AI研讨会直播：《人工智能开发前沿》实战系列公开课第1期
报名链接：https://www.slidestalk.com/m/276?__fuid=31832
活动背景
业务需求、数据、算法、算力等因素，决定人工智能技术走向产业落地面临各种挑战。博客园联合示说网以及产业内人工智能技术领域的工程师讲师，结合实践案例，推出《人工智能开发前沿》实战系列公开课，将涵盖边缘到云端、训练到推理、算法模型到工程实践等一系列人工智能实践学习课程。课程内容详实丰富，既包括前沿技术介绍和演示，也提供动手实操和练习项目。
欢迎广大AI及大数据领域的开发者、学生、研究人员共同参与学习研讨！
议程安排
19:30 – 20:15 《持久化内存技术在实时决策系统中的应用》
20:15 – 21:00 《Spark Shuffle RPMem扩展: 借助持久内存与RDMA加速Spark 数据分析》
21:00 – 21:05 活动抽奖
讲师及议题
讲师介绍：陈宬，新加坡国立大学博士，第四范式高性能计算组，资深系统优化工程师，专注于新一代存储介质在AI系统，数据库以及操作系统层的优化。
议题介绍：实时决策系统，如实时推荐、实时反欺诈，要求系统在极短的时间内对用户产生的数据进行处理，并拉取已训练好的超高维模型进行打分预测。这一过程中将涉及实时特征提取，超高纬模型参数查询等多步操作。为了满足强实时性的要求，决策系统需要把用于提取特征的数据以及超高纬模型的参数存储在DRAM内存中。在实际部署过程中，我们发现这部分内存数据量可以多达10TB级甚至更高。借助Intel Optane DC memory（PMEM）持久化内存高容量，持久化等特性，可以很好的降低实时决策系统内存数据的存储成本，并大大加快传统DRAM-based内存系统因节点失效所需的恢复时间。我们将介绍我们利用PMDK对第四范式自研的两项核心科技：实时特征提取数据库RTIDB和高纬参数服务器集群进行优化的成果。
讲师介绍：张建，英特尔亚太研发有限公司大数据部门的软件工程经理，专注于大数据和机器学习中存储方案优化。
议题介绍：Spark中Shuffle密集型的作业的性能通常会受限于Shuffle过程中磁盘I/O和CPU开销。同时，很多工作证明简单的用更快的存储介质和网络来加速Shuffle很难达到良好的效果。我们将介绍如何利用持久化内存与高性能RDMA网络来加速Spark Shuffle。Spark Shuffle RPMem扩展提供了一个基于PMem和RDMA来加速Shuffle的方案，它采用PMem作为Shuffle的存储介质，利用PMDK用户态编程库进行数据读写，减小用户态、内核态切换与文件系统开销；用基于RDMA网络协议异构的传输层实现高性能数据传输；还将RDMA直接注册在PMem上，减少内存拷贝。 初步测试结果表明，相对传统Shuffle方案，Spark Shuffle RPMem扩展可以对Shuffle密集型作业带来显著的性能提升和时延下降。
活动支持
英特尔AI实践日工作组
合作伙伴
博文视点
活动奖品（抽奖）
· 博文视点出版的技术书籍3本
· 100元JD电子购物卡3张
更多参会福利
· 前50位有效报名听众，将有机会获得英特尔中国编写的《制造行业AI实践手册》一本
· 所有有效报名的开发者听众，参会资格审核通过后会得到随机红包
· 所有在线开发者，根据在线时长、互动提问优质问题，获得0.3-10元不等的随机红包
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