過去的幾十年時間里，人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了人工規(guī)則、機器學習和深度學習三個典型階段，以O(shè)CR和自然語言處理技術(shù)為例，深度學習的通用性優(yōu)勢，使得其效果大幅提升，廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)?？梢哉f，深度學習框架是智能時代的操作系統(tǒng)。
近日，百度飛槳深度學習平臺新增適配比特大陸最新算豐系列AI芯片，兩者的成功融合在芯片利用率、性能功耗比等指標上盡顯優(yōu)勢，相比傳統(tǒng)GPU更適合深度學習推理，成為我國構(gòu)建自主AI生態(tài)的典范。
圖片來源：OFweek維科網(wǎng)
國內(nèi)最完備的開源深度學習平臺
2019年，百度將深度學習框架升級為功能完備的產(chǎn)業(yè)級開源開放平臺，發(fā)布Paddle Lite，語音識別SMLTA模型大規(guī)模上線，語音合成風格遷移技術(shù) Meitron 模型開始應(yīng)用，發(fā)布語義理解框架 ERNIE，“飛槳”正式上線。
飛槳深度學習框架采用基于編程邏輯的組網(wǎng)范式，對于普通開發(fā)者而言更容易上手，符合他們的開發(fā)習慣。同時支持聲明式和命令式編程，不僅兼容其他開源框架訓練的模型，還可以輕松地部署到不同架構(gòu)的平臺設(shè)備上。
飛槳源于產(chǎn)業(yè)實踐，致力于與產(chǎn)業(yè)深入融合，提供了領(lǐng)先的深度學習＆機器學習任務(wù)開發(fā)、訓練、部署能力，加速企業(yè)從算法研發(fā)到產(chǎn)業(yè)落地的過程。
目前飛槳在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等各行各業(yè)中都取得了廣泛的應(yīng)用，服務(wù)150多萬開發(fā)者，有超過6．5萬企業(yè)用戶，在定制化訓練平臺上發(fā)布了16．9萬個模型，與合作伙伴一起幫助越來越多的行業(yè)完成AI賦能。
總的來說，百度飛槳（PaddlePaddle）集深度學習核心框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件、工具組件和服務(wù)平臺于一體，是目前國內(nèi)自主研發(fā)、開源開放、功能最完備的產(chǎn)業(yè)級深度學習平臺。
比特大陸助力飛槳遠航
與百度同為國內(nèi)人工智能企業(yè)先行者的比特大陸是世界上少數(shù)幾家有能力開發(fā)云端人工智能芯片的公司之一，在各種芯片制程標準下均具備領(lǐng)先的設(shè)計能力，是世界上少數(shù)有能力開發(fā)云端人工智能芯片的公司之一，并已成功推出四代人工智能芯片：云端芯片算豐BM1680、算豐BM1682、算豐BM1684，終端芯片BM1880。
近日，比特大陸最新算豐系列AI芯片與百度飛槳（PaddlePaddle）深度學習框架的成功融合。根據(jù)百度飛槳與比特大陸兼容性認證書顯示，比特大陸的算豐人工智能芯片BM16XX系列，在百度飛槳的輕量化推理引擎Paddle Lite充分兼容，高效穩(wěn)定運行。
比特大陸最新一代算豐BM1684芯片，聚焦于云端及邊緣應(yīng)用的人工智能推理，采用臺積電 12nm 工藝，在典型功耗僅 16 瓦的前提下，INT8 算力可高達 17．6Tops，在 Winograd 卷積加速下，INT8 算力更提升至 35．2Tops，是一顆低功耗、高性能的 SoC 芯片。其算力性能和性能功耗比指標業(yè)界領(lǐng)先，超過主流推理GPU，在性能滿足視頻分析業(yè)務(wù)需求的前提下，可以實現(xiàn)視頻結(jié)構(gòu)化的單路成本最優(yōu)。
2019年9月17日，在福州城市大腦暨閩東北信息化戰(zhàn)略合作發(fā)布會上，比特大陸發(fā)布了其算豐第三代AI芯片BM1684，該芯片聚焦于云端及邊緣應(yīng)用的人工智能推理，采用臺積電12nm工藝，為福州城市大腦基礎(chǔ)設(shè)施提供算力。
目前，比特大陸已量產(chǎn)發(fā)布多款云端BM168X系列和終端BM188X系列AI芯片，可應(yīng)用于人臉識別、自動駕駛、城市大腦、智能安防、智能醫(yī)療等人工智能場景。
通過對比特大陸AI芯片的適配，Paddle Lite不僅可實現(xiàn)對多種硬件平臺的兼容，還能夠更好地根據(jù)用戶的實際業(yè)務(wù)需求進行服務(wù)，極大節(jié)省模型遷移時間。
國產(chǎn)深度學習框架迎來一輪爆發(fā)
在深度學習框架以及AI開源方面深耕多年，百度深諳技術(shù)開源之道，飛槳已經(jīng)具備了兼具靈活和效率的開發(fā)機制、工業(yè)級應(yīng)用效果的模型、超大規(guī)模分布式訓練能力、推理引擎一體化設(shè)計以及系統(tǒng)化的服務(wù)支持等等特點，解決了諸多實際開發(fā)和應(yīng)用過程中的剛需，為行業(yè)賦能，讓越來越多的開發(fā)者用體會到深度學習框架的便利性。
現(xiàn)階段，隨著深度學習技術(shù)不斷發(fā)展突破，加速與產(chǎn)業(yè)融合，持續(xù)提升各行各業(yè)的商業(yè)增值潛力，加速產(chǎn)業(yè)智能化。
也正是如此，國內(nèi)也有越來越多的科技企業(yè)加入到深度學習框架、開源平臺的戰(zhàn)場，就拿華為、曠視來說，近期都做出了不小的舉動，國產(chǎn)深度學習框架迎來一輪爆發(fā)。
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