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DeepMind爆发史:决定AI高峰的“游戏玩家”|深度学习崛起十年

翻译|刘晓祯、沈佳丽、胡燕君、许晨阳、周亚坤 很少有人会否认,过去十年,AI领域最耀眼的明星组织当属DeepMind,没有之一。 那个震动世界的高光时刻发生在2016年3月的一天,AI选手AlphaGo击败了世界围棋冠军李世石的那一刻,全世界更广泛的群体认识到了AI的威力,并成为将AI技术推向新一轮高峰的闪亮标志,也是受到这一刻的感召,科技界很多人涌入AI创业前线,由此掀起AI应用的高潮。这一战,也让AlphaGo的缔造者——DeepMind和它的掌门人Demis Hassabis——走到了舞台中央。 Demis Hassabis出生于20世纪70年代的伦敦北部。13岁时,他就已经在国际象棋比赛的中崭露头角,在同年龄组别里排名第二。16岁时,他设计出了风靡一时的“主题公园”游戏。本科时,他在剑桥大学修读计算机科学和数学,经历简短的创办电子游戏公司并将其卖掉之后,他又去了伦敦大学学院(UCL)的神经科学领域读博深造,随后通过策略性地“画大饼”,获得了一位美国亿万富翁的天使投资,最终,他与另外两位联合创始人Shane Legg和Mustafa Suleyman在2010年共同创立了D...

云原生时代的搜索服务算力管理

导读:本文主要介绍百度搜索架构团队在服务算力管理方向的工程实践和相关经验,涉及服务与容器算力的“时间”“空间”话题。 全文2970字,预计阅读时间9分钟 一、搜索服务算力管理综述 1.1 搜索算力管理的发展历程 算力管理的核心目标,是实现算力需求与算力资源的最优匹配。搜索服务算力管理的发展经历了以下3个阶段: 1)物理机部署阶段 2014年以前,搜索服务模块都是直接部署在物理机上。这时物理机的CPU、内存、SSD等大小相对统一,个别空闲的机器会手工选择一些模块进行混部;夜间用户流量低峰时候,会有BVC这样离线计算框架,支持离在线任务混部,实现资源充分利用。 2)半自动混部阶段 2014年~2018年间,搜索业务自研的PaaS实现了服务的半自动化的混部。半自动化体现于:混部策略由人工设计,执行过程为命令式,容量管理由人工维护。这个阶段,业务有项目上线,需要询问容量专员,某些模块的算力资源是否还有空闲,是否可以支持该项目消耗。对于大型项目,我们自研了全链路压测技术,支持精确容量压测,确保不出现系统级瓶颈。 3)云原生混部阶段 2018年之后,搜索业务将服务托管至公司云平台上,利用云平台对服...

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