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如何應(yīng)對AI時代大國競爭?深度學(xué)習(xí)平臺這個“源動力”應(yīng)由國人掌握

2019-07-18 09:06
深幾度
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如何應(yīng)對AI時代大國競爭?深度學(xué)習(xí)平臺這個“源動力”應(yīng)由國人掌握

文|吳俊宇

1946年,英國首相丘吉爾在美國密蘇里州富爾敦城的威斯敏斯特學(xué)院所發(fā)表的題為《和平砥柱》的演講提到:

從波羅的海邊的什切青到亞得里亞海邊的的里雅斯特,一副橫貫歐洲大陸的鐵幕已經(jīng)升起。

這場名為“鐵幕演說”也標(biāo)志著冷戰(zhàn)的開始。

自去年以來,中國頂尖科技企業(yè)正在遭遇一場“技術(shù)冷戰(zhàn)”。

而深度學(xué)習(xí)框架,可能成為下一個鉗制中國產(chǎn)業(yè)智能化進(jìn)程的武器。

2018年8月,曾有人在天涯論壇提出這樣一個問題:

如果谷歌的人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow不再開源,對中國人工智能有何影響?

當(dāng)時那個評論下面還一片樂觀,大多數(shù)人認(rèn)為不可能出現(xiàn)這種極端情況。但在今天,情況可能就不一樣了。

在國際知名第三方數(shù)據(jù)分析公司IDC發(fā)布的《中國深度學(xué)習(xí)平臺市場份額調(diào)研》中,多達(dá)86.2%的受訪者和企業(yè)都在使用開源的深度學(xué)習(xí)框架,而且對外國的深度學(xué)習(xí)框架依賴度很高。

如何應(yīng)對AI時代大國競爭?深度學(xué)習(xí)平臺這個“源動力”應(yīng)由國人掌握

由此可見,AI時代,深度學(xué)習(xí)框架是最有可能的冷戰(zhàn)戰(zhàn)場,中國科技企業(yè)可能要做好各種極端情況的思想準(zhǔn)備,尤其是及時尋找適合的國產(chǎn)代替品。

一、互聯(lián)網(wǎng)公司會被斷供?

自去年以來,“斷供”“自主”突破科技領(lǐng)域,成為大眾層面的熱詞。國人都意識到,對外國技術(shù)的高依賴度存在巨大風(fēng)險,比如深度學(xué)習(xí)框架領(lǐng)域的TensorFlow。

TensorFlow是是谷歌研發(fā)的第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)。被用于語音識別或圖像識別等多項機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

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用谷歌研發(fā)人員的話來說:

我們不希望開發(fā)者像蓋房子那樣,一塊一塊磚頭地來,而是可以將幾個已經(jīng)弄好的模塊組合起來。它可在小到一部智能手機、大到數(shù)千臺數(shù)據(jù)中心服務(wù)器的各種設(shè)備上運行。

目前,TensorFlow完全開源,任何人都可以用。正是如此,谷歌正在悄然成為將成為世界數(shù)據(jù)、硬件、編譯器的標(biāo)準(zhǔn)制定者。

IDC《中國深度學(xué)習(xí)平臺市場份額調(diào)研》顯示,Google深度學(xué)習(xí)平臺在國內(nèi)市場份額第一。中國企業(yè)對TensorFlow依賴度過高。

我在TensorFlow找到了正在使用它的公司地圖,其中有中國移動、聯(lián)想、京東、美團、網(wǎng)易、小米、360、搜狗等一批中國企業(yè)。

以京東為例,就在TensorFlow的框架上搭建了圖像審核、文字識別硬件和廣告等業(yè)務(wù)的AI技術(shù);TensorFlow通過為京東云、京東商城、京東金融搭建了房子。

但如果突然之間模塊被撤掉的話會出現(xiàn)何種局面?

京東過去幾年搭建的模型恐怕要全部重寫;ヂ(lián)網(wǎng)公司們的各種服務(wù)可能都會受到影響。

打一個不恰當(dāng)?shù)谋确,這無異相當(dāng)于是一次地震。地震之后,你還得重新買房、重新裝修,這個過程不是一兩個月可以解決的。

二、別怕,我們有飛槳

好在,中國企業(yè)還是能有辦法避免“地震”,這就不得不說到百度的深度學(xué)習(xí)平臺飛槳(PaddlePaddle)。

我們可以看一看飛槳的全景圖。

飛槳集核心框架、工具組件和服務(wù)平臺為一體的端到端開源深度學(xué)習(xí)平臺,囊括支持面向真實場景應(yīng)用、達(dá)到工業(yè)級應(yīng)用效果的模型,針對大規(guī)模數(shù)據(jù)場景的分布式訓(xùn)練能力、支持多種異構(gòu)硬件的高速推理引擎等。

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它具備五大核心優(yōu)勢。

在核心框架層面,同時支持動態(tài)圖與靜態(tài)圖,兼顧了靈活性與效率;提供了70多個官方的、達(dá)到工業(yè)級應(yīng)用效果的模型;支持大規(guī)模的分布式訓(xùn)練以及端到端的部署;為中國開發(fā)者提供系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù),有非常全面的中文支持。

我們甚至可以打這樣一個比方:

