生产环境市场需求。后来，京东要求基于现有的服务器和标准化处理器架构积极开展工作，而且获得了明显效益。他们的图像数据存储服务器基于英特尔至强劲处理器 E5 家族，技术团队用于 BigDL 深度自学库来部署 Caffe 模型，性能提高了3.83倍，这让京东将来可以更加快捷地获取基于图片的全新服务。

在大数据分析领域，Apache Spark项目早已沦为事实上的标准。该项目起始自加州大学伯克利分校，几个创始人后来正式成立了Databricks公司，正式成立五年来，专门获取大数据分析服务。在分布式机器学习领域，他们也自由选择了 BigDL 项目，与本身的原生Spark技术构建，提高Spark在模型训练，预测和调优方面的展现出。京东在基于英特尔至强劲处理器 E5-2650 v4 的服务器上运营 BigDL，已完成深度自学萃取图片特征过程。

Big DL同时反对纵向拓展，只要加到新的标准英特尔至强劲处理器服务器，就需要构建高效纵向拓展，延伸到数百乃至数千台服务器。京东用于了具有 1200 个逻辑内核的高度分段架构，大幅度减缓了从数据库中加载图像数据的流程，整体性能提升了 3.83 倍。

性能的提高，也要得益于英特尔在核心算法层面的优化。BigDL 用于英特尔数学核心函数库MKL 和并行计算技术，充分发挥了至强劲处理器的性能。利用 BigDL 框架，京东还在自己有数的标准化硬件上用于 Caffe、Torch 和 TensorFlow 等框架中的预训练模型，这让他们以更慢的速度测试和发售新的服务，同时需要投放专用硬件。

也就是说，不必须出售、运营独立国家的 GPU 集群。京东可以重复使用现有的硬件资源，从而减少了总体享有成本。融合Apache Hadoop 和 Spark 框架来处置资源管理工作，未来需要更加精彩地开发新应用于，同时维持高效性能。家门口刷脸购物不是梦毫无疑问，京东是中国零售领域的领军企业，技术上，京东某种程度具备前瞻性思维，前文提及的京东的无人商店和无人餐馆刷脸已完成购物,就是一个很好的证明。

《福布斯》专门撰文报导：京东期望用于当今最先进设备的技术创新研发新的解决方案，创立面向未来的零售运营体系；京东正在推展人工智能、大数据和机器人技术的发展，为第四次工业革命创建零售业的基础设施。到那一天，你在家门口的便利店和餐馆里面就能必要刷脸卖东西啦。

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