GTC22看点 最大化大型机器学习基础设施上的GPU利用率
9 月 19-22 日 gtc 大会即将登场！nvidia 汇集了开发者、研究人员、企业领袖、创作者、it 决策者和学生，让所有与会者了解如何利用 ai、计算机图形、数据科学等的力量塑造未来。
精选演讲：聆听行业优秀人才的见解
9 月 21 日星期三北京时间下午 1 点，字节跳动机器学习系统总监朱亦博将带来精彩的演讲。带您了解机器学习（ml）和深度学习（dl）是如何强力推动字节跳动的产品和服务？而他们的团队又是如何构建大型集群？以支持这些工作负载，从模型训练，到实时在线推理。
在本次演讲中，朱亦博也将分享如何充分利用复杂的基础设施，在 gpu 集群中同时运行 ml 训练和推理的工作负载，最大化利用 gpu 资源，同时还提供有保障的客户服务。
最大化大型机器学习基础设施上的 gpu 利用率（含中文互动问答）
会议代码
[a41246b]
会议时间
9 月 21 日，星期三，1:00 pm – 1:50 pm
讲师简介
朱亦博 | 字节跳动机器学习系统总监
朱亦博毕业于加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校，并获得计算机科学博士学位，过往从事分布式系统的研究，现在专注于机器学习系统领域。目前领导着字节跳动机器学习系统团队，主要负责深度学习（计算机视觉、自然语言处理、语音和强化学习）训练和推理的基础设施。他和团队致力于机器学习框架、分布式训练、编译器、机器学习数据处理、机器学习平台和集群资源调度。
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会议代码
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会议时间
9 月 21 日，星期三，1:00 pm – 1:50 pm
讲师简介
朱亦博 | 字节跳动机器学习系统总监
朱亦博毕业于加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校，并获得计算机科学博士学位，过往从事分布式系统的研究，现在专注于机器学习系统领域。目前领导着字节跳动机器学习系统团队，主要负责深度学习（计算机视觉、自然语言处理、语音和强化学习）训练和推理的基础设施。他和团队致力于机器学习框架、分布式训练、编译器、机器学习数据处理、机器学习平台和集群资源调度。
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