中国AI的壮大!数日内,多款国产深度学习框架扎堆开源

2020-05-14 15:22:42 28

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Cloud hin,寓意以“云计算助力科技发展”



Cloud hin的品牌目标是“解决计算的问题”,品牌定位是“让专业的计算机装备为无限的计算潜能服务”。


国产深度学习框架阵容不断扩充,使中国的人工智能开发工具可以在国际上与谷歌的TensorFlow、Facebook的PyTorch对垒,相比国外的框架和平台,诞生于中国应用场景的深度学习框架与中国产业转型更适配,有望让更多中国的企业更快捷的获得AI研发能力。


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计图(Jittor):

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清华官网介绍,计图是一个完全基于动态编译(Just-in-time),内部使用创新的元算子和统一计算图的深度学习框架,元算子和Numpy一样易于使用,并且超越Numpy能够实现更复杂更高效的操作。而统一计算图则是融合了静态计算图和动态计算图的诸多优点,在易于使用的同时,提供高性能的优化。


MindSpore


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华为官方介绍,其是最佳匹配昇腾AI处理器算力的全场景深度学习框架,也支持GPU、CPU等其它处理器。原生适应每个场景包括端、边缘和云,并能够在按需协同的基础上,通过实现AI算法即代码,使开发态变得更加友好,显著减少模型开发时间,降低模型开发门槛。为数据科学家和算法工程师提供设计友好、运行高效的开发体验,推动人工智能软硬件应用生态繁荣发展。




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国产可达世界领先吗?


没记错的话,上一次国产框架开源,还是 2016年,百度开源了PaddlePaddle飞桨。


当前人工智能产业,显著特征为AI技术基本上以单点算法突破为主,在如人脸识别、语音识别等细分小领域有所突破。


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厂商层面来看,都是互联网巨头和几家独角兽企业的在支撑着,是不折不扣的少数人的游戏。


业界公认人工智能要迈进下一阶段,AI在架构上需要建立灵活高效的完整系统,而不是一个个孤立的单点算法。


而打造更好用的开源开放平台,打破算法不能规模化定制的桎梏,解决研发重复投入,是一个切实可行的办法。

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深度学习开源框架,这些年国际主流中,TensorFlow、Pytorch等寥寥几家占据前位,余下即使是国际大厂,也显得边缘化。


新加入开源阵营的框架,如果没两把独特的“刷子”,估计是很难立足。


不过,新基建大形势之下,人工智能产业必会迎来迅速发展,头部企业构建自己的开源深度学习生态,也是势在必行。


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对于广大的AI开发者来说,如果是初学、或者是身处传统行业期望探索实践,目前最佳首选可能还是TensorFlow等主流,但是国内院校或者头部企业的开源框架,对于在国内一些实际场景应用把握得会更精准,且在中文文档、中文教程以及中文模型配套上可能更具特色。


上手试一试,作为一个多出的补充,也是一个不错的选择。


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专业解决深度学习硬件配置难题


云轩Cloudhin专注Deep learning和高性能计算服务器定制,针对主要深度学习框架(如TensorFlow、Caffe 2、Theano或Torch)进行了优化和设置,在桌面上即可提供强大的深度学习功能。


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第9代8核Intel Core i9-9900K不锁频处理器,核心数量与频率更进一步,核芯迭代,动力强升。双路Nvidia RTX GPU,革命性的全新Turing架构,其性能相较上一代显卡提升高达6倍。强强联合,轻松应对如云计算、数据分析、后期制作、技术计算等多任务处理。


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