英特尔AI实践日第52期：隐私计算专题

活动信息

英特尔AI实践日，是英特尔出品，涵盖云端到终端，通用CPU到异构XPU的一系列人工智能实践分享。该分享系列，由英特尔的技术专家从实际应用案例中精选经典的设计及优化实例作为蓝本精心制作，并担任分享嘉宾。内容详实丰富，既包括前沿技术介绍和演示，也提供动手实操和练习项目。

每一期活动我们都将邀请不同业内专家，共同探讨在AI领域的技术前沿、方案落地，最佳实践等主题，为广大人工智能领域的开发者、专家工程师、高校老师学生，提供交流学习的平台。

如果您希望与英特尔进一步洽谈AI业务机会，请联系Leon.lu@intel.com

活动安排

议题介绍

议题一：联邦学习算力挑战与硬件加速-张骏雪

联邦学习已经成为了隐私计算的一个关键技术，随着进一步大规模部署，其性能问题开始受到广泛关注。本次演讲将介绍我们对联邦学习应用的性能定量分析结果并总结联邦学习在算力方面遇到的挑战。
其次，本次演讲也会介绍星云 Clustar 的硬件加速技术，介绍如何通过对联邦学习底层算子的加速，有效地提升联邦学习应用的性能。 最后，本次演讲也会展示硬件加速对联邦学习多个应用端到端性能的提升效果。

张骏雪 ，博士，FATE开源社区TSC Maintainers、开发专委会主要成员、星云 Clustar CTO。主要研究方向为高性能联邦学习系统、高性能人工智能系统、数据中心网络等领域，曾在网络系统顶级学术会议，包括SIGCOMM/CoNEXT等多次发表学术论文。担任联邦学习国际研讨会FL-IJCAL 2021 审稿人，参与了联邦学习IEEE标准工作组，并负责底层算力的标准制定。

议题二：基于英特尔CPU加速隐私计算的案例与实践

英特尔第三代至强可扩展处理器在提升计算性能特别是针对隐私场景的计算性能上有像SGX这样的新特性来提升隐私计算的效率。通过可信执行环境可以大幅提升隐私计算的性能。此外，这一代至强可扩展处理器上的AVX512指令集也可以用来加速同态加密算法。本次演讲介绍了英特尔和合作伙伴在2021年基于英特尔第三代至强可扩展处理器上加速隐私计算的几个典型案例与实践，充分展示了这一代CPU在隐私计算上的高效率。

俞巍 ，博士，英特尔亚太和中国区数据中心AI销售和技术支持部人工智能架构师。曾在半导体行业从事图像处理，模式识别， 机器学习等开发和研究工作10多年，2017年加入英特尔后支持并参与金融，医疗，互联网和制造业等多个行业的多个AI研究及应用落地项目。

活动主办方

• 英特尔AI实践日工作组
• Fate开源社区

合作媒体

• 示说

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