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人工智能算法從研發(fā)到部署是一套龐大的系統(tǒng)工程,目前業(yè)界普遍把深度學習框架作為算法開發(fā)工具,但是學習和使用成本高,難以規(guī)模化。究其原因,在于只有深度學習框架是不夠的,需要拉通從數(shù)據(jù)到算力再到框架的端到端解決方案,人工智能時代亟需一個滿足產業(yè)需求的操作系統(tǒng)。

目前,曠視全員使用Brain++來訓練、部署算法,無需依賴第三方開發(fā)的深度學習框架。依托Brain++,曠視斬獲22項全球AI競賽冠軍。在行業(yè)落地方面,曠視已實現(xiàn)對個人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應鏈物聯(lián)網(wǎng)三大場景的賦能。
2019年8月,科技部宣布依托曠視建設“圖像感知國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺”。未來,曠視Brain++將通過開源,推動建立完善的AI產業(yè)生態(tài),為打造自主可控的人工智能操作系統(tǒng)奠定堅實的基礎。
關于曠視自研人工智能算法平臺Brain++
Brain++是由曠視自主研發(fā)的端到端人工智能算法平臺,具備大規(guī)模算法研發(fā)能力。
其核心的深度學習框架具備獨特的訓練和推理一體化技術架構,同時集成了行業(yè)領先的自動機器學習(AutoML)技術,可實現(xiàn)算法訓練和模型部署的高效流程化,和深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型設計自動化,在減少人員參與而不犧牲訓練質量的條件下,大幅提高算法生產效率。
人工智能算法從研發(fā)到部署是一套龐大的系統(tǒng)工程,目前業(yè)界普遍把深度學習框架作為算法開發(fā)工具,但是學習和使用成本高,難以規(guī)模化。究其原因,在于只有深度學習框架是不夠的,需要拉通從數(shù)據(jù)到算力再到框架的端到端解決方案,人工智能時代亟需一個滿足產業(yè)需求的操作系統(tǒng)。
面臨自身發(fā)展和產業(yè)現(xiàn)狀,曠視希望用端到端的人工智能算法平臺打造人工智能產業(yè)的生態(tài)底座,讓開發(fā)者和企業(yè)獲得從數(shù)據(jù)到算法產業(yè)化的一攬子技術能力,從而推進技術快速落地。目前,曠視依靠全員使用的Brain++訓練、部署算法,而無需依賴第三方開發(fā)的深度學習框架。未來,曠視Brain++有望能為更多創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)公司賦能,為中國AI技術發(fā)展帶來強有力的推動。
針對框架、算力和數(shù)據(jù)三個核心要素,曠視Brain++在總體架構上分為三部分,包括深度學習框架MegEngine、深度學習云計算平臺MegCompute、以及數(shù)據(jù)管理平臺MegData。具體來講,曠視的Brain++具備以下獨特優(yōu)勢:
? 針對視覺任務定制化優(yōu)化。Brain++針對視覺任務做出了定制化的優(yōu)化,使處理圖像與影像更高效。經(jīng)過優(yōu)化的Brain++特別適合大量圖像及視頻訓練及完成復雜的視覺任務,如圖像分類、物體檢測、物體場景分割、影像分析等。
? 配備AutoML技術。Brain++將深度神經(jīng)網(wǎng)絡設計、參數(shù)調整及設備適配等過程自動化,可顯著降低人力成本并大幅提高開發(fā)效率,幫助AI企業(yè)構建出一條不斷自我改進、不斷變得更加高效的半自動的算法研發(fā)產線。
? 強大的多任務及多用戶調度能力。Brain++可智能地調度平臺硬件基礎設施的計算能力,可以支持數(shù)百名研究人員同時在數(shù)萬個GPU芯片上執(zhí)行從數(shù)百到數(shù)千個訓練任務,從而顯著提高算法訓練效率。
依托Brain++大規(guī)模分布式訓練能力,以及業(yè)界領先的分布式計算技術訓練超大規(guī)模深度學習模型,曠視累計斬獲22項全球AI競賽冠軍,并開發(fā)出大量部署于云端、移動端、邊緣端全計算平臺的先進深度神經(jīng)網(wǎng)絡,為個人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應鏈物聯(lián)網(wǎng)三大垂直場景賦能提供強有力的支撐。











