鄭曌-基礎技術開源開放激發 AI 創新動能（GOTC深圳會場）（18頁）.pdf

1、基礎技術開源開放 激發AI創新動能2021年7月31日鄭曌|第四范式技術副總裁、基礎技術負責人About me鄭曌鄭曌|第四范式技術副總裁、基礎技術負責人第四范式技術副總裁、基礎技術負責人在大規模機器學習系統、個性化推薦、搜索、工程技術團隊管理等領域擁有豐富經驗。曾任Google 展示廣告架構團隊架構師、Pinterest 個性化推薦與搜索團隊技術負責人 現任第四范式技術副總裁、基礎技術負責人，主持設計與開發國內首個開源機器學習數據庫 OpenMLDB、開源AI操作系統內核 OpenAIOS。帶領團隊打造出國內首款軟件定義算力軟硬一體化AI集成系統 SageOne Appliance熱愛 co

2、ding,曾獲 ACM 世界冠軍。研發并開源國內首個推薦算法工具 SVDFeature 獲得 KDD Cup 2011 季軍、2012 冠軍AI 進入所有人的工作和生活，進入各個行業AI 快速步入行業的背后，是人類科學發展的四個范式The Fourth Paradigm:Data-Intensive Scientific Discovery”2007科學發展的四個范式-1998年圖靈獎獲得者 Jim Gray機器找規律對比人找規律具備的優勢人 vs 機器數百條規則抓大放小，無法適應動態變化有限理性事后諸葛亮無法實時響應事后響應科學家資源供不應求專家經驗、沉淀無法復用無法復用超千萬規則面面俱到，

3、可以形成閉環動態更新極限理性毫秒級響應，模型、特征高頻更新對突發事件實現細粒度反應實時響應復用性強可大規模復制至多類業務場景規模復制AI挖掘海量數據中的科學規律，帶來應用效果提升99%某銀行反洗錢效率提升千條規則-億級規則96%某保險公司保險索賠案風險審核準確率數千條規則-千萬級規則99.33%某石油企業化工產品價格預測1-7天平均準確率數百條規則-千萬級規則50%某零售企業銷售預測準確率提升百條規則-千萬級規則3倍糖尿病預警準確率同專業醫師協會相比提升十數條規則-百萬級規則1,900%某國內最大單機游戲媒體點擊率提升百級規則-億級規則成功案例做到什么:基礎技術鏈接數據、算力、應用形成合力應用

4、側受制于各環節開發者反復的工作全棧AutoML算法，全場景、全流程AI自動化算力側利用率低下，異構硬件使用門檻高業務與算力適配難現有調度系統落后資源調度的門檻高集群管理操作復雜OpenAIOS 實現對異構設備的統一調度管理數據側的技術演進為人機協同決策提供了可能數據記全、記對百G 級別數據數百數據處理秒級響應1970s2010Now瞬時新信息快速獲取，全量數據計算PB 級別數據百萬數據處理秒級響應人手工錄入數據并分析數據系統自動收集數據，人分析數據超大規模并發和數據量，云化基礎設施數百 PB 級別數據百萬數據處理毫秒級響應正確、高效的AI數據供給成為數據側的新挑戰OpenMLDB，供給正確的機

5、器學習數據OpenMLDB，供給高效的機器學習數據PCASPersistent-Compare-And-SwapLow overhead consistency guarantee without lock:1.Flush-on-read2.Smart pointer相比商用 DBMS 實現 50%50%TCO 節省 90%90%災備恢復速度 30 x 30 x 提速OpenMLDB，正確數據保障的同時降低運維復雜性OpenMLDB 正式發布月余，獲得了社區小伙伴的關注Former CTO for Machine Learning at Cloudera50萬行代碼1.5k GitHub starsAIOS社區版，提供免費算力和開發環境，供開發者體驗和學習