2017年6月14-16日国家会议中心·北京

第九届中国云计算大会

生态构建 深化应用


张云泉

中科院计算所研究员,博士生导师,国家超算济南中心主任

2000 年中国科学院软件研究所计算机软件与理论专业硕博连读 , 获工学博士学位。主要研究方向为大数 据并行处理、并行程序设计和性能评价、并行计算和并行编程模型等。已在国内外学术刊物上发表论 文 200 余篇,出版专著一部,译著三部。获得中科院软件所首批杰出青年人才专项计划支持。曾获国家 科技进步奖二等奖一项,获中科院科技进步二等奖一项,获 2000 年度中科院院长奖学金优秀奖,2016 年中国计算机学会科学技术二等奖。 兼任国家自然科学基金委第十四届信息科学部专家评审组成员, 中国计算机学会 YOCSEF 学术委员会主席 (2010.5-2011.5), 中国软件行业协会常务理事 / 数学软件分会 秘书长,中国计算机学会常务理事 / 高性能计算专业委员会秘书长 , 大数据专家委员会副秘书长,国家 863“高性能计算机评测中心”技术委员会委员,《计算机科学》、《计算机工程与科学》和《科研信 息化技术及应用》编委。中国高性能计算机 TOP100 排行榜创始人和发布者。

面向大数据处理的并行随机优化算法设计与实现

现行的机器学习训练算法是随机优化算法里重要的一个应用。因为现代机器学习的特性,在并行实现随 机优化算法的过程中需要不同的大数据技术和并行技术的支持。SGD 算法作为机器学习训练算法中最常 用、最基础的算法,不仅理论完善,也是其他优化算法构建的基础之一。它在并行化中也面对着大数据 和并行化的挑战。这次演讲我们主要讲解 SGD 算法的不同并行方法和流行机器学习框架中并行 SGD 算 法的不同实现,同时简述我们在并行 SGD 算法在真实集群环境下实现时遇到的困难和解决效果。
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