机器学习 / 深度学习系统的演进与实践

随着大模型、大计算、大数据的趋势到来,AI 的发展进入 “软件 2.0” 新阶段,原有的机器学习 / 深度学习系统已无法满足当下应用场景的需求。为了适配算法工程师、数据科学家们的需要,近年来,这一领域的技术从软件系统到硬件架构出现了很多新的有趣的探索和革新。

尤其地,机器学习 / 深度学习系统作为人工智能时代的 “操作系统”,其对上层模型设计和应用有着决定性影响,并且相关技术也在不断收敛,不过,国内关于这一领域的相关实践和学习资料较为稀少,因此,本次 “高手问答” 栏目邀请了一流科技 OneFlow 创始人 & 袁进辉 @OneFlow 深度学习框架 ,他将交流、分享相关技术发展,希望对从事或想要了解机器学习 / 深度学习系统相关研究方向 / 工程实践 / 知识结构的朋友有所帮助。

OSCHINA 本期高手问答 (5 月 24 日 – 5 月 30 日) 可讨论的内容包括:

  • 各类 AI 系统的架构设计特色
  • 硬件体系结构 / 编译器的技术特点
  • 模型的训练和部署
  • 机器学习 / 深度学习 / MLOps 技术内容
  • AI 商业化和应用落地现状
  • 从事 AI 系统架构师 / 工程师的知识结构
  • 工程师职业选择问题

或者其它 “机器学习 / 深度学习系统的演进和实践” 相关问题,也欢迎大家积极提问!

嘉宾简介

袁进辉,一流科技 OneFlow 创始人 & CEO,清华大学计算机系博士,中关村数智人工智能产业联盟副理事长,之江实验室天枢开源 AI 平台架构师。

他曾在网易、微软担任研究员,做过包括 AI、计算神经科学研究等多种类型的工作,也曾参与和主导多个创业项目。2013 年,他加入微软亚洲研究院从事大规模机器学习平台研发,2014 年发明了当时世界上最快的主题模型训练算法系统 LightLDA,被微软研究院全球副总裁周以真称为 “年度最好成果”。2015 年专注搭建基于异构集群的深度学习平台,获微软亚洲研究院院长特别奖。袁博士曾在计算机视觉及多媒体领域顶级会议发表多篇论文,连续多年获得美国国家技术标准局的视频检索评测比赛第一名。

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