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旷视宣告开源深度学习结构天元,下降AI开发门槛

3月25日下午,我国人工智能领军企业旷视科技举行线上发布会,正式宣告开源新一代AI出产力渠道Brain++的中心深度学习结构旷视天元(MegEngine),成为全球首个将底层结构开源的人工智能企业。

天元的前身是旷视内部自用的算法练习推理引擎MegEngine,由旷视3名实习生在2013年启动研发,并与2014年正式完成上线。这款完全自研的深度学习结构支撑了旷视6年以来在国际AI比赛的出色表现,以及公司产品和业务的落地,现在服务于旷视研究院1400余名AI开发者。

发布会上,旷视联合创始人兼CTO唐文斌正式宣告将MegEngine的代码开源,并指出这是一套练习推理一体化、动态态合一的工业级深度学习结构,中文名字叫做天元。

下降AI开发门槛提高算法研发功率

旷视是全球最早用深度学习方法开展人工智能商业化探索的科技企业,但由于前期AI 开发东西的匮乏,旷视靠自主研发,从0到1地处理了算法出产的问题。直播现场,天元开源项目负责人、旷视研究院高档技能总监田忠博从开发经验中的几个痛点下手,向开发者介绍了天元的中心优势和特性。

比如传统深度学习研发中,产品从原型到出产布置往往需求分隔规划和调用练习结构和推理结构两种结构,这就导致模型在练习和推理的转化的过程中出现不明原因的功能或精度损失,需求开发者手工进行优化,而算法在核算渠道布置的时分出现各种问题也无法追溯。

天元结构在规划之初就避免了这样的问题,经过练习、推理一体化的机制省去模型转化的过程,可直接将练习后的模型进行推理,并保证跨设备的模型精度对齐,一起天元内置主动模型优化、简化流程,减少因手工操作的时机,下降犯错概率。

除此之外,天元还装备了Python和 C++接口,支撑动态图、静态图一键转化和混合编程,可使用高档编程言语进行图优化和图编译。在运行时办理环节,天元具有执行流与调度器,采用动态、静态内存分配并存的方法,并经过首创的主动的亚线性内存办理优化器可以得到更好的内存优化作用;在底层规划上,天元的核算内核不仅兼容干流核算设备,且支撑多机多卡和分布式练习。而为了处理模型复现困难的问题,天元则支撑PyTorch Module导入,可针对核算机视觉使命进行优化。

比较干流的开源深度学习结构,天元具有练习推理一体化、动态合一、兼容并包、灵活高效的显性优势,不管关于深度学习”老司机“,仍是刚刚转型AI开发者的用户来说都十分友爱,极大程度上下降了深度学习的门槛,提高了算法练习和布置的功率。

国产深度学习结构开源势在必行

关于开发者来说,开源最大的意义在于技能同享和共建的成就感。20世纪末期,Linux体系为我国开发者打开了通往开源“集市”的大门,开源软件为国产操作体系和国产软件渠道的从0到1拓荒了根底,一起我国的开发者们也为国际的开源社区做出了大量的奉献。开源社区的发展壮大和成果同享,促进很多企业实现了快速的成长,一起也触发了技能的加快迭代,和大批信息技能人才的涌现。

近年来,人工智能、大数据、云核算、移动互联、物联网等范畴出现多点联动的集群式立异态势,不仅使以感知和智能核算为中心的弱人工智能出现规模化应用的态势,一起也推动深度学习、核算机视觉等技能加快演进,颠覆性革新的人工智能新理论、新技能和新方法一日千里。因而,开源、敞开国产自主可控的人工智能深度学习,也将成为各主体提高立异功率的根底。

田忠博表明,现在,旷视已在我国新一代人工智能开源敞开渠道OpenI启智社区和全球最大的开源社区GitHub上同步发布了天元Alpha版源代码,开发者也可以经过天元网站的在线深度学习东西免费调用算力、获取最新数据集和练习脚本,进行简单练习和试用。旷视为天元的开发者还准备了全球顶尖算法预练习模型的模型中心ModelHub,支撑开发者开箱即用。

关于天元结构开源后的发展规划,旷视透露将在技能奉献者的协助下,于6月份推出Beta版别。“也许下一代天元并不是由旷视的研发团队做出来的,而是与你一起共创出来。咱们期望可以吸引到一些优秀的技能人员来给咱们更好的建议,一起奉献代码、共建更好的深度学习结构。”唐文斌表明。

开源不仅是开发者们同享技能成果的方法,更是推动技能工业化的催化剂。此次旷视可以把公司最中心的底层技能与全球开发者同享,表现了我国科技企业的职责与担任。未来,让咱们一起等待旷视天元的表现,也等待此次开源能真正地激发市场的创造力,让传统工业和中小企业都能用上深度学习和人工智能技能,加快人工智能工业落地。

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