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。