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《BigData赴美考察记》一:走进加州伯克利,带你了解真实的RISE实验室

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数据猿
发布2018-04-23 17:36:26
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发布2018-04-23 17:36:26
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数据猿导读

加州大学伯克利分校的AMPLab升级为RISE实验室,标志着世界顶级计算机科学系在大数据计算领域中下一个五年重大研究计划。新实验室专注于下一代大数据计算系统 “实时智能安全决策引擎(RISE)”的研发。

作者 | 牟蕾

本文长度为1500字,建议阅读3分钟

北京的“5.4沙霾天”遇到上海“5.5 C919国产大飞机试飞”,让本次由上海大数据联盟组织的中国大数据企业赴美考察活动遇到些小小的波折——随行记者团完美错过了加州大学伯克利分校考察行程段。

庆幸的是,随行成员中也不乏感悟颇深又身为“笔杆子”的企业家(赴美考察企业),时代嘉道产业大数据集团董事长徐锦泉先生就是其中一位。

徐锦泉先生的分享也印证了一位来美30年的中国移民导游的感受:“美国很多城市从外表看来,完全没有中国一线城市的华丽感和先进感,但是,由内而外慢慢用心感受的话,一定不得不承认差距的的确确存在,美国还有很多地方值得中国去学习,这就是美国立国200年以来,美国精神积淀而来的结果”。

以下内容主要来自徐锦泉先生的分享整理:

本次走访的加州大学伯克利分校RISE实验室成立于2017年1月,其前身是2011年成立,全球排名前十的大学实验室——伯克利AMPLab实验室。

AMPLab致力于通过开发一个集成机器学习、云计算、集群计算和众包的新型软件栈,进而解决大数据分析面临的挑战。曾主导研发了当今大数据计算领域最前沿的开源系统:ApacheSpark、ApacheMesos、以及Alluxio (又名“Tachyon”)。实验室的名称缩写自“Algorithms, Machines and People Lab”,即“算法,机器和人实验室”。

AMPLab 升级为RISE实验室,标志着世界顶级计算机科学系在大数据计算领域中下一个五年重大研究计划。新实验室专注于下一代大数据计算系统 “实时智能安全决策引擎(RISE)”的研发。

RISE实验室由世界顶级的十一家科技公司联合赞助并作为创始成员,不但有谷歌、微软、亚马逊、CAPITAL ONE、英特尔、爱立信、 IBM、VMware和GE,更有蚂蚁金服跟华为两家中国公司在内。

RISE实验室位于学校中一座很不起眼的办公楼底楼,一条简单的过道里挂着许多学生照片,不但有很多亚裔面孔,而且同行的小伙伴还发现了多位互联网圈中赫赫有名的企业创始人,可谓群星璀璨。除了照片,墙上还挂着各种领域中的全球性知名顶级奖牌,让RISE实验室看上去显得没那么像一间普通公司的办公室。

走进实验室办公区,就会在中间区域看到很多小型会议室,略显杂乱;咖啡间放着五六个大号的分类垃圾桶,旁边就是一层层“管够吃”的披萨饼;会议室的白板上写着一串串算法和公式,看起来跟大多数科技公司没什么不同。

对于大数据领域来说,作为Spark技术发源地的RISE实验室,不但是业内人士“不得不拜访”的神圣之地,更是一家成功率极高的创业孵化器。在全美,投给研究型大学背景的风投项目,斯坦福列第一,伯克利排第三。

实验室中的很多博士生都有这样的体会:“一般,学生将要学成离开的时候,所做的项目往往也瓜熟蒂落了,所以很有创业的感觉”。其中在2013年,由伯克利AMPLab实验室的教授与学生共同创立的Spark技术商Databricks公司就是非常典型的例子。

据介绍,RISE实验室共有15名教授和50多名博士生,团队具有很强的研究与学术研讨氛围。教授和学生也都同坐在 “格子办公间”里,随时讨论打成一片,非常“硅谷范儿”。

RISE实验室主任Ion Stoica教授亲自向考察团描绘了实验室的使命愿景:解决大规模数据计算中长期未能很好解决的世界难题,以及机器如何在实时数据环境中快速地做出智能决策。实时智能安全决策引擎(RISE)适用于许多未来场景,从地震监控,无人车/无人机指挥与导航、到网络安全等等,需要在复杂环境交互中做出实时计算决策。

最后,Ion Stoica教授向考察团展示了一个模拟视频:一个完全自主学习的机器人,从一开始摇摇晃晃中学习站立,在数百次“自学习”后,可以快速从走路进化到一路狂奔。

无人驾驶领域里,智能系统通过自学习,大规模数据处理,迅速地和行驶环境建立反应决策机制,背后的智能大数据引擎在高速运行,这样一个造福人类的开源系统,无人驾驶的梦想会成常景。

记者同时也保留下了其他随行成员的学习分享截图,也能从他们的点评中补充体味到伯克利的成就,及其背后精神的支撑——自由、包容,跟尊重知识的学术追求。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2017-05-07,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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