3月25日,旷视正式发布了AI生产力平台Brain++,同时宣布开源其核心框架天元(MegEngine)。所谓AI生产力平台,“就是为用户提供完善的集成开发环境,满足AI开发者一站式研发的需求,将产品从实验室原型到工业部署的时间从数周数月缩短到小时级”,旷视联合创始人兼CTO唐文斌解释。
AI基础设施层决定产业跑速
一直以来,AI的生产力被高昂的算力成本、人才成本所掣肘,AI技术往往成为众多企业的成本中心而非价值中心。先进技术如何能真正带动传统产业发展,提高AI生产力如何解?
旷视成立于AI开发工具匮乏的早期人工智能时代,靠自主研发,从0到1地解决了算法生产的问题。自公司创办以来,旷视就形成了众多基于核心AI算法的硬件、软件解决方案。但唐文斌认为,真正影响产业跑速的不是算法、不是软件和硬件,也不是解决方案,而是AI的基础设施。
在唐文斌看来:AI的基础设施只有两部分组成—— 芯片平台和生产力平台。“芯片平台承载AI的计算,AI算法的生产与程序生产不同,是一个系统工程,需要能够协同优化数据、算法、算力的平台级产品。6年间,旷视打造了自己的基础设施Brain++”。唐文斌宣布开源的,是旷视自用6年的AI生产力平台的深度学习框架——“天元”MegEngine,他还正式邀请全球开发者参与共建核心部分。
何为三位一体AI生产力平台
“Brain++ 平台的意义是为了能为用户提供更完善的集成开发环境,满足AI开发者从AI生产(输出算法模型)到应用(实现算法工程化封装)各环节中,一站式、全流程算法研发的切实需求,将产品从实验室原型到工业部署原本数周或数月的时间成本,缩短到小时级。”唐文斌介绍。
简单来讲,算法研发过程就像炒菜。在“美味算法”的研发中,数据就是各种各样的食材,需要清洗,分类管理,是“炒制”算法的原材料;而算法的训练和推理就像是烹制的过程,需要锅具(深度学习框架)来承载;算力则是一灶猛火,火候到位才能烧得好菜。
如果没有一套厨具和厨房,大厨就像在野外生存,不仅要逐兔追鸡,还得自己打铁铸锅、生火劈柴,菜品生产力很低。同样的,对于有一定的机器学习经验和框架基础的开发者来说,他们的开发工具往往需要东拼西凑,再强的学术造诣也无法加快算法的生产。
旷视认为,降低开发者的门槛,让AI变得平凡才能真正的释放AI生产力。因此,旷视希望通过开源、开放的方式逐步将AI生产力平台Brain++的能力传递给广大开发者,让每一个AI开发者都有能力快速实现算法从0到1的创造,创造更大的价值。
减低AI开发者开发门槛
天元开源项目的产品负责人田忠博则详细介绍了天元的技术细节。天元是一套训练推理一体化、动静态合一的工业级深度学习框架,架构上具体分为计算接口、图表示、优化与编译、运行时管理和计算内核五层。
怎样才能简单开发?在传统开发环境中,AI开发者们会根据方向不同选用不同的框架,但是从原型设计到部署还需要切换开发工具,就像厨师每炒一道菜还要换个锅,锅和灶眼也不见得适配。
天元对于AI开发者来说,就是一套从菜谱到美味的端到端一体化智能锅,覆盖从训练到推理再到部署装盘全流程。不仅自带菜谱(模型库)还支持自定义菜谱(模型导入),还具备“动静合一”的显示屏,适合既要求美味,又追求效率和体验的AI生产者。
现在这口“好锅”Alpha版本的代码已经在新一代人工智能开源开放平台OpenI启智社区,以及全球最大的开源社区GitHub上实现开源。
Brain++致力于让一部分企业先实现 AI+
开源天元的同时,旷视还发布了Brain++的开放计划,以帮助企业实现 AI+的升级和智能化转型。
旷视云服务业务资深副总裁赵立威则展示了Brain++的商业化全景。“我们不仅将把深度学习框架开源使用,也将开放数据能力、算力能力给企业级种子用户,至少能够先让一部分企业实现 AI+”。
“从目前的现实情况来看,产业实现AI+的共性难题,莫过于无法解决场景过小而技术升级投入过大之间的矛盾,因此AI解决方案难以落地。以一家制造业领域的客户为例,工厂在配电产品质量检测中,会出现零部件颜色搭配错误、字符印刷残缺等情况,靠人工目检费时费力效率低,靠机器视觉方案就需要在数据、算法和算力投入大量的人力、物力,且模型效果难以维持”,赵立威在介绍现有Brain++方案时说道,“旷视为客户提供了基于Brain++平台的智能质检解决方案,综合统筹数据、算力的能力,帮助客户实现了模型的快速选型、优化和封装。工厂在Brain++的帮助下,极大地提升了质检效率和生产效率”。
他还表示,旷视可以为企业用户打造专属的Brain++平台,为合作伙伴提供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。
不过,开源是一个循序渐进的过程。唐文斌在介绍开源计划时强调,“当前旷视开源的天元是 Alpha 版本,在向 Beta 版本和正式版本演进期间,旷视希望更多优秀的开发者,以及院校以及企业能够参与进来,一起贡献代码,提出建议”。
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