报告主题：河图：面向超大模型的分布式深度学习框架

报 告 人：崔斌

报告时间：2022年11月8日 19:00-21:00

报告网址：#腾讯会议：193-397-914

报告摘要：

  机器学习系统是人工智能应用的重要基础，其核心包括数据组织形式、模型计算方法以及硬件使用方式等。日益增长的模型和数据规模对现有系统带来了严峻的挑战。本次报告介绍了课题组自主研发的面向超大模型的分布式深度学习框架--河图。报告首先介绍河图的特性和设计理念，剖析目前“大模型”发展情况，然后重点介绍河图面向复杂模型和硬件环境的优化进展以及在自动化并行训练上的探索。最后，对机器学习系统的发展进行了展望。河图系统已在GitHub开源 https://github.com/PKU-DAIR/Hetu。

报告人简介：

  崔斌，北京大学博雅特聘教授，计算机学院副院长，网络与信息系统研究所所长。研究方向包括数据库系统、数据挖掘、大数据管理和分析、机器学习系统等，在相关领域发表了200多篇学术论文。担任中国计算机学会数据库专委会副主任，VLDB理事会理事，IEEE TKDE、VLDB Journal等期刊编委，以及数十个国际会议的程序委员会委员。他是中国计算机学会杰出会员，于2008年获得微软亚洲研究院的“微软青年教授奖”，2009年获得中国计算机学会 “CCF 青年科学家奖”，2014年获教育部自然科学二等奖。