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震动!与Facebook、谷歌对抗,获华为力挺!详解这家科技巨头的深度进修框架

2020-6-14 07:56| 发布者: 野原小葵| 查看: 121| 评论: 0

摘要: 电子发烧友网报道(文/张慧娟)人工智能的落地问题受到普遍关注,不过,在关注商业化应用的同时,应用落地之前的开发与创新,以及为创新提供的基础设施,更应该受到关注,这毕竟是整个AI蓝图想象力的原点。在AI时代 ...
电子发热友网报道(文/张慧娟)野生智能的落地题目遭到普遍关注,不外,在关注贸易化利用的同时,利用落地之前的开辟与创新,以及为创新供给的根本设备,更应当遭到关注,这究竟是全部AI蓝图设想力的原点。

在AI时代的合作系统中,深度进修框架起到了承先启后的感化,向下是芯片、大型计较机系统,向上是各类营业模子、行业利用。

这也正是为什么,深度进修框架成为科技巨头的必争之地。对开辟框架的重视,隐藏着科技企业对AI未来的押注。再放大到国际合作的维度来看,深度进修框架的质量和提高水平,极能够会影响到全部产业的进程甚至成果。

所幸的是,已承受够了“缺芯之痛”的中国,在深度进修框架上起步够早,且已到达了一定的高度。

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深度进修平台走向开源

IDC的《中国深度进修平台市场份额调研》显现,在AI技术利用方面,接管调研的企业和开辟者中,86.2%挑选利用开源深度进修框架。

在中国深度进修平台市场,谷歌、Facebook、百度三强鼎立态势安定,三者占据了国内跨越一半的市场份额。其中,百度飞桨是市场前五中唯一的国货。

百度自2013年就起头研发深度进修框架,那时首要为领会决支流开辟框架仅支持GPU利用、没法停止大范围数据处置的题目。经过几年内部利用后,2016年正式开源飞桨(PaddlePaddle)深度进修平台。这也让百度在那时成为继谷歌、Facebook、IBM以后,全球第四家、中国第一家开源深度进修开辟框架的科技公司。

今年,华为MindSpore、旷视天元接连公布开源。国内的深度进修热度迭起。

援用一位业内助士的批评:只要原创才能引领,开放才能繁华。在这场根本设备争取中,中国产业壁垒的高度已和曩昔不再不异。

硬件+软件,AI生态结构的全景思绪

5月20日,WAVE SUMMIT2020深度进修开辟者峰会上,百度飞桨结合英特尔、英伟达、arm中国、华为、MediaTek、Imagination、寒武纪、浪潮、中科曙光等13家全球的领先硬件厂商,公布启动共建硬件生态合作圈。

在这份生态邦畿中,飞桨的硬件生态伙伴条理很是清楚,既有业界巨头、老牌企业,也有国内外新锐企业。从硬件范例来看,覆盖CPU、GPU、新型处置器架构、AI公用芯片以及IP。可以说,是百度飞桨对AI产业全邦畿的一次全方位包围。这对全部AI产业界意味着什么?对于推动AI在中国的商用落地又能带来哪些帮助?

百度方面暗示,随着产业的加速成长,AI芯片产业,也出现了越来越多的玩家和细分范畴。飞桨一向夸大“生态”的概念,用开源的方式,可以打造一个繁华、健康、互惠、可延续成长的生态平台。

同时,飞桨的利用涵盖了几近一切的AI场景,飞桨的合作伙伴及其相关产物,既有云侧、也有端侧;既有练习、也有推理;既有传统CPU芯片,也有加速芯片;既有偏重语音场景的,也有偏重视觉、自然说话了解场景的,这其中也包括IP厂商。

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停止5月20日的数据,飞桨至今累计开辟者数目194万,办事企业数目8.4万家,基于飞桨平台发生了23.3万模子。

作为中国首个开源开放、功用完整的产业级深度进修平台,飞桨硬件生态的扩大,意味着可以提高到更多的开辟者和企业,让他们可以在不必斟酌底层芯片细节的条件下,间接利用,可以更多地专注在自己的营业场景自己。在完成营业模子与底层硬件之间解耦的同时,确保最大限度地开释硬件算力。这将有助于下降技术门坎,加速鞭策AI的产业落地进程。

飞桨的新晋国产硬件生态伙伴

随着数据量不竭增加、算法不竭演进和迭代,对极致算力的需求也越来越大,而软硬件的充实连系则显得尤其重要。此次与飞桨完成生态拓容的,首要有以下中国硬件供给商及其产物:

华为Atlas

华为Atlas与飞桨深度对接,行将在近期开放代码。华为Atlas野生智能计较平台基于华为昇腾系列AI处置器和业界支流异构计较部件,经过模块、板卡、小站、一体机等丰富的产物形状,打造面向“端、边、云”的全场景AI根本设备计划,可用于“平安城市、聪明交通、聪明医疗、AI推理”等范畴。

高涨CPU

高涨作为国内老牌的自立CPU芯片供给商,CPU利用正在慢慢进入野生智能和深度进修等范畴。此次,高涨FT-2000+/64 处置器已经与百度飞桨、昆仑芯片完成算力、架构、技术三方面的适配认证。

不但如此,Paddle Lite 2.3.0在高涨硬件平台上实现了麒麟OS和UOS的适配。基于高涨硬件平台的Paddle Lite可停止灵活的AI模子摆设;在多少支流模子的推理性能上均具有高性能表示;可普遍适用于聪明政务、无人车、智能家居等典型AI利用处景。

MediaTek AI框架NeuroPilot

MediaTek的NeuroPilot野生智能通用软件平台,与Paddle Lite轻量化推理引擎完成适配。一切MediaTek的AI芯片APU (Artificial intelligence Processing Unit ) 都可以利用Paddle Lite快速摆设。

