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阿里妈妈基于TensorFlow做了哪些深度优化?TensorFlowRS架构解析

一. 综述 深度学习比传统的逻辑回归有着更强的模型刻画能力,同时也带来了计算力百倍提升的需求。相比图像、语音、视频等领域,搜索、广告、推荐等场景有着独特的场景特点: 样本规模和特征空间通常非常巨大,千亿样本、百亿特征并不罕见,同时存在大量的稀疏特征作为Embedding输入。这就要求我们针对此场景下的计算特点对深度学习框架进行设计和优化。 本文所阐述的工作由阿里妈妈基础平台团队与PAI团队合作完成,我们基于TensorFlow在搜索、广告、推荐场景下进行了深度的优化与增强,内部项目名称为TensorFlowRS,主要的成果如下: (1) 解决了原生TF水平扩展能力不足的问题。在我们的测试中,绝大多数搜索广告模型的训练性能提升在十倍以上,某些模型的极限性能最高可提升百倍。 (2) 支持完备的在线学习语义,模型变更实时写出;稀疏特征无需做连续

怎样入门嵌入式嵌入式未来的发展方向

很多工程师要往嵌入式方向发展,特别是ARM得到应用后,这个趋势更是有增无减,但你真的知道怎样入门嵌入式么?你知道嵌入式未来的发展方向么? 怎样入门嵌入式嵌入式未来的发展方向 在很多学生或者初级工程师都关注嵌入式,尤其在ARM大红大紫以后,这个趋势更是有增无减,但你真的知道怎样入门嵌入式么?你知道嵌入式未来的发展方向么? 我先谈一下自己的背景吧,我做了5年软件工程师,3年项目经理,全部是嵌入式领域,包括消费电子和车机产品。感觉嵌入式软件底层的发展一直停留在07年的水平,即使是现在,使用的技术和那个时候也差不多。所作的事情基本围绕硬件调整driver,内核基本都是Linux,不管你上面的系统是android还是QT orothers,作为工程师的职业发展一直处于停滞状态。为了突破这个我后面选择了做PM,目前还在这个职位。对于转变是好是坏,说不清楚,有失去的(技术有些淡忘),也有收获;目前也很迷茫,上升空间不大,琐事也很多,真是想换个行业。下面我们来继续谈一下吧! 首先,嵌入式从业者可以怎么划分? 可以把嵌入式工程师分成bsp相关和业务相关。 bsp做的浅的,根据板子需要裁剪下boot l...

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