2019
07/04
作为人工智能大爆炸的核心驱动,深度学习给机器学习领域带来了前所未有的巨大影响。面对火山喷发般的数据洪流,人们期望从深度学习中获得处理现实问题的助力。
然而前期准备却要占据大量时间精力,往往与简便解决复杂问题的目的背道而驰,本文从深度学习的统一支持框架入手,一步步帮助我们从繁杂的前期工作中夺回对深度学习本身的专注。
分布式深度学习应用往往需要用户在运行环境的多节点部署和可扩展性上投入大量时间与精力,而基于数据中心集群资源的深度学习工作负载的统一支持框架,主要目的是实现深度学习工作负载在数据中心资源池上的自动化部署与执行,从而帮助用户将更多注意力集中在商业逻辑和深度学习问题本身。
作者简介
李三平
李三平,戴尔易安信中国研究院首席科学家。毕业于美国麻省大学,计算机工程专业博士。目前主要围绕数据中心基础架构从事机器学习、深度学习相关的研发工作,包括基于集群资源的深度学习工作负载支撑框架,以支持深度学习模型自动化调参与工作负载的分布式部署;构建自动化机器学习工作流以提高数据中心基础架构预测性分析模型的可靠性与可迁移能力;探索元学习、少样本学习、脉冲神经网络等机器学习前沿技术在数据中心的应用案例。在国际学术期刊和IEEE Transactions发表论文20多篇,申请美国专利30余项,译著三本,参与编著一本。
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