据领会,MediaTek弹性的AI框架NeuroPilot与百度Paddle Lite集成,实现端上实时智能推理的产物利用。Paddle Lite运转在MediaTek APU上的效力相比于传统ARM CPU性能提升6倍,功耗下降90%,便于实现低功耗、便携式产物利用。经过下方的系统架构图可以见到,相比于离线的工具转换,经过Delegate的子图间接挪用,可以下降软件時延,确保保持Paddle Lite上模子的效能。

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图:Paddle Lite与MediaTek NeuroPilot框架图

瑞芯微AI芯片RK1808、RK1806

瑞芯微(Rockchip)AI芯片RK1808、RK1806都已适配飞桨,兼容飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite。

RK1808及RK1806,内置自力NPU神经计较单元,INT8 算力达3.0TOPs;采用22nm FD-SOI工艺,不同性能下的功耗相比支流28nm工艺产物下降约30%,在算力、性能、功耗等目标上均有优异的表示。据瑞芯微官方数据,瑞芯微AI芯片在Paddle Lite中运转MobileNet V1耗时仅为6.5 ms,帧率达153.8 FPS,两者充实兼容并高效稳定运转。

以下图所示的实测結果可以看出,与手机等移动端常用的国内外支流CPU相比,RK18系列NPU在MobileNET_v1的耗时更少,在图像分类、方针检测、语音交互方面,结果更好。

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据领会,除RK1808、RK1806外,瑞芯微搭载NPU的AI系列芯片将连续升级适配百度飞桨。

寒武纪思元270、思元220

寒武纪的云端AI处置器芯片思元270,与飞桨的轻量化推理引擎Paddle Lite完成兼容性适配;思元220边沿端芯片,也估计在近期完成适配工作。

据领会,停止今朝,寒武纪与Paddle Lite的合作场景首要基于云端推理市场,但双方基于边沿推理市场的适配合作也正在停止中。未来,双方还将展开基于云端练习的适配合作。

比特大陆算丰系列AI芯片

百度飞桨深度进修平台新增适配比特大陆最新算丰系列AI芯片。比特大陆已成功推出四代AI芯片:云端芯片算丰BM1680、算丰BM1682、算丰BM1684,终端芯片BM1880。

最新一代算丰BM1684芯片,聚焦于云端及边沿利用的野生智能推理,采用台积电 12nm 工艺,在典型功耗16瓦的条件下,INT8 算力可达17.6Tops,在 Winograd 卷积加速下,INT8 算力提升至 35.2Tops,是一颗低功耗、高性能的 SoC 芯片。官方材料显现,其算力性能和性能功耗比目标跨越支流推理GPU,在性能满足视频分析营业需求的条件下,可以实现视频结构化的单路本钱优化。

AI芯片+深度进修平台若何把握时代契机?

两大契机正在鞭策AI软硬件技术的缔盟以及开源生态的强大。

百度CTO王海峰在WAVE SUMMIT 2020深度进修开辟者峰会上说到,算法、算力及数据的延续配合进步,使技术的利用鸿沟不竭被拓展。围绕深度进修平台的技术和产业生态日渐繁华,将有助于鞭策听工智能进入产业大生产阶段,加速各行各业智能化升级,并不竭催生新的利用、新的产业。

另一方面,从市场需求及政策导向看,疫情带来的远程办公、云课堂等复工复产新形式,公共平安、应急治理、城市治理等国计民生相关产业迫在眉睫的智能化需求,以及新基建大潮,为技术创新缔造了杰出的机遇。深度进修软硬件平台的连系,作为新型根本设备的重要环节,将与云计较、5G、物联网、数据中心等相互融合促进,加速产业智能化进程。

飞桨是让深度进修的创新与利用更简单。其迭代成长首要有两大驱动,最原生的驱动轮是产业理论的需求和打磨,对应着对性能、大范围练习和摆设才能,响应的特点上风也吸引着更多用户的利用。此外,提升用户体验则是另一个重要驱动轮,需要关注用户编程界面的优化和根本功用扶植的完善,打造一个灵活易用的产业级深度进修框架。

新公布的全景图包括飞桨开源深度进修平台和飞桨企业版。飞桨开源深度进修平台部分,包括焦点框架、根本模子库、端到端开辟套件与工具组件,延续开源焦点才能,为产业、学术、科研创新供给根本底座。同时,随着企业利用的需求越来越丰富和激烈,飞桨升级了产物架构,推出了飞桨企业版。

由于移动端和嵌入端场景对轻量化的要求很是高,硬件芯片也更加普遍多样。是以在自有多硬件加速库的根本上,供给了自力的轻量化推理引擎Paddle Lite,对端侧使命供给高性能支持。同时,在算子界说和模子表达层面,和焦点框架连结分歧。也正是在Paddle Lite下,实现了对国产AI芯片最周全的支持。

AI芯片的延续爆发,仍在激发与其适配优化的编译器需求,以及与Inference框架内利用整合的需求,标准化和系统化将是未来的首要偏向:

一方面,需要建立行业同一标准,例如在深度进修框架、软硬适配接口、整机系统集成等范畴鞭策同一的行业标准,促停止业范围化利用;

另一方面,需要加速软硬一体适配,以满足视觉、自然说话处置、语音等典型AI利用处景的需要,加速推动深度进修平台在练习、猜测等功用与芯片、整机等智能硬件平台厂商适配融合;此外,经过扶植和完善深度进修与野生智能行业利用生态的运转机制,配合鞭策利用提高等等,都是飞桨生态下一步很是重要的偏向。

固然,要被更多开辟者认可,还需要继续紧贴用户需求打磨,扩大高低流生态,进而才能建立具有高度壁垒的综合合作力。

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