深度学习平台的技术演进

袁进辉(老师木)

北京一流科技有限公司创始人/CEO

2003年7月毕业于西安电子科技大学计算机学院,并被免试推荐入清华大学计算机系攻读博士学位,师从张钹院士,研究方向为计算机视觉及机器学习,2008年7月获得工学博士学位,博士论文获得清华大学优秀博士学位论文奖,同年留校做师资博士后,参与计算神经科学方向的学科建设,与李兆平等国际知名学者合作开展神经科学方面的理论研究。2004至2007年参与美国国家技术标准局组织的视频检索评测,获得多项第一。2010年,与国家体育总局合作,负责研发斯诺克比赛“鹰眼”系统,面世后取代英国鹰眼系统服务于各项国际大赛,并被国家队作为日常训练辅助系统。2011年加入网易,任高级应用研究员。2012年作为早期成员加入360搜索团队,一年之后,产品上线成为国内市场份额第二的搜索引擎。2013年加入微软亚洲研究院,主要从事大规模机器学习平台的研发工作。2014年,首次将训练LDA主题模型的吉布斯采样算法的计算复杂度降到单个词为常数级,基于该算法的分布式实现仅需数十台服务器即可完成以往数千台服务器才能完成的任务,应用于微软在线广告系统,被主管研究的全球副总裁周以真女士称为”年度最好成果“。2015年至2016年底,专注于搭建基于异构集群的深度学习平台,项目荣获微软亚洲研究院院长特别奖 。2017年创立北京一流科技有限公司,着力打造下一代分布式深度学习平台。

演讲概要

随着深度学习技术在图像,语言,语音等应用场景都达到了state of the art效果,深度学习框架也呈现群雄逐鹿的态势,谷歌,脸书,微软,亚马逊,百度等大企业及少数几家创业公司都推出了自己的产品。这次演讲对现有主流深度学习框架做一梳理,首先从用户体验角度讨论,一个好的深度学习框架应该有什么样的特点,其次从技术角度讨论,什么样的设计和实现才能达到这个目标,和业界同行探讨这个领域的技术是否已收敛,将向何处去。

听众收益

了解深度学习框架,学习如何选择适合业务场景的深度学习框架