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深度学习性能优化工具及实践
录制于:

| 作者 何普江 关注 0 他的粉丝 发布于 2018年1月20日 | GMTC大前端的下一站,PWA、Web框架、Node等最新最热的大前端话题邀你一起共同探讨。
45:31

概要
本议题将介绍如何在后端服务器平台上对深度学习的推理性能进行深入优化,内容涵盖高性能计算库(MKL和MKL-DNN)和框架(Intel发行版Caffe)的使用、注意事项以及一些经验教训。鉴于开源项目还没有特别高效的RNN实现,故还会介绍如何设计一个基于CPU的,高效的,可以媲美甚至超越GPU的RNN实现。

个人简介

何普江 ,Intel资深软件工程师。目前就职于英特尔软件与服务事业部,从事软件优化及IA平台推广工作。对英特尔软件架构,英特尔产品和技术以及IA平台性能优化有非常深入的理解和实践。在英特尔工作期间,帮助过国内主流ISV开发出基于IA平台的云计算产品,优化过主要互联网公司的核心产品以取得数倍甚至数十倍的性能提升,致力于基于IA架构平台的深度学习和机器学习研究和在互联网行业落地推广工作。

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