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百度吴甜分享开源深度学习平台飞桨四大领先技术

2019-11-2 22:08| 发布者: | 查看: 17| 评论: 0

摘要:   作者:果青  【TechWeb】11 月 2 日,2019 AIIA 人工智能开发者大会主论坛上,百度 AI 技术平台体系执行总监、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜分享了百度开源深度学习平台飞桨的多项领先技术,飞 ...

  作者:果青

  【TechWeb】11 月 2 日,2019 AIIA 人工智能开发者大会主论坛上,百度 AI 技术平台体系执行总监、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜分享了百度开源深度学习平台飞桨的多项领先技术,飞桨成为改变人们生活的“助攻者”之一,同时也是开发者最想快速掌握的深度学习平台。

  吴甜介绍,在人工智能领域,深度学习技术出现后,标准化、自动化程度大幅提升,以往需要反复调节的东西,都统一在深度学习框架下。技术足够通用,则意味着大规模产业应用的发端。

  深度学习框架正是其中的核心,通常而言,人工智能算法从研发到部署是一套庞大的系统工程,深度学习框架作为通用性的底层支持平台,可实现算法训练和模型部署的高效流程化和深度神经网络模型设计自动化。在减少人员参与而不牺牲训练质量的条件下,大幅提高算法生产效率。

  吴甜表示,深度学习框架下接芯片,上承各种业务模型、行业应用。类比来说,深度学习框架可以看作是智能时代的操作系统。通过对底层语言和重要算法模型进行封装,能有效帮助开发者面对大规模产业化实践过程中,在开发、训练、部署等方面面临的多种挑战。

  百度在多年深度学习和人工智能技术的积累和业务实践的基础上,研发了“飞桨产业级深度学习开源开放平台”,自 2016 年正式开源以来,如今飞桨已经成长为集核心框架、模型库、开发套件、工具组件和服务平台为一体,功能完备、全面开源开放的产业级深度学习平台。

  吴甜介绍,目前百度飞桨拥有四大领先技术。包括:

  第一,开发便捷的产业级深度学习框架。飞桨深度学习框架采用基于编程逻辑的组网范式,对于普通开发者而言更容易上手,符合他们的开发习惯。同时支持声明式和命令式编程,兼具开发的灵活性和高性能。网络结构自动设计,模型效果超越人类专家。

  第二,超大规模深度学习模型训练技术。飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术,实现了世界首个支持千亿特征、万亿参数、数百节点的开源大规模训练平台,攻克了超大规模深度学习模型的在线学习难题,实现了万亿规模参数模型的实时更新。

  第三,多端多平台部署的高性能推理引擎。飞桨不仅兼容其他开源框架训练的模型,还可以轻松地部署到不同架构的平台设备上。同时,飞桨的推理速度也是全面领先的。尤其经过跟华为麒麟 NPU 的软硬一体优化,使得飞桨在 NPU 上的推理速度进一步突破。

  第四,覆盖多领域的产业级开源模型库。飞桨官方支持 100 多个经过产业实践长期打磨的主流模型,同时开源开放 200 多个预训练模型。机器视觉、自然语言理解、强化学习等多领域模型曾在国际竞赛中夺得 20 多项第一。

  在 2019 乌镇世界互联网大会上,百度飞桨还获评“世界互联网领先科技成果”。截止目前,飞桨深度学习平台已累计服务 150 多万开发者,仅在定制化训练平台上就有超过 6.5 万企业用户,发布了 16.9 万个模型。

  同时,在大会上,百度与中国人工智能产业发展联盟(AIIA)联合成立的人工智能人机对话联合实验室正式揭幕。


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