阿里云機器學(xué)習平臺是構建在阿里云 MaxCompute(原 ODPS)計算平臺之上，集數據處理、建模、離線(xiàn)預測、在線(xiàn)預測為一體的機器學(xué)習平臺。阿里云機器學(xué)習封裝了阿里巴巴集團內成熟的算法，向機器學(xué)習用戶(hù)提供了更簡(jiǎn)易的操作體驗。

　　今日發(fā)布的 PAI 3.0 推出了全新的算法模型市場(chǎng)，涵蓋電商、社交、廣告、金融等多個(gè)行業(yè)，數十種場(chǎng)景的算法模型。同時(shí)還新增了流式算法組件、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、增強學(xué)習組件等平臺工具。

　　作為機器學(xué)習平臺的內核，PAI 的智能計算引擎進(jìn)行了全面升級，通過(guò)編譯技術(shù)優(yōu)化通用計算引擎，訓練性能提升 400%——PAI 團隊研發(fā)了深度學(xué)習編譯器 TAO(Tensor Accelerator and Optimizer)，以通用化、平臺化的方式有效解決上層 Workload 與底層硬件計算單元之間高效映射的問(wèn)題。

　　此外，在深度學(xué)習優(yōu)化分布式引擎方面，PAI 3.0 可以實(shí)現單任務(wù)支持上千 worker 并發(fā)訓練，并支持 5k+ 超大規模異構計算集群。

　　PAI 希望實(shí)現「用更少的硬件，支持更多業(yè)務(wù)更快完成業(yè)務(wù)迭代」。為了完成這個(gè)目標，團隊有針對性地研發(fā)了 GPU 分時(shí)復用技術(shù)。整套技術(shù)實(shí)現遵循了數據驅動(dòng)的思想，包括實(shí)時(shí)在線(xiàn)性能數據反饋通路、細粒度 GPU 資源復用、虛擬顯存以及基于歷史數據的資源預估策略這幾個(gè)關(guān)鍵模塊。

　　此外，PAI 3.0 還發(fā)布了大規模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，緩存機制效率提升 40%，算子速度提升 12 倍，系統端建圖時(shí)間從數小時(shí)降至 5 分鐘。

　　據了解，從 PAI1.0 開(kāi)始，該機器學(xué)習平臺已經(jīng)在阿里巴巴內部使用了 2 年?；谠撈脚_，在淘寶搜索中，搜索結果會(huì )基于商品和用戶(hù)的特征進(jìn)行排序。通過(guò)使用參數服務(wù)器，淘寶可以把百億個(gè)特征的模型，分散到數十個(gè)乃至于上百個(gè)參數服務(wù)器上，打破了規模的瓶頸。
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