苹果公司分布式深度学习服务及其应用的研究进展

摘要： 本文总结了苹果公司在2018年11月4日的专题前沿论文进展。其中，方建勇指出由于缺乏适用于行人视膜惯性里程值的现实和开放的基准数据集，已发布方法的差异很难确定。目前的数据集要么缺乏完整的六自由度地面真相，要么仅限于带有光学跟踪。此外，还提到了一篇关于分布式深度学习的论文，该论文由马明黄、哈迪普尔·安萨里、丹尼尔·超、Saurabh adya、santiago akle、yiqin、dan gimnicher和dominic walsh共同撰写。摘要中指出，深度神经网络训练的兴趣和需求在学术界和产业界都在快速增长，但由于所涉及的工具和硬件生态系统复杂，对它们进行分发和大规模培训仍然很困难。为了解决这些限制，苹果公司引入了Alchemist，在苹果公司内部构建了易用、快速和高效的分布式培训内部服务。文中还介绍了Alchemist在自主系统开发中的应用案例研究，以及其在分布式培训方面的设计、实现和运行。 正文： 苹果公司专题前沿论文进展是苹果公司在2018年11月4日发布的一篇关于行人视膜惯性里程值和分布式深度学习领域的重要进展。方建勇在该专题中指出，目前缺乏适用于行人视膜惯性里程值的现实和开放的基准数据集，这导致很难确定已发布方法的差异。现有的数据集要么缺乏完整的六自由度地面真相，要么只限于带有光学跟踪。 这个问题的存在对行人视膜惯性里程值的研究和发展带来了一定的挑战。无法准确评估和比较不同方法的性能，也限制了行人视膜惯性里程值研究的进一步突破。因此，苹果公司专题前沿论文进展提出了对数据集的需求，并强调需要一个现实且开放的基准数据集来进一步推动这一领域的研究。 除了行人视膜惯性里程值方面的研究进展，马明黄、哈迪普尔·安萨里、丹尼尔·超、Saurabh adya、santiago akle、yiqin、dan gimnicher和dominic walsh共同撰写的论文也引起了广泛关注。该论文的摘要中指出，深度神经网络训练的兴趣和需求在学术界和产业界都在快速增长。 然而，由于深度神经网络训练所涉及的工具和硬件生态系统的复杂性，对这些复杂组件进行分发和大规模培训仍然存在困难。这导致了协调这些复杂组件的责任通常由一次性脚本和粘附代码进行特定问题的定制。为了解决这一限制，苹果公司引入了Alchemist这一内部服务。 Alchemist在苹果公司内部被设计为易用、快速和高效的分布式培训工具。它通过对工具和硬件生态系统进行整合，实现了分布式培训的简化和优化。Alchemist的设计、实现和运行都经过了精心的考虑，并且已在苹果公司内部得到了成功的应用。 此外，论文还介绍了Alchemist在自主系统开发中的应用案例研究。这些案例研究展示了Alchemist在实际系统开发中的价值和应用潜力。Alchemist的出现为深度神经网络训练的分发和大规模培训提供了一种全新的解决方案，为学术界和产业界带来了更多发展的机会。 综上所述，苹果公司专题前沿论文进展涉及了行人视膜惯性里程值和分布式深度学习领域的重要进展。方建勇关注行人视膜惯性里程值领域的数据集问题，并强调了现实和开放的基准数据集的重要性。而马明黄等人的论文则介绍了Alchemist作为一种分布式培训工具的应用和优势。这些进展为相关领域的研究和发展提供了新的思路和方向。