亚马逊:为什么你的机器学习代码运行速度慢

2017 年 3 月 27 日,亚马逊云服务(AWS)机器学习总监 Alex Smola 到北京大学招贤纳士,并呈现了一场题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢(Why your machine learning code is slow)》的精彩演讲。

Alex Smola 曾于 1996 年获得慕尼黑工业大学物理学硕士学位,1998 年获得柏林工业大学计算机科学博士学位。在 1999 年到 2007 年期间,先后于澳大利亚国立大学及 NICTA 研究中心担任研究小组组长。2008 年,他加入雅虎,后在 2012 年加入谷歌。他是加利福尼亚大学伯克利分校的兼职教授,目前担任卡内基梅隆大学机器学习教授。2015 年,他联合创立了 Marianas 实验室。2016 年,Alex 加入亚马逊,目前担任亚马逊 AWS 机器学习总监一职。迄今为止共发表超过 200 篇论文并参与编写 5 本学术专著。

这次 Alex 中国行的主要目的之一就是代表亚马逊 AWS 人工智能团队招贤纳士并分享最前沿科技信息。3 月 28 日上午 10:00,Alex 在北京大学理科教学楼进行了一场针对现代硬件的算法设计的题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢(Why your machine learning code is slow)》的学术演讲。这次演讲围绕多核、多机器和 GPU 的可扩展数据分析方法,从基础开始讲起,讲述可扩展的机器学习并非想象中那么困难。具体内容包括分布式推荐系统、广告计算和深度学习。

第一部分:存储器
第二部分:计算
第三部分:MxNet


Why your machine learning code is slow Designing algorithms for modern hardware
(disclaimer – this isn’t a deep learning talk)

 


Most important slide – free AWS credits

 

• Register at AWS Educate for credit
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