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曠視“AI加速”計劃背后的探索與創新

獵云網蘇舒2020-09-24 11:31 大公司
曠視啟動“AI”加速計劃,開源開放自研深度學習框架天元,推出Brain++商業版,助力AI底層生態建設。

1956年,人工智能的概念在開達特茅斯會議中誕生。2020年,人工智能技術已然成為第四次工業革命的中流砥柱。

回頭來看,人工智能技術歷經了四個發展階段,分別是專家系統、特征判別、深度學習、人類意識。而在2000年后,人工智能技術就進入了將原始數據,標注交給機器深度學習的階段。

從最開始的抽象概念,到如今人工智能基礎性算法已經較為成熟,人工智能,已經歷經了六十多年的發展時間。

在深度學習、神經網絡等標簽肆意橫飛之下,各大大廠商紛紛發力建設算法模型工具庫,并將其封裝為軟件框架,供開發者使用。可以說,軟件框架是算法的工程實現,是人工智能技術系統的核心。對于AI開發者來說,這些框架,都是他們手中的盾與矛,是他們用于征服人工智能技術的有力武器。

當新基建、5G等浪潮來襲,人工智能底層技術的開源共享也成為時代發展的迫切要求。對于人工智能聚光燈下的頭部、明星企業來說,開源開放深度學習框架,發揮開源框架的力量,助力新經濟的增長,是歷史賦予其的重任。

曠視就是在此背景下,扛起歷史重任的企業之一。

近日,曠視啟動了“AI加速”計劃,開源開放自研領先技術,推動AI底層生態建設。據悉,曠視的“AI加速”計劃,將通過一系列產、學、研合作,為社會輸出符合市場需求、具備立體化和多樣化的AI技術、管理人才。

此外,曠視推出了Brain++商業版,提供智能化時代的AI生產力工具,幫助企業快速、高效地建立企業內的AI基礎設施。

曠視深度學習框架天元1.0預覽版


曠視的AI生產力平臺Brain++的核心組件—深度學習框架曠視天元(MegEngine)是在今年的3月份正式對外開源的。但實際上,早在2014年,Brain++早期設想就已經在曠視內部誕生。

2014年中旬,天元的雛形——MegEngine初版深度學習框架誕生。一年后,MegEngine在曠視內部完成了和所有業務的接軌,其業務線上的模型也都更換成自研框架訓練出來的版本。

到今年3月份,經過無數次打磨錘煉的曠視天元正式對外開源,并對外開放Brain++AI生產力平臺,將Brain++最核心的組件深度學習框架天元MegEngine開源,幫助企業與開發者大幅節省產品從實驗室原型到工業部署的時間,真正實現小時級的轉化能力。

而在公布后的半年時間里,天元又歷經了了8次迭代,并分別在3月和6月發布了alpha版和beta版兩個版本。在近期舉行的2020年中關村平行論壇上,曠視發布了深度學習框架天元1.0預覽版,面向全球開發者,共建開源生態。

來源:企業供圖

曠視首席科學家、曠視研究院院長孫劍


在曠視天元正式推出之前,國際主流的深度學習框架也陸續浮出水面,亞馬遜開源MXNet、微軟深度學習工具包CNTK、Facebook開源PyTorch、百度開源PaddlePaddle等。

但與百度、華為等不同的是,曠視作為全球唯一一家以AI為本業的科技企業,其開源的深度學習框架是由AI研究員們邊用邊寫出來的,具備獨特的訓練和推理一體化技術架構,框架的每一處細節改動和優化都來自于曠視6年間真實的、豐富的場景經驗。

Brain++商業版


除了深度學習框架的開源開放之外,在中關村平行論壇上,曠視還對外正式發布了AI生產力平臺Brain++商業版。Brain++商業版是曠視自行研發的智能化時代的AI生產力工具,可以將其看作是AI算法開發領域的“Visual Studio”。

科技的進步日新月異,人工智能正加速各行業的創新,越來越多的企業想要嘗試通過人工智能提升企業競爭力,實現智能化轉型。

但是AI部署對人才、工具、數據安全等有著很高要求。企業想要利用AI改善生產制造流程、提高生產效率,往往需要從0到1招募人才、建立團隊、投入高昂費用、經過漫長的研發周期,才有可能實現,曠視的Brain++商業版就是在這樣的大環境下應運而生。

作為一個可以私有化部署的AI生產力平臺,Brain++商業版能夠幫助企業快速、高效地建立企業內的AI基礎設施,通過其提供的平臺化能力和全流程服務,可以有效降低用戶開發算法的門檻,提高效率,幫助企業快速高效地實現AI轉型。

據曠視透露,經驗證,Brain++商業版可有效縮短80%算法從需求到落地的時間,整體降低55%的算法生產成本。

在未來,曠視希望通過Brain++商業版,支持1000家傳統企業搭建自己的AI能力并實現智能轉型;推動1萬個AI長尾算法落地,提高AI應用滲透率;通過培訓,向社會輸送1萬名能夠基于Brain++平臺完成算法生產的AI人才。

深度學習框架技術創新的未來


談及深度學習框架技術創新的未來,在此次中關村平行論壇中,不同嘉賓也給出了不同的見解。小米深度學習框架負責人何亮亮看來,影響深度學習框架發展的因素有三點,分別是新的方法,包括近期流行的動態神經網絡;新的機器學習范式,如現在用戶對隱私的關注,企業對數據共享的重視;新的硬件,最簡單的例子就是機器學習在可穿戴設備上的應用,這三點都是未來的創新發展方向。

來源:企業供圖

曠視天元框架技術負責人田忠博則更看重深度學習框架的編譯器化,在他看來,“這將是一個非常本質的變革和一個全新的范式。”

智能來自代碼。事實上,支撐人工智能產業也是由這些本質上生產出來的代碼來支撐的,而編譯技術則是生產代碼中最重要的技術之一。田忠博解釋到“編譯技術會支撐我們的編程方式,包括動態的神經網絡技術,我相信這個應該是未來的趨勢,也是我們應該最核心關注的。”

天元的1.0預覽版的發布也意味著天元已經迭代成一個完備的深度學習框架。同時,曠視天元還引入MLIR的技術,曠視天元技術團隊認為隨著MLIR等新興技術的產生,框架將會進一步向編譯器化發展,從而獲得更大幅度的性能提升。

在深度學習框架領域,創新從未停歇。在人工智能技術領域,曠視也從未止步。“用AI造福大眾,我們真心希望,可以通過AI技術的發展和落地,為這個世界帶來新的變化。”曠視CTO唐文斌說到。

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