飛槳早已成為AI時代的“全尺寸輪胎”。

早在2012年前后,百度就開始研發(fā)深度學(xué)習(xí)技術(shù)。2013年,百度成立全球首個深度學(xué)習(xí)研究院。2016年,百度正式開源飛槳,這是中國首個也是目前國內(nèi)唯一開源開放、功能完備的端到端深度學(xué)習(xí)平臺。2017年,由國家發(fā)改委批復(fù),百度牽頭籌建了國內(nèi)唯一的深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室。

這些年來,百度的飛槳正在悄然成為市場中的重要力量。

IDC《中國深度學(xué)習(xí)平臺市場份額調(diào)研》顯示,百度深度學(xué)習(xí)平臺被越來越多的企業(yè)與開發(fā)者所熟知,在中國深度學(xué)習(xí)平臺領(lǐng)域的綜合市場份額排名前三,也是唯一進(jìn)入市場前三的中國平臺。

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同時,百度飛槳正在迅速獲得國內(nèi)企業(yè)開發(fā)者認(rèn)可,百度曾公布過一個數(shù)據(jù),飛槳一周下周量增長12%,增速明顯。

三、為何飛槳獲得如此擁躉?

在今年4月份舉辦的國內(nèi)首場深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會上,百度一口氣發(fā)布了11項針對飛槳的全新升級,升級內(nèi)容涵蓋了從開發(fā)、訓(xùn)練到部署、預(yù)測的每一個環(huán)節(jié)。

百度在飛槳核心框架基礎(chǔ)上,先后發(fā)布了VisualDL、PARL、EasyDL、AutoDL、AI Studio等一系列的研發(fā)工具組件和服務(wù)平臺,可以滿足不同層次的深度學(xué)習(xí)研發(fā)者的研發(fā)和創(chuàng)新需求。

我簡單翻譯一下這些話,其中大概的意思是這樣的。

1、各個垂直領(lǐng)域的企業(yè)在希望使用人工智能技術(shù)時,百度都提供了一套房,可以拎包入住;

2、深度學(xué)習(xí)開發(fā)者可以基于百度這套房進(jìn)行定制、裝修,裝修出符合自己需求的房子;

可以說,飛槳具備了非常強大的支撐企業(yè)級應(yīng)用的能力,已經(jīng)在國內(nèi)的眾多企業(yè)中廣泛應(yīng)用。而且由于是國產(chǎn)框架,飛槳的相關(guān)能力已經(jīng)在百度自己的應(yīng)用場景中得到驗證,相比于TensorFlow,它更能滿足中國企業(yè)的需求。

飛槳對中國科技領(lǐng)域的重要意義,在于提供了一個國產(chǎn)的選擇,不必受制于人。在人工智能正在支撐經(jīng)濟實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的今天,飛槳對于國家產(chǎn)業(yè)安全更有著重要的價值。

四、中國公司或該協(xié)同作戰(zhàn)

百度CTO王海峰一直是深度學(xué)習(xí)框架建設(shè)的倡導(dǎo)者,近年來不斷呼吁應(yīng)該重視深度學(xué)習(xí)框架。

如何應(yīng)對AI時代大國競爭?深度學(xué)習(xí)平臺這個“源動力”應(yīng)由國人掌握

在去年4月,王海峰就在首屆數(shù)字中國建設(shè)峰會上提到深度學(xué)習(xí)框架的重要性:

上一代芯片我們有所缺失,所以現(xiàn)在遇到了一些困難。而芯片領(lǐng)域的下一步發(fā)展,會越來越多和AI技術(shù)結(jié)合,基于AI技術(shù)轉(zhuǎn)化應(yīng)用,這就要用到深度學(xué)習(xí)框架。因此,飛槳等深度學(xué)習(xí)框架一定意義上相當(dāng)于AI芯片的指令集。

今年,王海峰也在很多個場合強調(diào):深度學(xué)習(xí)正在推動人工智能進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段,深度學(xué)習(xí)框架是智能時代的操作系統(tǒng)。

國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架在目前的格局下,的確應(yīng)該被重視起來。

互聯(lián)網(wǎng)公司可以更多轉(zhuǎn)向飛槳而不是TensorFlow,避免未來出現(xiàn)極端情況。因為是長遠(yuǎn)來看,深度學(xué)習(xí)框架在本國公司手中掌握,才可以避免整個產(chǎn)業(yè)都受制于人。

飛槳可以與國產(chǎn)芯片形成合力。

最近百度和華為達(dá)成深度合作,飛槳和麒麟芯片將強強聯(lián)合,這開了一個好頭。深度學(xué)習(xí)框架和芯片聯(lián)合的價值,已經(jīng)在飛槳和Intel的合作中得到驗證。

此前有數(shù)據(jù)稱,在百度和英特爾定制的CPU上,飛槳用ImageNet全量驗證數(shù)據(jù)集在Resnet-50和Mobilenet-v1兩個模型上,對比了INT8和FP32兩者的性能,精度差距控制在1%以內(nèi),在性能上INT8相較于FP32有2-3倍的提升,效果非常顯著。

AI時代,我們和國際競爭對手站在同一起跑線,誰能獲勝尚未定局。百度已經(jīng)用飛槳為中國搭好了“地基”。

在此之上,也希望中國的頂尖科技公司能夠抱團形成合力,共同應(yīng)對挑戰(zhàn)。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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