AI 科技谈论按：距机械进修.. PAI 2.0 发布两年后，阿里巴巴于今早的阿里云峰会上重磅发布 PAI 3.0 版本。
阿里云机械进修..是构建在阿里云 MaxCompute（原 ODPS）较量..之上，集数据处理、建模、离线展望、在线展望为一体的机械进修..。阿里云机械进修封装了阿里巴巴集体内成熟的算法，向机械进修用户供应了更简略的把持体验。
今日发布的 PAI 3.0 推出了全新的算法模型市场，涵盖电商、社交、告白、金融等多个行业，数十种场景的算法模型。同时还新增了流式算法组件、图神经收集、增加进修组件等..对象。
作为机械进修..的内核，PAI 的智能较量引擎进行了周全升级，经由编译手艺优化通用较量引擎，练习机能提拔 400%——PAI 团队研发了深度进修编译器 TAO（Tensor Accelerator and Optimizer），以通用化、..化的体式有效解决上层 Workload 与底层硬件较量单元之间高效映射的问题。
此外，在深度进修优化分布式引擎方面，PAI 3.0 能够实现单义务支撑上千 worker 并发练习，并支撑 5k+ 超大规模异构较量集群。
PAI 进展实现「用更少的硬件，支撑更多买卖更快完成买卖迭代」。为了完成这个方针，团队有针对性地研发了 GPU 分时复用手艺。整套手艺实现遵循了数据驱动的思惟，包罗实时在线机能数据反馈通路、细粒度 GPU 资源复用、虚拟显存以及基于汗青数据的资源预估策略这几个要害模块。
此外，PAI 3.0 还发布了大规模图神经收集，缓存机制效率提拔 40%，算子速度提拔 12 倍，系统端建图时间从数小时降至 5 分钟。
据认识，从 PAI1.0 起头，该机械进修..已经在阿里巴巴内部使用了 2 年。基于该..，在淘宝搜刮中，搜刮究竟会基于商品和用户的特征进行排序。经由使用参数办事器，淘宝能够把百亿个特征的模型，涣散到数十个甚至于上百个参数办事器上，打破了规模的瓶颈。
斯坦福大学机械进修（By吴恩达）小组进修、交流
