本文摘要:生产环境市场需求此后,京东要求在现有服务器和标准化处理器体系结构的基础上积极开展业务,取得了明显的效果。

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生产环境市场需求此后,京东要求在现有服务器和标准化处理器体系结构的基础上积极开展业务,取得了明显的效果。他们的图像数据存储服务器基于用于BigDL深度自学库的英特尔-强大的处理器E5系列部署了Caffe模型,性能提高了3.83倍,使京东今后能够更快地使用新的基于图像的服务。Apache Spark项目在大数据分析领域已经沦为事实上的标准。该项目始于加州大学伯克利分校,几位创始人正式成立Databricks,并专门负责5年大规模的数据分析服务。

在分布式机器学习领域也自由选择了BigDL项目,构建了自己的基本Spark技术,提高了Spark在模型培训、预测和调整方面的面貌。京东在基于英特尔-强大处理器E5-2650 v4的服务器上运行BigDL,完成了深度自学提取图片特征过程。Big DL还反对垂直扩展,只要添加新的标准Intel-强大的处理器服务器,就需要向数百至数千台服务器构建高效的垂直扩展。京东用于具有1200个逻辑内核的高度分段体系结构,大大延缓了从数据库加载图像数据的过程,并将整体性能提高了3.83倍。

性能提高得益于英特尔在核心算法级别的优化。BigDL用于英特尔数学内核库MKL和并行计算技术,充分发挥强大处理器的性能。

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通过BigDL框架,京东在Caffe、Torch、TensorFlow等框架的事前训练模式中也使用了大量标准化硬件,因此,在允许以更慢的速度测试和销售新服务的同时,需要投入专用硬件。也就是说,没有必要销售和运营独立国家的GPU集群。京东可以重复使用现有的硬件资源,减少整体享受费用。通过将Apache Hadoop与Spark框架相结合来处理资源管理任务,您可以在今后更好地开发新应用程序的同时保持高效的性能。

在家门口洗脸购物不是梦。京东是中国零售领域的龙头企业,技术上京东有一定的前瞻性思维。上述京东的无人商店和无人餐厅已经购物完毕,这是一个很好的证明。

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《福布斯》专著:京东期待用当今最先进设备上的技术革新开发新的解决方案,为未来打造零售运营体系。京东正在推动人工智能、大数据、机器人技术的发展,为第四次产业革命打造零售业基础设施。到了那天,你可能需要在家前面的便利店和餐厅里洗脸,卖东西。

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