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基于英特尔®傲腾™持久内存的特征工程内存数据库
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白玉兰开源
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如今,越来越多的企业意识到了AI在企业经营、决策中的重要作用,AI迎来了落地应用爆发期。作为AI落地的关键组件,超高维在线预估系统基于实时提取的超高维特征和预先训练的模型对业务数据进行实时评估,因而被广泛应用在欺诈交易识别、个性化推荐等在线实时推理业务场景中。为了支撑高性能的实时特征存取需求,业界诞生了诸多实时内存数据库。然而,伴随着业务的持续扩张和数据量的指数级增长,实时内存数据库所存在的潜在弊端与风险使其难以高效、低成本的满足不断增长的业务硬实时需求此次分享的工作是前不久被VLDB录取的论文:以解决在线预估系统的业务需求和痛点为目的,针对如何设计底层数据库组件来高效支撑万亿维稀疏特征在线预估系统,以及如何基于英特尔®傲腾™持久内存进一步解决业务和系统设计的痛点等两方面进行创新性设计和全面优化。

杨俊,博士,本科毕业于上海交通大学计算机系,后在香港科技大学师从罗琼教授攻读计算机科学与技术博士学位,研究新存储介质(Flash SSD等)在数据库领域的性能优化。毕业后就职新加坡科技局数据存储研究所继续从事新存储介质(PMEM)相关领域的研究和系统优化工作,并在顶级国际会议和期刊(Fast, TC …)发表多篇研究论文。现就职于第四范式在新加坡的高性能计算部门,从存储系统的角度对机器学习系统全流程进行性能优化。

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