毕业于华中科技大学，目前专注于高性能计算优化和稳定高效的深度学习平台建设。团队先后取得过 4min 训练 ImageNet 和游戏 AI 训练速度超过 OpenAI 的成果；深度学习平台目前服务了公司内游戏、CV、信息流、NLP 等重点场景，具备万卡级 GPU 调度能力。
讲师介绍
专题演讲嘉宾：兰瑞
腾讯 云架构平台部/高级工程师
议题介绍
地点：元5
所属专题：高性能计算与业务结合
演讲：高性能深度学习平台建设与解决业务问题实践
腾讯内部大量的业务线对于深度学习有着强烈的需求，并且各业务线存在个性化的诉求。如何打造一个能适应业务场景、高性能的深度学习平台？
腾讯从 GPU 集群建设，到大规模的虚拟机/容器调度，最后到深度学习框架和组件的优化，提供全栈的解决方案，帮助 AI 工程师达成目标。目前支撑了腾讯内部游戏 AI、CV、信息流、NLP 等主流业务场景下的深度学习模型训练。
演讲提纲：
- 业务场景需求
- 深度学习平台整体架构
- 大规模 GPU 调度系统
- 深度学习加速
- 业务效果和演进方向
听众受益点：
- 对深度学习平台有完整全貌了解
- 介绍深度学习的一些前沿技术和其实际落地情况
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