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人工智能需要消耗大量的计算资源,尤其是对于实时视频流的分析更是如此。面对这类问题的挑战,NVIDIA不仅在GPU硬件上进行改进,从软件上也特别设计了DeepStream SDK。可以充分利用GPU上的硬件编解码资源,以及通用计算资源, 大大简化和加快视频分析类应用的研发工作。
本议题将详细介绍应对这一挑战的关键技术应用。
讲师:赖俊杰 博士 NVIDIA 亚太地区高性能计算及Applied Deep Learning部门技术经理
清华大学电子工程本科及硕士学位,法国INRIA获得博士学位。博士期间的主要的研究方向包括GPU架构研究及GPU性能分析模型。现在的工作重点在尝试用机器学习/深度学习的最新技术,去解决计算机视觉,语音,推荐系统,游戏等行业应用中遇到的实际问题。同时领导了NVIDIA DeepStream SDK,image inference engine等软件库的开发工作。
京东的业务系统中大量用到了机器学习和数据挖掘技术,大量的业务数据和交易数据,在人工智能平台中,通过清洗出特征和标注数据进行处理。
包括样本采样,样本调权,异常点去除,特征归一化处理,特征变化,特征组合等过程,最终生成的数据供模型训练使用。
本议题将针对机器学习在应用场景中进行数据处理时遇到的各项挑战,展开深入的剖析。
讲师:武健 京东高级算法工程师
曾参与新浪企业微博平台研发、加入京东后负责数据云平台研发。目前与团队一起开发京东登月机器学习平台,并作为支持金融智投项目的核心成员,为京东人工智能的应用服务及基础算法平台做出了卓越贡献。
Kubernetes作为容器集群管理工具,为应用平台提供了基于云原生的微服务支持。也为容器集群架构升级,构建高效大规模计算体系提供了技术基础。
京东人工智能平台作为一个大规模集群化的平台设施,充分利用Kubernetes负载均衡调度,秒级扩容缩容,任务失败自动重启等优势,实现了Kubernetes调度一切,包括错峰调度在线,离线应用,提升机器资源利用率和降低基础设施成本。本次议题中将重点分享Kubernetes在京东人工智能平台中丰富的应用经验。
讲师:范振 京东资深架构师
2014年加入京东,负责基础平台架构开发工作;是京东CDN项目,DDOS二期项目、反比价项目、机器学习平台基础平台项目的负责人。
不仅主导设计和开发了以上公司级别的重大项目,而且在高性能服务器、大数据领域也有着丰富的经验和独特的见解。
本期内容适合人群:3-5年工作经验以上的资深工程师,人工智能,机器学习系统平台的搭建负责人与应用者,关注GPU,Tensorflow,Kubernetes,Docker,Spark,分布式集群技术的一线技术骨干。
京东技术开放日是业界最专业的技术分享交流平台。
2017年京东技术开放日推出3.0版本,不仅活动规模持续扩大,还将新增现场视频直播和参加开放日活动赢取大奖的系列活动。在北京以外地区的技术人,可以通过直播平台获得向技术大牛学习的机会。
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