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旷视人造智能算法平台Brain 获世界互联网率先科技收获

作者:admin    文章来源:未知    点击数:    更新时间:2019-11-19 01:37

  中新网10月21日电 昨日,第六届世界互联网大会在中国乌镇拉开序幕。旷视自立研发的人造智能算法平台Brain 荣获“世界互联网率先科技收获”。旷视说相符创起人兼CTO唐文斌出席大会并介绍了Brain 。

  人造智能算法从研发到安放是一套重大的编制工程,现在业界普及把深度学习框架行为算法开发工具,但是学习和行使成本高,难以四周化。究其因为,在于惟独深度学习框架是不足的,必要拉通从数据到算力再到框架的端到端解决方案,人造智能时代亟需一个已足产业需求的操作编制。

  唐文斌外示,“为晓畅决这个题目, 2014年吾们开起研发Brain ,它是一套端到端的AI算法平台,现在的是让研发人员获得从数据到算法产业化的一揽子技术能力,不必重复造轮子也能够推进AI迅速落地。吾们的Brain 还引入了AutoML技术,能够让算法来训练算法,让AI来制造AI。”

旷视说相符创起人兼CTO唐文斌介绍旷视人造智能算平台Brain 。 旷视说相符创起人兼CTO唐文斌介绍旷视人造智能算平台Brain 。

  现在,旷视全员行使Brain 来训练、安放算法,无需倚赖第三方开发的深度学习框架。依托Brain ,旷视斩获22项全球AI竞赛冠军。在走业落地方面,旷视已实现对幼我物联网、城市物联网、供答链物联网三大场景的赋能。

  2019年8月, 巴甲挑醒:弗鲁米嫩塞主力后卫因伤缺阵科技部宣布依托旷视建设“图像感知国家新一代人造智能盛开创新平台”。异日,旷视Brain 将经由过程开源,推动竖立完善的AI产业生态,为打造自立可控的人造智能操作编制奠定坚实的基础。

  据悉,Brain 是由旷视自立研发的端到端人造智能算法平台,具备大四周算法研发能力。其中间的深度学习框架具备稀奇的训练和推理一体化技术架构,同时集成了走业率先的自动机器学习(AutoML)技术,可实现算法训练和模型安放的高效流程化,和深度神经网络模型设计自动化,在缩短人员参与而不捐躯训练质量的条件下,大幅挑高算法生产效果。

旷视Brain 架构图 旷视Brain 架构图

  人造智能算法从研发到安放是一套重大的编制工程,现在业界普及把深度学习框架行为算法开发工具,但是学习和行使成本高,难以四周化。究其因为,在于惟独深度学习框架是不足的,必要拉通从数据到算力再到框架的端到端解决方案,人造智能时代亟需一个已足产业需求的操作编制。

  面临自己发展和产业近况,旷视期待用端到端的人造智能算法平台打造人造智能产业的生态底座,让开发者和企业获得从数据到算法产业化的一揽子技术能力,从而推进技术迅速落地。现在,旷视仰仗全员行使的Brain 训练、安放算法,而无需倚赖第三方开发的深度学习框架。异日,旷视Brain 有看能为更众创新创业公司赋能,为中国AI技术发展带来强有力的推动。

  针对框架、算力和数据三个中间要素,旷视Brain 在总体架构上分为三片面,包括深度学习框架MegEngine、深度学习云计算平台MegCompute、以及数据治理平台MegData。详细来讲,旷视的Brain 具备以下稀奇上风:

  针对视觉义务定制化优化。Brain 针对视觉义务做出了定制化的优化,使处理图像与影像更高效。经过优化的Brain 稀奇正当大量图像及视频训练及完善复杂的视觉义务,如图像分类、物体检测、物体场景分割、影像分析等。

  配备AutoML技术。Brain 将深度神经网络设计、参数调整及设备适配等过程自动化,可隐微降矮人力成本并大幅挑高开发效果,协助AI企业构建出一条不息自吾改进、不息变得更添高效的半自动的算法研发产线。

  富强的众义务及众用户调度能力。Brain 可智能地调度平台硬件基础设施的计算能力,能够声援数百名钻研人员同时在数万个GPU芯片上实走从数百到数千个训练义务,从而隐微挑高算法训练效果。

  依托Brain 大四周分布式训练能力,以及业界率先的分布式计算技术训练超大四周深度学习模型,旷视累计斩获22项全球AI竞赛冠军,并开发出大量安放于云端、挪移端、边缘端全计算平台的先辈深度神经网络,为幼我物联网、城市物联网、供答链物联网三大垂直场景赋能挑供强有力的拥护。



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