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英特尔戴金权:详解全新大数据分析+AI平台AnalyticsZoo|CCF-GAIR2018-鸭脖官方网站

发布时间:2021-12-09    来源:鸭脖官方网站20876

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的双曲馀弦值。的双曲馀弦值。AnalyticsZoo是一个更高水平的数据分析AI平台,需要利用Spark的各种流水线、内置模型、特征操作者等,用户可以从深度自学末端到末端应用。

在某种程度上,它是Spark和BigDL的扩展,其目的是方便用户开发从大数据末端到末端自学的应用,除了内置模型、内置非常简单的操作者之外,还获得了大量高级生产线的反对,Spark指挥官DataFrames、ML大师Pipelines的深度自学生产线,通过移入自学的API建设API模型的定义,在此基础上我们获得的ModelaFrames、ML大师合作案例戴金权解释了用户如何使用安卓系统。BigDL在他们现有的大数据集群中使用,一般来说,在大数据集群或平台上使用非常大的强大处理器,构建新的深度自学应用。

目前,BigDL和AnalyticsZoo的技术可以用于AWS、阿里云、百度云等完全所有的公共云平台。第一个例子是英特尔和京东的合作。京东大约有数亿张照片存储在分布式存储系统中,他们想从大数据系统中阅读这几亿张照片,处理它。

在这个案例中,使用SSD模型来识别图像中有什么,探索后使用DeepBit模型,提取物品的特征。京东已经在GPU卡上应用,其中存在一些问题,包括如何处理从末端到末端数据的生产线,以及如何提高从末端到末端的处理效率。

戴金权说:如果将整个处理应用程序转移到Spark和BigDL平台上,可以看出提高了很多运输效率,BigDL/Spark在IntelXeon(英特尔至强大的扩展处理器)集团有效扩展,提高了GPU集团的3.8倍性能。AI的三个核心点是大数据、算法、算力,现在很多人指出需要足够的AI算力,不是GPU。

京东的这个案例反映了BigDL和英特尔强有力的扩展处理器,整体深度自学的提高。戴金权告诉他,京东的这个案例最初是在多个GPU上创建的,他们的团队在Caffe上训练,在研究开发、配置、性能方面遇到了问题。英特尔将JD.com转移到Spark200个逻辑核跑步,服务器反对50个逻辑,大致使用24台服务器,利用Spark这样的终端到终端生产线处理,与以前的GPU方案相比,性能提高了约3.8倍。第二个案例是英特尔和MLSListings合作的案例,他们是加利福尼亚的房地产经纪人,他们可以识别用户网页的住宅照片,向用户介绍相似的住宅。

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该系统构建在MicrosoftAzure上。第三个案例是与世界银行在AWS合作。

世界银行通过志愿者上载的世界各地的食物照片,有助于分析世界各地的物价水平。其中,如何通过大数据处理清除、处理图像,自学构建图像分类模型是值得关注的问题。

第四个案例是与UCSF的合作,通过3D模型对医疗图像进行分类,首先识别3DMRI图像,然后对其进行分类,可以试图临床膝盖上的疾病。第五个案例是与Cray公司(美国实现超级计算机的公司)合作。合作内容是实现最近降水云图的预测,通过Seq2Seq模型,将过去1小时的卫星云图排列在一起,输出到模型中,上司可以预测下一小时每10分钟这个卫星云图的变化,通过这个展开降水分析。

第六个案例是与GigaSpaces合作,根据自然语言处理管理呼叫中心。用户打来电话,将声音转换成文本后,引进BigDL系统,开展动态流动处理,BigDL使用的文本分类模型可以告诉用户为什么打来电话,Windows有问题,Mac有问题,自动将呼叫中心的电话载入不同部门最后,戴金权总结,英特尔致力于终端到终端的全堆栈人工智能解决方案。BigDL和AnayliticsZoo致力于建立大数据和人工智能之间的桥梁,用户有基于Apache的大数据集群时,可以简单地展开大数据分析和人工智能的应用,不仅需要更高的资源利用率,还可以提高末端的研发效率有关文章:英特尔AI事业部三位负责人介绍,AI技术如何落地应用于发布下一代NNP芯片,英特尔AI软件和应用于更加泄露AI野心的原创文章,允许禁止发布。

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