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国产深度学习框架的挑战和机会

Carol Li 来源:电子发烧友网 作者:李弯弯 2022-06-07 00:01 次阅读
发烧友网报道(文/李弯弯)深度学习框架是一种底层开发,是集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端、丰富的工具组件于一体的平台。

有了深度学习框架,工程师在工作时调试算法,就可以更快速、更高效。通俗一点讲,深度学习框架相当于是AI时代的操作系统,如同PC时代Windows,移动互联网时代的iOS和安卓。

国内外都有哪些深度学习框架

深度学习框架的并不算长,从2010年诞生的Theano算起,至今不过十二年时间。2017年后,早期的Theano、Caffe、Torch等框架逐渐销声匿迹,2016年前后出现的TensorFlow、PyTorch、飞桨逐渐占据市场。


TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序。自2015年11月9日起,TensorFlow依据阿帕奇授权协议(Apache 2.0 open source license)开放源代码。

PyTorch于2017年由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出,它是一个基于Python的可续计算包,提供两个高级功能:1、具有强大的GPU加速的张量计算(如NumPy);2、包含自动求导系统的深度神经网络

飞桨(dlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体,是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。

根据调研机构公布的一份中国深度学习框架平台市场份额的报告,在中国深度学习领域,百度飞桨综合市场份额已经成为中国第一。截至2022年5月,飞桨已经凝聚477万澳门新莆京在线登录,创造56万个AI模型,服务18万企事业单位,与产学研用协同培养超过200万AI人才。

从目前市场占有情况看,产业界以TensorFlow为主,学术界以PyTorch为主。与TensorFlow过于注重工业,PyTorch专注学界不同,飞桨的特性在于工业学界两手抓,通过动态图自动解析编译静态图的技术,兼顾了学界的灵活,同时也实现了产业界希望的高效。

除了TensorFlow、PyTorch、飞桨,深度学习框架还包括由Amazon设计研发并开源MXNet、微软在github上开源的CNTK、推出的ndSpore、北京一流科技有限开发的OneFlow,以及清华大学自研Jittor,和腾讯、字节跳动、360开源的Angel、BytePS、TensorNet。

国产深度学习框架框架的挑战

深度学习框架是智能时代的操作系统,它和芯片一起共同构成了人工智能的基础设施,深度学习框架的重要性不亚于芯片。在“十四五”规划中,深度学习框架被列入“新一代人工智能”领域,成为国家重点支持的前沿创新技术。

如今以百度飞桨为代表,我国深度学习平台已经冲破国外技术垄断,越来越多的澳门新莆京在线登录正基于国产深度学习平台开展智能化转型应用。不过,中国自研深度学习框架想要在国际竞争中取得领先,还有很长的路要走。

百度AI技术生态总经理马艳军此前在百度AI开放日活动上表示,当前中国深度学习框架的发展仍需突破三大关键点:技术实力、功能体验、生态规模。

首先,技术创新方面,深度学习框架的研发需要人工智能领域底层技术人才,我国在这一领域的储备仍有不足。其次,在应用体验方面,由于中国是全球产业链最为完备的国家,产业体系复杂,中小企业转型需求迫在眉睫,一个低门槛甚至零门槛的开发平台极为重要。

在开发应用生态方面,深度学习是一个典型的共创型技术领域,只有构建了自己的生态才能实现持续迭代和发展。然而构建生态周期长、成本高,而且只有当国产框架的技术和功能体验足以满足澳门新莆京在线登录的需求时,才有机会培育起自主创新的AI开发应用生态。

日前华为公司中央院架构与设计管理部部长,华为科学家与昇思MindSpore首席架构师金雪锋在某活动上也谈到“AI框架的挑战”相关的话题。

他认为,在人工智能新基建时代,AI框架面临这几个挑战和机会点:1、新的应用范式:模型复杂度指数级增长,大模型成为新生产方式,AI与传统科学计算融合,有望催生革命性成果。2、新的计算架构:计算量指数增长,通用芯片向领域高效能芯片转变,双碳经济下,分散低效的算力向集约高效算力演进。3、新的开发和部署方式:AI行业应用进入深水区,融入生产系统是关键。


面对上述挑战和机会点,华为昇思MindSpore进行了技术创新,比如面向新的应用范式,包括自动并行,原生大模型支持,即自动并行AI编译器,通过编译器进行复杂的多维混合并行策略的寻优,把算法和模型自动切分到集群上去执行,既大大降低了大模型的开发门槛,又保证了多种并行策略的灵活组合使用。

总结

澳门新莆京在线登录 整体而言,在人工智能体系中,深度学习框架处于贯通上下的腰部位置,下接芯片、上承应用,是一个关键枢纽,是推动AI应用大规模落地的关键力量。因此对于企业来说,克服深度学习框架当前面临的挑战,不断进行技术创新,完善技术、功能和生态是关键。

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