每日经济新闻▲重新定义AI基础设施 旷视科技开源国产自主深度学习框架激发AI生产力( 二 )
“算法研发和普通编程不同 ， 是一个系统工程 ， 所以就需要一个能够协同优化数据、算法、算力的平台级产品 。 ”唐文斌进一步阐述 ， “我们认为AI底层的平台产品应该是三位一体的 ， 我们称它为‘AI生产力平台’ ， 而且旷视已经拥有了这样的平台——Brain++ 。 ”据称 ， 旷视Brain++包括数据层面的平台MegData ， 用于算法训练的一套框架MegEngine ， 以及弹性管理算力的平台MegCompute ， 可覆盖数据、算法和算力全流程、一站式的AI研发 。
旷视Brain++的出现 ， 就是为企业用户提供AI生产全流程的服务 ， 从专业咨询、到数据生产、模型优化 ， 再到私有化AI平台的建设运维 ， 满足各行业在“AI+”的过程中降本增效、自主安全和商业创新的诉求 。 让AI学习模型从“手工”时代步入“自动化”时代 ， 这是业界一直所努力奋斗的 ， 而旷视Brain++也是为此而生的 。 此次发布会 ， 旷视宣布将把Brain++最为核心的深度学习框架代码开源 ， 本意是将创造无限算法的能力赋能给大众 ， 发动集体的力量去解决无限场景中的无限问题 。
释放更多生产力
旷视于2013年左右开始专注于深度学习 ， 在2014年完成了自研框架的搭建 ， 几乎跟谷歌同一时间点来做这件事情 。 跟TensorFlow、PyTorch等平台不同的是 ， 旷视是一家主业全部为AI的公司 ， 天元深度学习框架天然地带有实践性 ， 不同场景下的解决方案天然就具备内外统一性 。
旷视的这种AI应用实践独特性 ， 让其深度学习框架的开源更具有实际可操作意义 ， 进而大幅度降低其他开发者的学习成本 。 开源框架和生产力平台的作用就是为开发者提供一个良好的开发环境 ， 如果把算法研发比做炒菜的过程 ， 有无框架和平台的区别就是 ， 现在就不需要厨师自己去造锅、生火和洗菜 ， 直接炒菜就可以了 。 让研发人员获得从数据到算法产业化的一揽子技术能力 ， 不用重复造轮子也可以推进AI快速落地 。
这种人工智能对于生产力的升级与新基建的内在逻辑不谋而合 ， “新基建”7大板块中 ， 抛开电力、交通和新能源垂类的基建领域 ， 最核心的是以5G、人工智能、工业互联网和大数据中心为代表的数字基建 。 其本质上是信息数字化的基础设施 ， 战略意义是通过更为先进的数字化技术释放生产力 。
无论是对于国内经济发展 ， 还是赋能产业升级、数字化转型 ， 人工智能技术的应用都处在核心位置上 。 更深层次方面 ， 数据、算力、算法构建了人工智能发展的基本要素 。 其中算力与数据代表的硬件基础 ， 更考验的是各类AI算法 ， 而深度学习框架构建了AI算法的核心 ， “芯”“魂”并重 ， 这样才是建设好人工智能的基础层 。
有了类似旷视Brain++这样的AI生产力平台 ， 犹如拥有了AI水电站级别的设施 ， 未来人工智能才有可能像“自来水”一样无处不在 ， 且即开即用 。 作为AI领域的独角兽企业 ， 旷视为行业树立了一个很好的榜样 ， 用开源AI底层的深度学习框架 ， 与行业共享创新成果提升AI行业整体效能 。文/刘木春
每日经济新闻
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