百度飛(fēi)槳亮相軟件綠色聯盟開發者大(dà)會 兩項最新成果直指産業落地

　　11月(yuè)19日,由阿裏巴巴、百度、華爲、騰訊、網易等國内知名企業策劃發起,2019軟件綠色聯盟開發者大(dà)會于北(běi)京國家會議(yì)中心正式開幕。百度深度學習(xí)技術平台部總監馬豔軍,與在場(chǎng)的(de)300+合作夥伴及2000餘名開發者分(fēn)享了(le)開源深度學習(xí)平台飛(fēi)槳面向大(dà)規模産業應用(yòng)的(de)最新技術進展。

　　深度學習(xí)技術的(de)發展和(hé)突破,使得(de)人(rén)工智能切實成爲驅動各行各業智能化(huà)升級的(de)核心力量。而上承應用(yòng),下(xià)接芯片的(de)深度學習(xí)框架可(kě)謂這(zhè)個(gè)智能時(shí)代的(de)“操作系統”。基于開源開放的(de)深度學習(xí)平台進行開發,能夠有效降低深度學習(xí)技術應用(yòng)門檻,讓開發者和(hé)企業避免重複“造輪子”,這(zhè)也(yě)是當前業界主流的(de)軟件開發方式。

　　飛(fēi)槳以百度多(duō)年的(de)深度學習(xí)技術研究和(hé)業務應用(yòng)爲基礎,集深度學習(xí)核心框架、基礎模型庫、端到端開發套件、工具組件和(hé)服務平台于一體,2016年正式開源,是中國首個(gè)也(yě)是目前國内唯一全面開源開放、技術領先、功能完備的(de)産業級深度學習(xí)平台,且擁有完整的(de)自主知識産權。活動現場(chǎng),倪光(guāng)南(nán)院士在題爲《自主創新 迎接軟硬件生态新潮流》的(de)演講中也(yě)呼籲道,應加快(kuài)推進中國網信技術自主可(kě)控,并指出一條開源軟件促進軟件業開放創新之路。

　　當前, AI+5G+IOT的(de)快(kuài)速發展正開啓著(zhe)全場(chǎng)景的(de)智聯生活,各行各業正在應用(yòng)人(rén)工智能技術進行智能化(huà)升級,共建自主可(kě)控的(de)泛終端軟硬件生态成重要議(yì)題。面對(duì)大(dà)規模産業應用(yòng)的(de)挑戰,現場(chǎng)馬豔軍著(zhe)重分(fēn)享了(le)端側推理(lǐ)引擎Paddle Lite 2.0以及四大(dà)産業級端到端開發套件兩項飛(fēi)槳的(de)最新成果。

　　針對(duì)泛移動端,軟件層面如搜索排序、視頻(pín)推薦等應用(yòng)超大(dà)規模稀性特征、萬億級模型參數在線持續學習(xí)、終生學習(xí)的(de)挑戰,以及硬件層面異構計算(suàn)等挑戰等,百度飛(fēi)槳推出了(le)輕量級的(de)端側推理(lǐ)引擎Paddle Lite 2.0。

　　據介紹,Paddle Lite 2.0版本擁有三大(dà)特點,包括:高(gāo)易用(yòng)性,提供大(dà)量的(de)示例代碼,以及操作的(de)指南(nán),方便快(kuài)速實現在不同的(de)設備場(chǎng)景上進行部署;廣泛的(de)硬件支持,Paddle Lite目前已經支持了(le)8種主流的(de)硬件,同時(shí)支持華爲NPU和(hé)邊緣設備的(de)FPGA,且設計架構非常便于新硬件的(de)拓展;以及性能優勢,Paddle Lite性能優勢不僅在FP32場(chǎng)景下(xià),尤其是在移動端已廣泛普及的(de)INT8上領先優勢會更加明(míng)顯。性能優勢對(duì)于實際的(de)應用(yòng)是至關重要的(de),時(shí)延上的(de)優勢直接關系到最終開發産品的(de)用(yòng)戶體驗。

　　值得(de)一提的(de)是,Paddle Lite與華爲HiAI Foundation進行了(le)深度聯合優化(huà)取得(de)了(le)很好的(de)進展。大(dà)會當天下(xià)午,華爲正式對(duì)外發布了(le)HiAI3.0版本。發布會上,百度深度學習(xí)技術平台部技術經理(lǐ)高(gāo)鐵柱,介紹了(le)百度Paddle Lite端側推理(lǐ)框特性及與華爲進行的(de)深度适配。雙方在新一代人(rén)工智能産業技術創新戰略聯盟啓動端測AI軟件标準研究工作,通(tōng)過标準化(huà)推理(lǐ)接口與标準化(huà)應用(yòng)接口,促進端側AI産業規模化(huà)有序發展,更好地助力開發者使用(yòng)端側AI進行應用(yòng)創新。

　　除互聯網領域外,當前深度學習(xí)也(yě)大(dà)量在傳統行業中落地。針對(duì)落地過程中,問題定義技術選型、驗證成本高(gāo)研發周期長(cháng)、設備成本限制及特定性能要求等真實挑戰,飛(fēi)槳推出了(le)4大(dà)面向應用(yòng)任務的(de)産業級開發套件,包括:ERNIE語義理(lǐ)解,PaddleDetection目标檢測、PaddleSeg圖像分(fēn)割,以及推薦方向的(de)ElasticCTR點擊率預估,降低開發門檻,滿足低成本和(hé)快(kuài)速集成需求。

　　語義理(lǐ)解方面,ERNIE開發套件是基于持續學習(xí)語義理(lǐ)解框架ERNIE 2.0升級而來(lái),在16個(gè)中英文任務全面超越對(duì)标産品,具備輕量方案、能力全面、極速預測、部署靈活、平台賦能等五大(dà)特色。

　　PaddleSeg産業級圖像分(fēn)割庫,覆蓋了(le)DeepLabv3+、PSPNet、U-Net、ICNet四大(dà)主流的(de)分(fēn)割 模型。通(tōng)過統一的(de)配置,幫助用(yòng)戶更便捷地完成從訓練到部署的(de)全流程圖像分(fēn)割應用(yòng)。

　　目标檢測方面,PaddleDetection,已集成60+預訓練模型并包含百度國際競賽冠軍模型。目的(de)是爲工業界和(hé)學術界提供易使用(yòng)的(de)目标檢測模型。在這(zhè)個(gè)庫中,飛(fēi)槳還(hái)提供了(le)許多(duō)目标檢測小模型,方便移動端設備使用(yòng)。

　　用(yòng)于個(gè)性化(huà)推薦的(de)ELASTIC CTR,源自于百度的(de)産業實踐。可(kě)以實現分(fēn)布式訓練CTR預估任務和(hé)Serving流程一鍵部署,提供了(le)端到端的(de)CTR訓練和(hé)二次開發的(de)解決方案。

　　如今,涉及國計民生的(de)重要産業智能化(huà)升級正在不斷提速,行業頭部企業人(rén)工智能應用(yòng)深度、廣度已相當可(kě)觀。百度飛(fēi)槳正在深入各行各業,帶來(lái)切實價值。據悉,飛(fēi)槳深度學習(xí)平台已累計服務150多(duō)萬開發者,僅在定制化(huà)訓練平台上就有超過6.5萬企業用(yòng)戶,發布了(le)16.9萬個(gè)模型。