据 IDC 统计，到 2018 年底将有超过 75% 的开发团队会把基于云的认知 / AI 功能使用到他们的应用中。而 IBM 也是把认知计算服务列为未来公有云上最重要的服务。在最新的 IBM 云计算大会（InterConnect2017）上，IBM 提出到 2018 年底，Waston 将服务于超过 10 亿人的宏伟目标。那么，为了支撑庞大的认知计算服务，对公有云将有什么样的新技术需求和机遇呢？在这个演讲中，来自 IBM 研究院负责认知系统及云计算的技术总监林咏华女士将以认知计算中最基本的深度学习举例，提出在公有云中支持各种加速器（如GPU、FPGA）的重要性。在此之上，她将给大家分析在公有云中支持加速器计算带来的新需求，包括对加速器的共享/虚拟化，云管理平台（如 OpenStack、Kubernetes）等对加速器的支持，支持加速器软件开发的 DevOps，以及在深度学习中如何解决加速器编程问题等等。她所引领的 IBM 研究院全球团队在这些重点挑战中已经取得了一系列重要的突破，例如早在 2015 年就帮助 IBM 发布了全球首个基于 FPGA 的加速器云计算服务；如何扩展 Kubernetes 以弹性支持基于 GPU 的深度学习；也有在 2016 年对外发布的 AccDNN 技术，该技术可以帮助开发者自动生成深度学习的加速器，等等。在这个演讲中，她将为大家介绍这些相关的技术，帮助大家更好地理解未来支撑大规模认知计算 / 人工智能服务中，云计算重要的技术走向。