没有“钞能力”，如何打破AI实践中的资源限制与壁垒？( 二 ) 深度学习模型和数据集的规模

AI的实际应用尚处于早期，对于大多的AI开发者来说，「从无到有」比「从有到优」要重要得多。能在有限的资源下跑通业务流程，比跑得姿态优雅要更重要，模型精度虽然是越准确越好，但当精度达到可用需求之后，精度就不再起决定性作用。
在这样的背景下，打破AI实践中的资源限制与壁垒的重要性也越发显著。在即将到来的一年里，在AI算法的工程优化与性能提升的道路上，将有哪些值得探索的方向呢？
2022年1月24日晚7点，在机器之心年度特别策划「驱动未来的AI技术——2021-2022年度AI技术趋势洞察」的「工程专场」来自华为昇腾CANN的首席架构师闫长江老师、一流科技OneFlow创始人袁进辉博士及北京大学数据与智能实验室崔斌教授指导的河图团队负责人苗旭鹏，三位嘉宾将做客机器之心「2020-2021年度AI技术趋势洞察」直播间，分别通过技术报告介绍自监督深度学习、几何深度学习的最新进展与思考、并共同就「如何突破AI实践中的资源限制与壁垒？」等话题进行探讨。
嘉宾简介
技术报告：浅谈异构计算架构CANN在软硬件结合优化性能提升上的几点设计思路
闫长江，华为昇腾CANN首席架构师

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闫长江，华为昇腾CANN首席架构师，负责昇腾AI处理器与异构计算架构CANN的架构设计，支撑华为昇腾处理器的市场商用，在数据通信和计算机体系架构设计领域有超过20年的行业经验积累。
技术报告：北大河图在稀疏大模型训练架构上的几点探索
北京大学数据与智能实验室河图团队负责人苗旭鹏

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苗旭鹏，北京大学计算机学院2017级博士生，来自于北京大学数据与智能（PKU-DAIR）实验室，师从崔斌教授。他的研究兴趣主要包括机器学习/深度学习系统、分布式优化、GPU并行计算、图表示学习等，在SIGMOD、VLDB、KDD等国际顶级会议和期刊上发表了10余篇学术论文。他是北大自研的分布式深度学习系统-河图（Hetu）的设计者和负责人，此前他还参与了开发了工业级开源分布式机器学习系统Angel 。
趋势圆桌：如何打破AI实践中的资源限制与壁垒？
闫长江，华为昇腾CANN首席架构师
苗旭鹏，北京大学数据与智能实验室河图团队负责人（崔斌教授指导）
袁进辉，一流科技OneFlow创始人

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袁进辉， 2008年于清华大学计算机系获得工学博士学位（优秀博士学位论文奖），原微软亚洲研究院主管研究员（院长特别奖获得者），于2017年创立北京一流科技有限公司，致力于打造新一代深度学习框架，兼任之江实验室天枢开源开放平台架构师，北京智源人工智能研究院大模型技术委员会委员。
2022年1月24日——1月28日精彩议程如下
【没有“钞能力”，如何打破AI实践中的资源限制与壁垒？】作为「与AI俱进，化时光为翎」机器之心2021-2022跨年特别策划中的重要组成部分，「机器之心2021-2022年度AI趋势大咖说」聚焦「驱动未来的AI技术」与「重塑产业的AI科技」，推出线上分享，邀请行业精英、读者、观众共同回顾2021年中的重要技术和学术热点，盘点AI产业的年度研究方向以及重大科技突破，展望2022年度AI技术发展方向、AI技术与产业科技融合趋势。