Talk预告 | 腾讯微信司马驰骏:OSDI论文分享-Ekko:大规模推荐系统模型低延时更新

本期为TechBeat人工智能社区第439期线上Talk。
北京时间9月8日(周四)20:00,腾讯微信/Senior SDE——司马驰骏的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!他与大家分享的主题是: “OSDI论文分享-Ekko:大规模推荐系统模型低延时更新”,届时将介绍Ekko,一个创新的深度学习推荐系统,能够低延迟地进行大规模模型参数更新。
Talk·信息
主题:OSDI论文分享-Ekko:大规模推荐系统模型低延时更新
嘉宾:腾讯微信/Senior SDE 司马驰骏
时间:北京时间 9月14日 (周三) 20:00
地点:TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/

完整版怎么看?
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Talk·介绍
本文提出了 Ekko,一个创新的深度学习推荐系统,能够低延迟地进行大规模模型参数更新。Ekko 包括一个高效的点对点更新算法,能够协调十亿级别的模型更新,进行高效传输至地理分散数据中心的副本。它进一步设计了一种 SLO 保护机制,能够保护模型状态不受网络拥塞和有害模型更新的影响。实验结果显示 Ekko 能够大幅降低深度学习推荐系统的延迟,验证了其创新设计的有效性。
具体分享提纲如下:
推荐系统实时性介绍、业界方案对比
Ekko系统概述
如何实现模型低延时多地更新
模型效果保护
效果及总结
Talk·预习资料
https://www.usenix.org/system/files/osdi22-sima.pdf
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍

腾讯微信/Senior SDE
Chijun Sima, 腾讯微信Senior SDE。主要研究方向为MLSys/Serverless/DB。
个人主页:
Linkedin: chijun-sima


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