IBM深度学习服务
分布式、并行与集群计算
2017-09-19 v1
摘要
由大型神经网络模型驱动的深度学习正在理解语音、文本和视觉等非结构化及感知数据领域方面超越传统的机器学习方法。与此同时，基于“即服务”的云计算商业模式正在从根本上改变信息技术产业。这两种趋势：深度学习和“即服务”，正在碰撞产生一种新的认知应用交付商业模式：云中的深度学习即服务。在本文中，我们将讨论 IBM 深度学习即服务 软件架构的细节。DLaaS 为开发者提供了灵活性，使其能够以可扩展、有弹性的方式且以最小的工作量在云中使用流行的深度学习库，如 Caffe、Torch 和 TensorFlow。该平台使用了一个分布与编排层，以促进跨计算节点在合理时间内从大量数据中学习。资源供给层使得在基础设施即服务 云中，能够在图形处理器 (GPU) 和中央处理器 (CPU) 等异构资源上进行灵活的作业管理。
引用
@article{arxiv.1709.05871,
title = {IBM Deep Learning Service},
author = {Bishwaranjan Bhattacharjee and Scott Boag and Chandani Doshi and Parijat Dube and Ben Herta and Vatche Ishakian and K. R. Jayaram and Rania Khalaf and Avesh Krishna and Yu Bo Li and Vinod Muthusamy and Ruchir Puri and Yufei Ren and Florian Rosenberg and Seetharami R. Seelam and Yandong Wang and Jian Ming Zhang and Li Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.05871},
year = {2017}
}