MLSys 2021：弥合机器学习与系统之间的鸿沟
某中心杰出科学家兼会议主席Alex Smola阐述了MLSys在主题和文化上的独特之处。
随着深度学习革命的发展，MLSys的成立旨在弥合两个经常独立工作的社区之间的鸿沟：机器学习研究人员和系统开发人员。
系统支持机器学习，机器学习优化系统
"如果你看大型机器学习会议，它们主要关注’这是一个很酷的算法，这是它能做的惊人事情。顺便说一句，它现在识别猫的能力比以前更好’，"Smola说。"这些会议主要展示能力的提升。同时，还有系统会议，它们更关心文件系统、数据库、高可用性、容错等等。
“为什么需要中间领域？因为在机器学习中，近似通常就足够了。你不一定需要系统提供如此好的保证。如果降低要求，你可以更便宜、更快或更具扩展性地完成任务。”
随着深度学习的普及，很自然地会问它是否可以帮助分配计算机系统资源。
"这最终是许多系统论文所做的，"Smola说。“它们涉及：我应该启动机器吗？应该结束一个吗？我应该为作业调度多少设备？何时判断机器故障？需要多少冗余？你可以问自己，既然这些是很多资源决策，我能否使用机器学习来预测处理这些资源决策的最佳或更好策略？”
文化融合
Smola解释说，MLSys不仅代表研究项目的融合，还代表文化的融合——这可能引发一些活跃的讨论。
"在系统社区，除非你真正拥有一个可工作的系统，否则他们不会认真对待你，"Smola说。“这使得会议有点有趣，因为你有两种不同的文化。你有机器学习文化，更像是’嘿，这是一幅可能性的印象派画作。下一篇论文，请。'然后是系统社区，在’嘿，这是实际可用的东西，我们已经演示过了。顺便说一句，可能有一个产品现在正在用它发货’方面更加严谨。这使得会议有趣，因为这两种文化通常不会如此混合。这可能给系统论文带来稍微更理论化的倾向，给机器学习论文带来稍微更经验化的倾向。”
在今年MLSys上，Smola监督的补充之一是推出了为期一天的芯片和编译器研讨会，这将关于机器学习系统设计的对话带到了金属层面——芯片级别。
"有像Hot Chips和Cool Chips这样的活动，某机构、英特尔、AMD、ARM等公司展示最新芯片，"Smola说。“但芯片只是等式的一半。所以我们认为这是让这两个社区更紧密结合的好地方。这是一个社区建设活动。”
会议可访问性
与过去一年的所有计算机科学会议一样，MLSys已转移到线上。Smola说，这样做的优势是大幅降低了注册价格——学生25美元，学者和专业人士100美元。
"这对任何人都超级实惠，"Smola说。
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