袁进辉
一流科技OneFlow创始人
中关村数智人工智能产业联盟副理事长，之江实验室天枢开源AI平台架构师。2013年加入微软亚洲研究院从事大规模机器学习平台研发，2014年发明了当时世界上最快的主题模型训练算法系统LightLDA，被微软研究院全球副总裁周以真称为“年度最好成果”。2015年专注搭建基于异构集群的深度学习平台，获微软亚洲研究院院长特别奖。袁博士曾在计算机视觉及多媒体领域顶级会议发表多篇论文，连续多年获得美国国家技术标准局的视频检索评测比赛第一名。清华大学工学博士。
演讲主题
大规模深度学习引擎的最优架构
众所周知，算法，数据，计算力成为本次人工智能复兴大潮的三架马车，深度学习算法在计算机视觉，自然语言处理，语音识别等众多领域成为几乎最好的技术选择。深度学习算法的成功离不开强大计算力的支持。软件系统成为释放底层并行硬件的计算潜力必不可少的核心技术。深度学习框架也成为了各大公司重点发展研究的方向。TensorFlow、PyTorch、MXNet、PaddlePaddl，玲琅满目，哪一种才是最合适自己的？已有框架有哪些优缺点？ 最优的深度学习框架应该长什么样？深度学习的从业者何去何从。在本次交流中，我将和大家分享我们对深度学习框架的思考和实践，希望能解答朋友们的一部分困惑。
