飞桨扛起AI大旗,国产深度学习框架受追捧

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百度发布了2019Q2财报,可以用八个字概括——“切换引擎,决胜未来”。从“财”的数据来解读,净利24亿,成功扭亏恢复增长,超出“华尔街”预期,这可能也是导致百度股价暴涨的基础。抛开财务报表的结果不说,从结构上看,可以明显看到百度押注的“AI未来”开始展现成效。

【51CTO.com原创稿件】百度发布了2019Q2财报,可以用八个字概括——“切换引擎,决胜未来”。从“财”的数据来解读,净利24亿,成功扭亏恢复增长,超出“华尔街”预期,这可能也是导致百度股价暴涨的基础。抛开财务报表的结果不说,从结构上看,可以明显看到百度押注的“AI未来”开始展现成效。

2019年上半年,百度AI开放平台发展迅速,其开发者数量增长了37%,达到130万。通过百度AI开放平台,开发者可以利用百度的综合AI能力,如语音识别,自然语言处理和计算机视觉,构建自己的产品和解决方案。值得一提的是,百度深度学习平台飞桨的相关数据被首次加入财报,数据显示,2019年Q2,百度深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)下载量环比增加45%,百度围绕飞桨构建AI开发生态,帮助开发人员大规模构建深度学习模型,形成面向行业的智能化解决方案。

沉淀数年的百度AI,背靠丰富的业务场景,强大的技术能力打造了端到端的AI开发生态,其生态的基石就是其深度学习框架──飞桨。

飞桨发展之路

作为功能完整的深度学习开源框架,飞桨集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件和服务平台为一体,拥有兼顾灵活性和高性能的开发机制、工业级应用效果的模型、超大规模并行深度学习能力、推理引擎一体化设计以及系统化服务支持的五大优势。飞桨核心框架Paddle Fluid凭借其简单易用、高效灵活的特点,已经被广泛应用到包括互联网、智能工业、智能农业等领域,为各行各业赋能。

飞桨以模块化构造整个AI开发平台,开发者可以个性化地选择合适的服务平台,不仅可以从Paddle Fluid核心模型库直观的从代码层级进行开放,同样可以选择EasyDL拖拽式零代码构建模型,更有AI Studio集开放数据、开源算法于一体的一站式开发平台,近期还开放了价值一亿元的免费算力资源。

 

Figure 1 飞桨全景图

百度深度学习的发展历程可以说是从业务中来,到业务中去。从初期自研支撑搜索,推荐海量数据的深度学习框架,发展成为国内仅有的一款开源、并拥有完善开发体系的平台,又赋能各行业智能化进程,飞桨的路走得曲折又坚定,稳健又充满机遇。

 

Figure 2 百度深度学习发展历程

飞桨作为国内唯一的功能完备的深度学习平台,如今已成为百度AI开发生态的基石,仅用了6年时光,而其发展势头愈发强劲。自2018年10月飞桨核心框架Paddle Fluid v1.0 发布以来,不到一年的时间里,已经迅速迭代了5个大版本,给广大开发者不断带来惊喜。

 

Figure 3 飞桨核心框架Paddle Fluid版本迭代

近几个月,飞桨动作频频且成果颇丰:

  • 5月,飞桨助力百度视觉团队在多目标追踪挑战的MOT16和ICME人脸106关键点检测比赛中夺冠;
  • 6月,飞桨助力百度大脑在加州长滩举行的CVPR中以10项竞赛夺冠,展示了中国AI技术的强势;
  • 7月3日,在“Baidu Create 2019”百度AI开发者大会上,百度CTO王海峰与华为消费者BG软件总裁王成录共同宣布,百度飞桨深度学习平台与华为麒麟芯片将强强联手,在硬件层面实现华为麒麟芯片HiAI Foundation与飞桨的全面对接,尽可能发挥深度学习强大的推理能力;在应用层面,双方将共同优化经典模型,提升性能,为搭载麒麟芯片的终端用户提供良好的体验;在产业层面,飞桨将高效性能和多层次功能赋能芯片提升算力,推动下一代AI芯片的快速演进。
  • 7月30日,百度正式发布了其NLP模型ERNIE的升级版本──ERNIE 2.0,并且在共计 16 个中英文任务上超越了 BERT 和 XLNet,取得了 SOTA 效果。

 

Figure 4 BERT与ERNIE 2.0在部分公开数据(测试集)的结果对比(来源:GitHub)

l 8月21日,百度发布了Paddle Mobile的升级版本──Paddle Lite,它是一个旨在移动终端、嵌入式设备和IoT设备快速实现的开源深度学习推理框架,可以很好兼容飞桨的预训练模型。在设计上,得益于执行模块和分析模块的解耦,Paddle Lite无需第三方库就能在终端上快速部署;在性能上,其在终端层级优化Kernels,能够最大化ARM芯片的CPU性能;在兼容性上,Paddle Lite支持ARM,Mali GPU,Adreno GPU,华为NPU以及FPGA,并将支持寒武纪和比特大陆的芯片。

飞桨扛起国产深度学习框架的大旗

今年上半年,笔者调研了十几个深度学习框架,得出两个结论:

一是现在的深度学习开发趋于生态化,服务化,平民化。生态化是指各大厂都是基于开源项目为核心构建一个产学研的AI开发环境;服务化是指整个开发链条都提供不同层级的模块服务;平民化是指AI技术的普及和使用都是免费的模式。

二是深度学习框架虽然呈现百花齐放的繁荣景象,但是马太效应已经开始显现,头部的3大框架TensorFlow,Pytorch和飞桨持续高投入,快速发展构建开发生态,而尾部的一些曾颇具影响力的框架已经停止更新。相较行业头部的Google(TensorFlow)和Facebook(Pytorch),百度(飞桨)真正撑起了中国深度学习框架的大旗。

总结

每一次生产力的巨大变革都是一次全新商业场景的构建,AI技术作为第四次工业革命的核心无疑是至关重要的,华为的基石业务是网络服务解决方案,可是从近几年华为在5G、云服务和AI领域的投入来看,华为也在将航行转向智能时代。如果说华为是在前方抵抗“美式”的攻击和封锁,那么百度在做的不仅是推动智能化的演进,更是为中国在未来智能时代的核心技术保驾护航。

参考

1. http://ir.baidu.com/financial-reports/

2. https://www.paddlepaddle.org.cn/

3. https://baike.baidu.com/item/%E9%A3%9E%E6%A1%A8/23472642?fromtitle=%E7%99%BE%E5%BA%A6%E9%A3%9E%E6%A1%A8&fromid=23601534

4. http://ai.51cto.com/art/201908/600692.htm

5. https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE

6. https://mp.weixin.qq.com/s/vL_gpDPnl7qSlql-fUQsUw

7. https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite

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责任编辑:武晓燕 来源: 51CTO
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