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的数据显示，预计到 2025 年，全球 AI 市场规模将达到 1.25 万亿美元。同时，中国已成为全世界最大的 AI 应用市场之一，据中国产业发展研究院发布的多个方面数据显示，截至 2022 年底，国内 AI 产业规模达到 1204 亿元人民币，同比增长 59.5%。
并且随着近阶段 AIGC（AI generated content）概念的爆火，人工智能再次受到全球社会层面的广泛关注。AIGC 能带来更加创新的应用，包括坐席辅助、智能语音、无人驾驶、人脸识别、扩展现实、机器翻译以及金融欺诈检测等多个领域，潜力极大。
而在 AIGC 浪潮不断带来新惊喜的同时，今天 AI 开发门槛高仍然是亟待解决的问题。因硬件、框架和开发环境三者之间的适配度低，们不得不关注底层基础设施的调优和适配工作，无形中降低了工作效率。
阿里云机器学习 PAI 团队致力于为企业和开发者们提供云原生、高性能的 AI 平台服务。在计算性能方面，专注于 AI 训练、AI 推理等方面的软硬协同优化工作，开源了丰富的工具套件。在平台能力方面，PAI 团队推出覆盖 AI 开发全链路的平台产品，兼容各类底层计算硬件和 AI 框架，让算法工程师们能专注于 AI 开发的阶段，实现云、端侧、创新硬件等多种场景的创新。
DeepRec 支持了淘宝搜索、猜你喜欢、定向、直通车等核心业务，支撑着千亿特征、万亿样本超大规模的搜索、推荐、广告场景的模型训练和推理。自 DeepRec 开源以来，已有数十家网络公司将 DeepRec 应用在他们的搜推广场景的业务中，取得了显著的业务效果提升和性能提升。DeepRec 中提供的功能和性能优化主要分三个方面：1. 模型效果方面；2. 训练和推理优化方面；3. 模型部署方面。
近年来，访存密集型计算日益成为影响机器学习模型性能的主要的因素。由于机器学习模型计算图日趋复杂，传统的机器学习编译器面对复杂的数据依赖关系时很难执行高效的计算融合优化。同时，动态张量形状（dynamic tensor shape）的模型优化需求开始兴起，缺失的张量形状使得访存密集型计算子图的性能优化变得更困难。
本次演讲将讲述阿里巴巴针对机器学习任务中访存密集型计算性能优化的关键技术：STITCH 融合技术。该技术上的支持将任意类型及任何数量的机器学习访存密集型算子进行融合，最终将大粒度的访存密集型计算子图转化为单个的 GPU 核函数，以减少片外访存、框架调度及 GPU 核函数调用开销。
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