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观察 | 华为百度宣传重磅合作,国产AI框架和芯片终于联姻

发布日期:2019-07-18    来源:技术交易平台

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     7月3日,百度在百度AI开发者大会上宣布与华为合作,由百度打造的国内唯一国产深度学习框架“飞桨”PaddlePaddle框架,将在华为的麒麟芯片上运行。国产框架和国产芯片终于走到了一起,这是我国AI领域的一件大事。


 

两大“国货之光”联手
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人工智能的发展离不开算力的支撑,芯片是算力的核心。会上,百度首席技术官王海峰与华为消费者BG软件部总裁王成录宣布,百度飞桨(PaddlePaddle)深度学习平台与华为麒麟芯片开展合作,联合为端侧AI提供强劲算力,提升深度学习运行效率,促进更多AI应用落地,为AI时代打造最强算力和最流畅的应用体验。


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百度飞桨目前是中国首个也是唯一开源开放、功能完备的深度学习平台;华为麒麟则是华为自研的端测AI芯片平台。

 

据了解,此次双方的合作内容包括三大方面:百度飞桨将与华为麒麟芯片在HiAI Foundation底层全面对接,最大限度释放芯片硬件能力,为端侧AI提供算力;双方将共同优化经典模型,让搭载麒麟芯片的设备运行得更加流畅;通过深度学习框架的性能和功能诉求,驱使芯片不断提升算力,驱使下一代芯片快速演进。


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近年来,中国企业有许多应用都建构在美国大型企业所掌控的开源架构上,例如TensorFlow、Caffe等,这些看似开放的开源架构,在实际运作上有许多规则的限制。从这个角度看,国外的开源深度学习框架有可能成为未来掐住中国AI产业的“卡脖子”问题。

 

而这些国外的深度学习框架之所以有强大的市场竞争力,其中一个原因就在于它们和AI芯片(尤其是自研的AI芯片)的验证和深度耦合。因此,华为和百度此次的合作,将会是中国人工智能史上的一个重要事件。

 

王海峰称,在智能时代,深度学习框架就是智能时代的操作系统。华为麒麟则是华为自研、全球领先的端测AI芯片平台,开创了端测AI计算的行业先河。两大“国货之光”联手,将为中国AI构筑核心的“技术地基”,满足中国AI快速、持续发展需求。


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王成录则表示,麒麟与飞桨深度对接,将为端侧AI提供最强劲的算力。同时,双方将协作探索基于飞桨平台和麒麟芯片的深度学习模型训练与预测,用全球领先的端测AI芯片和深度学习平台,打造最好的深度学习运行效率,充分发挥软硬件结合的优势,促进更多AI应用落地,惠及更多用户,切实推动中国的产业智能化。

 

据悉,百度和华为合作由来已久,2017年,百度和华为签署了全面的战略合作协议,当时双方表示将在互联网服务和内容生态、A平台和技术等方面展开合作,共同构建移动和AI生态。

 

国产深度学习框架有待突围
 

当下,深度学习技术已经被应用到越来越广泛的产业实践当中,而其中必不可少的基本工具——深度学习框架之争也暗流涌动。国外的谷歌、Facebook、微软等公司都已经推出了自己的深度学习框架,比如TensorFlow、Caffe、MXnet等。


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当深度学习继续走向与产业结合的深水区,深度学习框架进化的一个重要趋势就是软硬件结合。在这一点上,谷歌已经先行一步,基于TensorFlow定制了专属的芯片TPU,加速深度学习平台的部署,而系统广泛的应用,也为其不断降低专属AI芯片的成本。

 

对开发框架的重视,隐藏着科技企业和背后国家经济体对AI未来的押注。试想无数应用都在自己的平台上进行开发,那么所有数据、算法创新和模型训练过程就都留在了平台当中。企业和平台收获的,是作为地基的产业地位。而国家经济收获的,是可以从源头上控制其他经济体AI应用的“上游效应”。

 

幸运的是,已经吃够了“下游之苦”的中国,在深度学习框架这件事上并没有落后。

 

为了解决当时主流开发框架仅支持GPU应用,但无法进行大规模数据处理的问题,百度从2013年就开始研发自己的深度学习框架PaddlePaddle,经过长期内部应用后,在2016年正式将其进行开源。PaddlePaddle成为中国首个也是目前国内唯一开源开放、功能完备的端到端深度学习平台。


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百度也因此成为继谷歌、Facebook、IBM之后,全球第四家、中国第一家开源深度学习开发框架的科技公司,从而让中国在这个关键领域没有陷入长期滞后。百度之后,国内的其他相关企业也纷纷在深度学习框架上展现动作。

 

值得一提的是,开源之后,PaddlePaddle的本土化特色吸引了国内不少开发者,另外,随着百度频繁与国外高校和企业进行技术交流,有业内数据显示,PaddlePaddle也是全球范围内开发热度攀升最快的深度学习平台之一。2017年,由国家发改委批复,百度牵头筹建了国内唯一的深度学习技术及应用国家工程实验室。