【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】2 DPCNN、HAN、RCNN等传统深度学习方案
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大规模部署应用深度学习编译器的挑战仍然较大，能够将编译器用好的门槛较高，造成这个现象的主要原因包括哪
大规模部署应用深度学习编译器的挑战仍然较大，能够将编译器用好的门槛较高，造成这个现象的主要原因包括哪些？
龙蜥社区成立DeepRec SIG，开源大规模稀疏模型深度学习引擎
龙蜥社区（OpenAnolis）（以下简称“龙蜥社区”）正式成立 DeepRec SIG，将携手龙蜥社区开发者一道，致力于维护 Anolis OS 上的 DeepRec 组件，并将稀疏模型深度学习引擎引入龙蜥社区。稀疏模型是指在模型结构中离散特征计算逻辑占比较高的一类深度学习模型的统称，其广泛应用于搜索、广告、推荐等高价值业务中。当下主流开源深度学习框架，对稀疏模型的支持不足。国内外公司在稀疏场....
深入云原生 AI：基于 Alluxio 数据缓存的大规模深度学习训练性能优化
AI 训练新趋势：基于 Kubernetes 的云上深度学习 1.背景介绍 近些年，以深度学习为代表的人工智能技术取得了飞速的发展，正落地应用于各行各业。随着深度学习的广泛应用，众多领域产生了大量强烈的高效便捷训练人工智能模型方面的需求。另外，在云计算时代，以 Docker、Kubernetes 以主的容器及其编排技术在应用服务自动化部署的软件开发运维浪潮中取得了长足的发展。Kubernetes....
深入云原生 AI：基于 Alluxio 数据缓存的大规模深度学习训练性能优化
云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 导读：Alluxio 项目诞生于 UC Berkeley AMP 实验室，自开源以来经过 7 年的不断开发迭代，支撑大数据处理场景的数据统一管理和高效缓存功能日趋成熟。然而，随着云原生人工智能（Cloud Native AI）的兴起，灵活的计算存储分离架构大行其道。在此背景下，用户在云上训练大规.....
深入云原生 AI：基于 Alluxio 数据缓存的大规模深度学习训练性能优化
作者 | 车漾（阿里云高级技术专家）、顾荣（南京大学 副研究员） 导读：Alluxio 项目诞生于 UC Berkeley AMP 实验室，自开源以来经过 7 年的不断开发迭代，支撑大数据处理场景的数据统一管理和高效缓存功能日趋成熟。然而，随着云原生人工智能（Cloud Native AI）的兴起，灵活的计算存储分离架构大行其道。在此背景下，用户在云上训练大规模深度学习模型引发的数据缓存需求日益....
解密阿里云大规模深度学习性能优化实践
文 | 阿里云异构计算AI加速负责人 游亮 近日，斯坦福大学公布了最新的 DAWNBench 深度学习榜单，这是人工智能领域最权威的竞赛之一，是衡量深度学习优化策略、模型架构、软件框架、云和硬件等综合解决方案实力的标准之一。 在图像识别（Image Classification on ImageNet）榜单中，阿里云包揽了训练时间、训练成本、推理延迟以及推理成本四项第一。 DAWNBench 官....
解密阿里云大规模深度学习性能优化实践
云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 作者 | 阿里云异构计算AI加速负责人 游亮 近日，斯坦福大学公布了最新的 DAWNBench 深度学习榜单，这是人工智能领域最权威的竞赛之一，是衡量深度学习优化策略、模型架构、软件框架、云和硬件等综合解决方案实力的标准之一。 在图像识别（Image Classification on Image....
大规模深度学习预测场景下 codegen 的思考与应用
更多关于 RTP 系统的介绍请见 深度预测平台RTP介绍 背景简介 RTP 系统 RTP 系统(即 Rank Service)，是一个面向搜索和推荐的 ranking 需求，支持多种模型的在线 inference 服务。RTP 支持 LR、GBDT 以及 tensorflow 等多种模型及模型格式，并依托 suez 在线服务框架，将样本组装和模型预测一气呵成，提升了业务迭代效率，并在性能和稳定性....
在Twitter信息流中大规模应用深度学习——推文的相关度计算使用了深度学习
我们如何对信息流进行排序？ 在引入排序算法之前，信息流的组成非常简单：收集所有由你的关注对象在你最后一次登录Twitter之后发送的推文，再将它们按照时间倒序显示出来。这个看起来很简单，但要为数以亿计的Twitter用户提供这种稳定的体验对我们来说是一个巨大的挑战，它对我们的基础设施和运维能力提出了很高的要求。 在引入排序算法之后，信息流的组成变得更加丰富。在收集推文之后，我们使用相关度模型对它....
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