技术点：
数据分布式存储，ib网络，分布式存储，存储数据管理
任务分布式调度
ib网络，多机多卡，万兆网络
mongodb数据库
docker隔离，训练框架caffe
数据分析，自动化测试报告多维度分析
海量数据量：几个T，几百万的小文件数，数据挖掘
深度学习训练框架增强，多机，多卡，单机多卡，网络聚合
不同训练框架的兼容和转换
新技术：docker容器，k8s容器，nginx反向代理，mongodb数据库，mysql数据库，caffe/pytorch,redis，django+uwsgi，（haddop，spark，gpfs）

产品：每一个场景都需要定制，数据量，时效性
市场：用户场景复杂，用户数据无法获取，需要对应场景定制，新兴市场
人才：工程人才+算法人才，工程+大数据分布式计算人才，容器云人才

性能指标和挑战：
技术：
1）分布式存储：高性能1PB，低性能 文件数/秒, 大文件带宽数/秒
2）数据管理平台QPS，标注平台，训练平台，自动化测试平台，（cpu，网络，磁盘io）
3）服务器数目500台
4）服务器运维监控，500台服务器，QPS:500/10 = 50条/秒 网络带宽：200m/秒 磁盘：200m/秒
5）用户数：标注用户：1000 训练用户：1000
6）任务数：qps：2000条/秒， 真实用户：1000条/秒
7）训练：500台服务器，每台服务器8张卡，最大并发任务数：4000个并发任务，文件数：4000*32/秒 = 128000文件数/秒
8）训练框架和性能优化，单机单卡，单机多卡，多机多卡
9）无法获取的用户场景和用户数据
10）多维度，多场景，不同框架的评审指标
11）automl的自动搭建问题
12）增强学习
13）公有智能云开发平台，安全，高并发，自动运维和报警

涉及部门：
1）数据标注组
2）算法组
3）优化组
4）集成组
5）市场