PaddlePaddle: Towards a Deep Learning Compiler for the Cloud

专题：深入机器学习

王益：百度/AIG/Principle Researcher

2007年于清华大学计算机系博士毕业。曾经在Google任职研究院、腾讯广点通技术总监、LinkedIn Senior Staff。在加入百度之前是硅谷创业公司 Scaled Inference 的 Research Head。目前是百度 PaddlePaddle 项目的 Tech Lead。

演讲题目： PaddlePaddle: Towards a Deep Learning Compiler for the Cloud

演讲摘要：从2017年6月开始，PaddlePaddle 经历了一次重构。这使得它与 TensorFlow 等描述模型的深度学习框架不同，专注于描述计算过程。这里利用了深度学习的前向计算既是模型也是过程的特点。PaddlePaddle 会自动补全反向计算过程。并且输出类似高级语言中抽象语法树 AST 的结构。接下来，不同类型的编译器可以把 AST 编译成面向云的分布式训练程序，也可以编译成手机专用的服务程序。

演讲提纲：

• 两代深度学习框架：从Caffe到TensorFlow
• 从框架到编译器：描述模型和描述计算过程
• 从编译到执行：Python还是DL专用语言？
• 从本地到云端：一个编译器前端和多个后端

听众受益点：

• 了解深度学习的演进过程。
• 了解深度学习计算的演进过程。
• 了解深度学习和云的结合过程。