阿里云机器学习平台是一个大型机器学习平台。它首先是一个云计算平台，所有的训练，一切都可以在云中完成。 除此之外，这个平台还提供了图形界面（graphic interface），让人们能够将大数据分析与机器学习无缝整合。而在经历了一系列的分析以后，就会生成模型，这就是离线的训练阶段。在训练完成后，还必须做推理，服务模型，并且要学习，接受请求，并使用模型来开发，推断数据。

　　研究挑战

　　周靖人最后谈了 ASPLOS 研究社区面临的一些研究挑战，其中一个是对大数据分析有很大的需求。他以阿里数据中心支持实际业务为例，讲了数据中心必须支持广泛的计算场景，不能只将一个硬件分配到一个计算场景，必须考虑到这个硬件同时也会应用的其他计算场景。当时，为了需求，他们必须以 streamline 的方式将一种计算机转变（transform）为另一种计算机，随后自然就要需要应对异构硬件的问题。周靖人说，现在，阿里可以说是有了很多机器学习硬件，还有一些专用的处理器。

　　另一个挑战是算法是不断变化的。如果针对某个问题开发了一个特定的芯片或解决方案，解决方案和算法会随着时间的推移而改变，这样就会开发出很多特定的芯片和解决方案，然后就必须应对新的指令集，并在这么多不同的芯片上创造生态系统。

　　周靖人说，这些都是非常有趣的挑战，并号召研究人员多多交流学习。他说，事实上，做研究系统的人应该更多地从新人那里学习，融入研究社区可以发现自己想以怎样的方式参与硬件设计，参与为某种计算场景做架构支持的项目当中。

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　　中国科学技术大学王超副教授和博士生宫磊、万波对此文亦有贡献，特此感谢！

　　3月27日，新智元开源·生态AI技术峰会暨新智元2017创业大赛颁奖盛典隆重召开，包括“BAT”在内的中国主流 AI 公司、600多名行业精英齐聚，共同为2017中国人工智能的发展画上了浓墨重彩的一笔。

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阿里云栖社区：