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深度学习框架的性能优化及其在医药行业的应用实践发布时间:2019-08-13

  概要 开源界大致有 5 个比较流行的机器学习框架,我在本次演讲中会对它们进行简要介绍与对比分析,目前这些框架有一个共同的问题那就是只对 GPGPU 平台有较好的支持,在其它平台上(例如 CPU)性能非常差。我们知道机器学习是个很大的概念里面包含很多不同类型的算法模型,而这些模型在不同的平台上会出现不同的性能瓶颈,如何能让这些框架很好地支持多种主流平台以便为不同算法选择提供最佳的运行平台是业界面临的一个问题。培训seo教学课程在演讲中我们会探讨针对这个问题的一些解决方案和案例研究。朱智勇,2007 年加入英特尔,就职于系统优化部门,长期从事 CPU 的构架分析与性能建模/预测。seo培训学习现任深度学习性能优化与解决方案组架构师,从事深度学习框架的跨平台性能优化,为高校、政府及企业提供高效的人工智能解决方案。拥有十余年计算机系统构架及高性能计算相关经验。对计算机系统的硬件与软件构架有深刻的理解,开发过多种 CPU 性能模拟器用于构架瓶颈与扩展性研究。擅长搭建高效计算平台,在并行算法优化方面有非常丰富的项目经验。2013 年以来重点关注如何推动深度学习和大数据在行业的应用,并且在生物医药行业有非常成功的案例。允许的HTML标签: a,b,br,blockquote,i,li,pre,u,ul,p 允许的HTML标签: a,b,br,blockquote,i,li,pre,u,ul,p 允许的HTML标签: a,b,br,blockquote,i,li,pre,u,ul,p Subscribe to our industry email notices? 我们理解您使用ad blocker的初衷,但为了保证InfoQ能够继续以免费方式为您服务,我们需要您的支持。seo培训学习InfoQ绝不会在未经您许可的情况下将您的数据提供给第三方。我们仅将其用于向读者发送相关广告内容。请您将InfoQ添加至白名单,感谢您的理解与支持。