基金专注于投资通过技术创新激活商业场景,实现商业价值的初创企业,关注技术领域包括机器智能、物联网、自然人机交互、企业计算。在两年的时间里,将门投资基金已经投资了包括量化派、码隆科技、禾赛科技、宽拓科技、杉数科技、迪英加科技等数十家具有高成长潜力的技术型创业公司。

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