机器之心分析师网络作者：仵冀颖编辑：HaoWang第三届机器学习与系统会议（MLSys）将于年3月2日至4日在美国奥斯汀会议中心举行。MLSys是年新成立的一个聚焦机器学习在系统、软件、硬件等多个综合领域中应用研究的学术会议。随着机器学习算法和模型的不断发展，传统的软硬件平台、部署环境等无法支撑机器学习的应用，这也成为了目前机器学习方法落地及大规模推广应用的主要困难之一。目前，有关于MLSys的研究方向包括硬件领域、软件领域和对机器学习算法的改进三个方面，以MLSys为例，本届大会的议题包括：Distributedandparallellearningalgorithms（5篇论文）、Efficientmodeltraining（8篇论文）、Efficientinferenceandmodelserving（8篇论文）、Model/DataQualityandPrivacy（4篇论文）、MLprogrammingmodelsandabstractionsMLappliedtosystems（5篇论文）以及Quantizationofdeepneuralnetworks（4篇论文）。整个会议一共录用34篇论文。在本篇提前看中，我们选择了三篇文章进行详细分析，以了解机器学习与系统（MachineLearningandSystems）领域最新的研究成果。其中，前两篇文章属于经典的机器学习分布式优化方法（通信方式、内存分配方法），第三篇文章则是关于一种新的用于机器学习的具有高度系统性和设备（统计、数据）异质性的分布式方法--联邦学习。Blink:FastandGenericCollectivesforDistributedMLEfficientmodeltrainingtopic

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