在ArchSummit北京2018大会上，潘欣讲师做了《深度学习平台的开发和应用》主题演讲，主要内容如下。
演讲简介：
本次演讲将分别从算法，硬件和数据的角度，讲述深度学习平台的开发和应用。
深度学习的算法的趋势是更加多样化和灵活化。需要框架提供数百个稳定和向后兼容的接口。同时在编程方式上，需要更接近传统编程语言的模式。演讲将介绍 TensorFlow 和 Paddlepaddle 在接口兼容性上的设计和 Pytorch 的 imperative 编程模式的成功。
硬件将变得更加异构化，服务器将大量采用 GPU，TPU 加速。移动设备的 SoC 将包含 CPU，GPU，NPU。FPGA 也将在很多场景使用。演讲将介绍异构设备编程的难点，深度学习框架对异构设备的常见优化方法和效果。
大规模的数据对科学家和平台都提出了巨大的挑战。本演讲将介绍 Data Version 对于实验复现的作用和 TensorFlow，Paddlepaddle 数据入口的演化历史。
最终演讲会结合具体案例，介绍深度学习框架在不同场景中的应用。
演讲提纲：
深度学习框架如何支持更加灵活和复杂的算法
深度学习框架如何优化异构硬件设备上的性能和资源消耗
深度学习框架如何支持大数据的处理
深度学习框架的应用
听众受益点：
深度学习平台的设计，开发，趋势
深度学习在算法，硬件设备，数据方面的变化和相关技术
深度学习框架和算法的应用
讲师介绍：
潘欣
百度 深度学习技术平台部架构师
TensorFlow 核心团队开发者，对 Eager，TPU，Profiling 和模型库做出重要贡献。在云计算 SoCC 和计算机视觉 CVPR 等会议发表论文。目前是百度深度学习平台部架构师，负责 Paddlepaddle 框架开发等相关工作。加入百度之前曾任职于 Google。
完整演讲 PPT 下载链接：
https://archsummit.infoq.cn/2018/beijing/schedule
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