基於Kubernetes構建AI業務生態
概要
AlphaGo每個實驗使用4000 GPU的規模與大部分基於HPC思路設計的AI系統使用數十GPU的情況形成鮮明差距，也提醒我們分散式作業系統在大規模機器學習中的重要作用。本次分享結合在網際網路巨頭的工作經歷，剖析工業級別AI研究與實驗室模式在數學方法和系統架構上的重要區別。回顧在最近的AI創業實踐中，結合容器、微服務和Kubernetes架構大規模AI系統，並融入公司業務體系的經驗。
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