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飛槳扛起AI大旗,國產深度學習框架受追捧

原創
人工智能
百度發布了2019Q2財報,可以用八個字概括——“切換引擎,決勝未來”。從“財”的數據來解讀,凈利24億,成功扭虧恢復增長,超出“華爾街”預期,這可能也是導致百度股價暴漲的基礎。拋開財務報表的結果不說,從結構上看,可以明顯看到百度押注的“AI未來”開始展現成效。

【51CTO.com原創稿件】百度發布了2019Q2財報,可以用八個字概括——“切換引擎,決勝未來”。從“財”的數據來解讀,凈利24億,成功扭虧恢復增長,超出“華爾街”預期,這可能也是導致百度股價暴漲的基礎。拋開財務報表的結果不說,從結構上看,可以明顯看到百度押注的“AI未來”開始展現成效。

2019年上半年,百度AI開放平臺發展迅速,其開發者數量增長了37%,達到130萬。通過百度AI開放平臺,開發者可以利用百度的綜合AI能力,如語音識別,自然語言處理和計算機視覺,構建自己的產品和解決方案。值得一提的是,百度深度學習平臺飛槳的相關數據被首次加入財報,數據顯示,2019年Q2,百度深度學習平臺飛槳(PaddlePaddle)下載量環比增加45%,百度圍繞飛槳構建AI開發生態,幫助開發人員大規模構建深度學習模型,形成面向行業的智能化解決方案。

沉淀數年的百度AI,背靠豐富的業務場景,強大的技術能力打造了端到端的AI開發生態,其生態的基石就是其深度學習框架──飛槳。

飛槳發展之路

作為功能完整的深度學習開源框架,飛槳集深度學習訓練和預測框架、模型庫、工具組件和服務平臺為一體,擁有兼顧靈活性和高性能的開發機制、工業級應用效果的模型、超大規模并行深度學習能力、推理引擎一體化設計以及系統化服務支持的五大優勢。飛槳核心框架Paddle Fluid憑借其簡單易用、高效靈活的特點,已經被廣泛應用到包括互聯網、智能工業、智能農業等領域,為各行各業賦能。

飛槳以模塊化構造整個AI開發平臺,開發者可以個性化地選擇合適的服務平臺,不僅可以從Paddle Fluid核心模型庫直觀的從代碼層級進行開放,同樣可以選擇EasyDL拖拽式零代碼構建模型,更有AI Studio集開放數據、開源算法于一體的一站式開發平臺,近期還開放了價值一億元的免費算力資源。

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Figure 1 飛槳全景圖

百度深度學習的發展歷程可以說是從業務中來,到業務中去。從初期自研支撐搜索,推薦海量數據的深度學習框架,發展成為國內僅有的一款開源、并擁有完善開發體系的平臺,又賦能各行業智能化進程,飛槳的路走得曲折又堅定,穩健又充滿機遇。

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Figure 2 百度深度學習發展歷程

飛槳作為國內唯一的功能完備的深度學習平臺,如今已成為百度AI開發生態的基石,僅用了6年時光,而其發展勢頭愈發強勁。自2018年10月飛槳核心框架Paddle Fluid v1.0 發布以來,不到一年的時間里,已經迅速迭代了5個大版本,給廣大開發者不斷帶來驚喜。

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Figure 3 飛槳核心框架Paddle Fluid版本迭代

近幾個月,飛槳動作頻頻且成果頗豐:

  • 5月,飛槳助力百度視覺團隊在多目標追蹤挑戰的MOT16和ICME人臉106關鍵點檢測比賽中奪冠;
  • 6月,飛槳助力百度大腦在加州長灘舉行的CVPR中以10項競賽奪冠,展示了中國AI技術的強勢;
  • 7月3日,在“Baidu Create 2019”百度AI開發者大會上,百度CTO王海峰與華為消費者BG軟件總裁王成錄共同宣布,百度飛槳深度學習平臺與華為麒麟芯片將強強聯手,在硬件層面實現華為麒麟芯片HiAI Foundation與飛槳的全面對接,盡可能發揮深度學習強大的推理能力;在應用層面,雙方將共同優化經典模型,提升性能,為搭載麒麟芯片的終端用戶提供良好的體驗;在產業層面,飛槳將高效性能和多層次功能賦能芯片提升算力,推動下一代AI芯片的快速演進。
  • 7月30日,百度正式發布了其NLP模型ERNIE的升級版本──ERNIE 2.0,并且在共計 16 個中英文任務上超越了 BERT 和 XLNet,取得了 SOTA 效果。

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Figure 4 BERT與ERNIE 2.0在部分公開數據(測試集)的結果對比(來源:GitHub)

l 8月21日,百度發布了Paddle Mobile的升級版本──Paddle Lite,它是一個旨在移動終端、嵌入式設備和IoT設備快速實現的開源深度學習推理框架,可以很好兼容飛槳的預訓練模型。在設計上,得益于執行模塊和分析模塊的解耦,Paddle Lite無需第三方庫就能在終端上快速部署;在性能上,其在終端層級優化Kernels,能夠最大化ARM芯片的CPU性能;在兼容性上,Paddle Lite支持ARM,Mali GPU,Adreno GPU,華為NPU以及FPGA,并將支持寒武紀和比特大陸的芯片。

飛槳扛起國產深度學習框架的大旗

今年上半年,筆者調研了十幾個深度學習框架,得出兩個結論:

一是現在的深度學習開發趨于生態化,服務化,平民化。生態化是指各大廠都是基于開源項目為核心構建一個產學研的AI開發環境;服務化是指整個開發鏈條都提供不同層級的模塊服務;平民化是指AI技術的普及和使用都是免費的模式。

二是深度學習框架雖然呈現百花齊放的繁榮景象,但是馬太效應已經開始顯現,頭部的3大框架TensorFlow,Pytorch和飛槳持續高投入,快速發展構建開發生態,而尾部的一些曾頗具影響力的框架已經停止更新。相較行業頭部的Google(TensorFlow)和Facebook(Pytorch),百度(飛槳)真正撐起了中國深度學習框架的大旗。

總結

每一次生產力的巨大變革都是一次全新商業場景的構建,AI技術作為第四次工業革命的核心無疑是至關重要的,華為的基石業務是網絡服務解決方案,可是從近幾年華為在5G、云服務和AI領域的投入來看,華為也在將航行轉向智能時代。如果說華為是在前方抵抗“美式”的攻擊和封鎖,那么百度在做的不僅是推動智能化的演進,更是為中國在未來智能時代的核心技術保駕護航。

參考

1. http://ir.baidu.com/financial-reports/

2. https://www.paddlepaddle.org.cn/

3. https://baike.baidu.com/item/%E9%A3%9E%E6%A1%A8/23472642?fromtitle=%E7%99%BE%E5%BA%A6%E9%A3%9E%E6%A1%A8&fromid=23601534

4. http://ai.51cto.com/art/201908/600692.htm

5. https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE

6. https://mp.weixin.qq.com/s/vL_gpDPnl7qSlql-fUQsUw

7. https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite

【51CTO原創稿件,合作站點轉載請注明原文作者和出處為51CTO.com】

 

責任編輯:武曉燕 來源: 51CTO
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