百度王海峰发布飞桨产业级深度学习开源开放平台最新成果

时间:2019-10-20 来源:www.ciptc-top.com

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[全球网络技术综合报告] 10月16日,首届世界科学技术与发展论坛在北京举行。白海首席技术官王海峰发布了“飞桨行业级深度学习开源开放平台”的最新成果。

王海峰表示,人工智能是新一轮科技革命和产业转型的核心动力,而这一人工智能浪潮的核心是深度学习技术。它的发展和突破使人工智能成为推动各行各业创新和升级的技术力量。在智能时代,深度学习框架将芯片指令集向下链接,并承担各种业务模型和工业应用,以起到上下链接的作用。它是“智能时代的操作系统”。

突破深度学习技术,研发技术领先,功能齐全,可自我控制的深度学习框架和平台,以促进人工智能,技术发展,产业发展和人才培养,实现人工智能技术和行业自主权加快各行各业的智能升级,促进经济发展和社会进步,至关重要。

但是,深度学习技术的大规模工业化面临着从开发,培训到部署的巨大挑战。例如,深度学习模型实现的复杂性使开发周期变长;工业级的大型模型培训很困难;模型部署在需要高成本等的不同硬件设备,平台和系统上。

基于这一见解,百度基于多年的深度学习和人工智能技术积累及商业实践,开发了“飞行行业级深度学习开源开放平台”,并与华为及其他合作伙伴进行了艰苦的合作。集成合作优化。飞桨平台是一个领先的技术平台,集成了深度学习培训和预测框架,模型库,开发套件,工具组件和服务平台,并且功能齐全且开源。

论坛站点,华为消费者商务软件部门总裁王成禄表示,飞桨灵活高效,可支持大规模工业应用。华为和百度是很好的合作伙伴。双方将结合各自的优势和协作技术创新,共同促进更多的AI应用程序,使更多的用户受益,并有效地推广中国的工业智能。

王海峰进一步介绍说,飞桨行业级深度学习开源开放平台具有全面的功能,完善的服务和突出的优势。在核心技术方面,四项领先技术包括:

首先,开发便捷的工业级深度学习框架。桨深学习框架使用基于编程逻辑的编程范式,它使普通开发人员更容易遵循并且符合他们的开发习惯。支持声明式和命令式编程,提供了开发灵活性和高性能。网络结构是自动设计的,模型效果超越了人类专家。

第二,支持训练超大型深度学习模型。飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术,实现了全球首个支持千亿特征,万亿参数和数百个节点的开源大规模训练平台,解决了超大规模的在线学习问题。大规模深度学习模型。万亿规模参数模型的实时更新。

第三,高性能推理引擎,用于多平台,多平台部署。飞桨不仅与其他开源框架培训模型兼容,而且可以轻松地部署到不同体系结构的平台设备上。同时,操纵杆的推论速度也很全面。特别是,在优化与华为麒麟NPU的软硬结合之后,NPU上的飞板推论速度进一步被打破。

第四,对于工业应用,开放源代码涵盖了多领域工业级模型库。 Flying Paddle正式支持100多种在工业实践中经过长时间抛光的主流型号,其中包括在国际比赛中获得冠军的型号。同时,开源有200多种预培训模型,可帮助快速进行工业应用。

数据显示,目前,飞拍已累计开发者超过150万,企业用户超过65,000。它已经在定制的培训平台上发布了169,000个模型,并且模型数量呈现出显着的增长趋势。它广泛用于工业,农业和服务业等各种行业。