【推荐】小米云深度学习平台的架构设计与实现

机器学习与人工智能，相信大家已经耳熟能详，随着大规模标记数据的积累、神经网络算法的成熟以及高性能通用GPU的推广，深度学习逐渐成为计算机专家以及大数据科学家的研究重点。近年来，无论是图像的分类、识别和检测，还是语音生成、自然语言处理，甚至是AI下围棋或者打游戏都基于深度学习有了很大的突破。而随着TensorFlow、Caffe等开源框架的发展，深度学习的门槛变得越来越低，甚至初中生都可以轻易实现一个图像分类或者自动驾驶的神经网络模型，但目前最前沿的成果主要还是出自Google、微软等巨头企业。

Google不仅拥有优秀的人才储备和大数据资源，其得天独厚的基础架构也极大推动了AI业务的发展，得益于内部的大规模集群调度系统Borg，开发者可以快速申请大量GPU资源进行模型训练和上线模型服务，并且通过资源共享和自动调度保证整体资源利用率也很高。Google开源了TensorFlow深度学习框架，让开发者可以在本地轻易地组合MLP、CNN和RNN等模块实现复杂的神经网络模型，但 TensorFlow只是一个数值计算库，并不能解决资源隔离、任务调度等问题，将深度学习框架集成到基于云计算的基础架构上将是下一个关键任务。