選自CMU機器之心編譯參與：李澤南、杜夏德
卡耐基梅隆大學（CMU）教授邢波花費幾年時間開發完善了一個平臺 Petuum，利用工作站、分布式計算機、行動裝置或嵌入式設備來解決大型機器學習的問題，現在這個平臺已走出實驗室，成為一家獨立公司。
該公司的創始人兼執行長邢波表示，該公司已獲得了 1500 萬美元 A 輪融資，並預計明年年初將其首批產品投入市場。
機器學習和人工智慧技術是自動駕駛汽車、語音識別、計算機視覺、自然語言處理和電子醫療記錄分析等許多科技公司在大數據分析應用和創新工作的關鍵。
「在十到二十年後，人工智慧和機器學習程序將會接管計算設備中的大部分任務，」邢波說道「我們需要優化這些程序在設備中的設計，編程和運行效率，特別是在這些程序體量不斷增大的情況下。在一些領域中，如自動駕駛汽車，目前仍然受到人工智慧和機器學習——它們現在還是黑箱——的限制，無法快速發展。」
「Petuum 有望成為轉變這一現狀的平臺，讓人工智慧/機器學習程序能夠輕鬆構建，並且使用標準化，透明和可重複的方法在不同的硬體平臺上安裝和運行，Petuum 平臺允許程序快速、準確、規模化地運行，同時只需要耗費少量的計算資源，」邢波表示。「該公司的願景是讓他們的平臺能夠在任何硬體上運行。」
「我們的平臺將使用不同的計算設備，從數據中心到行動裝置，嵌入平臺，讓它們像個人電腦一樣運行，」邢波說道。人工智慧需要處理的大數據集通常已存在於這些設備中。Petuum 將允許機器學習系統在這些分布式計算設備中進行無縫操作。
Petuum 尋求在分布式計算的更大規模上增強和擴展人工智慧和機器學習的應用。計算設備之間的通信對於人工智慧/機器學習來說可能是個棘手的問題，但邢波認為，他和他的同事們在 Sailing Lab 中開發的參數伺服器具有高效管理通信和負載平衡的方法，在過去的以自年自動保持設備運行同步。
雖然一些其他團隊也正在使用分布式設備解決機器學習問題，但邢波和他的團隊的已經表明他們的方法為所有類型的機器學習任務提供了最佳，最有效的解決方案，不僅僅是某一方面，如深度學習。這一平臺可以支持多種形式的應用，如自然語言處理，圖像和視頻的識別，以及交易數據中的異常檢測。
為了推動公司發展，「我們已經走到不得不融資的一步了」，邢波說道。未來 6 個月，他希望能招到 30 到 50 個人，需要受過高級研究訓練的計算機科學家和工程師，把公司的水平維持在卡耐基梅隴大學的高度上。他補充道，「我們的目標是以匹茲堡為根據地，利用好這個城市和 CMU 的資源，幫助我們獲得我們需要的頂尖人才。」
邢 波
卡耐基梅隆大學計算機科學學院教授，卡耐基梅隆大學機器學習和醫療中心主任。美國新澤西州立大學分子生物學與生物化學博士；美國加州大學伯克利分校（UC，Berkeley）計算機科學博士。主要研究興趣集中在機器學習和統計學習方法論及理論的發展，和大規模計算系統和架構的開發，以解決在複雜系統中的高維、多峰和動態的潛在世界中的自動化學習、推理以及決策問題。目前或曾經擔任《美國統計協會期刊》(JASA)、《應用統計年鑑》(AOAS)、《IEEE模式分析與機器智能學報》(PAMI)和《PLoS計算生物學雜誌》(the PLoS JournalofComputational Biology)的副主編，《機器學習雜誌》(MLJ)和《機器學習研究雜誌》(JMLR)的執行主編，還是美國國防部高級研究計劃署(DARPA)信息科學與技術顧問組成員，曾獲得美國國家科學基金會(NSF)事業獎、Alfred P. Sloan學者獎、美國空軍青年學者獎以及IBM開放協作研究學者獎等，以及多次論文獎。曾於2014年擔任國際機器學習大會（ICML）主席。
Petuum 公司簡介
Petuum, Inc. 正在開發一個服務各種人工智慧和機器學習算法和應用的平臺。它的產品讓企業可以打造用於真實世界的人工智慧和機器學習實現。Petuum, Inc. 有一個實力雄厚的顧問委員會，匯集了一些學界和產業界的重量級人士，包括：Michael I. Jordan：加州大學伯克利分校電氣工程與計算機科學系和統計學系 Pehong Chen 傑出教授Stephen P. Boyd：史丹福大學信息系統實驗室電氣工程教授和工程學院 Samsung 教授Kai Li（李凱）：Data Domain 創始人兼首席科學家；普林斯頓大學計算機科學系 Paul M. Wythes '55, P'86 and Marcia R. Wythes P'86 教授Harry Shum（沈向洋）：微軟執行副總裁