在4月9日舉行的2020浪潮云數(shù)據(jù)中心合作伙伴大會(IPF2020)上，浪潮宣布其自動機器學習算法平臺AutoML Suite推出三大自動化引擎：自動建模引擎AutoNAS、自動超參調整引擎AutoTune、自動模型壓縮引擎AutoPrune，通過智能化工具來提升AI開發(fā)的效率并顯著降低人力的成本，實現(xiàn)企業(yè)級一站式模型自動構建。同時浪潮宣布，行業(yè)用戶可申請免費試用AutoML Suite。
通常而言，構建優(yōu)良的機器學習流程是一個非常復雜的任務，需要精通機器學習算法的數(shù)據(jù)科學家和具有長期經驗的領域專家通力協(xié)作，并在不斷試錯與迭代中完成對模型的微調和優(yōu)化，才能得到出色的預測能力，這往往要耗費漫長的時間和高昂的成本。
浪潮AI&HPC總經理劉軍表示：“浪潮AutoML Suite的目標是借助自動化方式改進人工智能模型的構建方法，將寶貴的專家資源從模型構建、超參數(shù)優(yōu)化、模型壓縮等繁瑣任務中釋放出來，在降低對數(shù)據(jù)科學家資源占用的同時，讓領域專家得以自行構建出色的機器學習流程，從而實現(xiàn)更高的AI生產效率。”
浪潮AutoML Suite可實現(xiàn)企業(yè)級一站式模型自動構建，支持本地化和云端部署、并行高效模型搜索，全面支持圖像分類/回歸/目標檢測CV場景應用，模型大小與計算量極致壓縮。這意味著用戶僅需提供原始圖片數(shù)據(jù)和標注數(shù)據(jù)，經過AutoML Suite處理后，即可自動生成所需的AI算法模型，實戰(zhàn)表現(xiàn)超出專家模型水平。
而之所以可實現(xiàn)上述功能，來源于AutoML Suite的三大核心引擎：AutoNAS可根據(jù)數(shù)據(jù)特性，從無到有構建網絡模型，實現(xiàn)AI模型與用戶應用場景的最佳匹配;AutoTune可進行超參自動調整，使數(shù)據(jù)科學家從繁瑣耗時的手動調參中解放出來;AutoPrune基于元學習技術，可對任意網絡進行無損壓縮，使生成的模型滿足用戶應用生產部署要求。
強大的引擎使得浪潮AutoML Suite具備極其出色的性能表現(xiàn)，在256塊GPU的集群上，可實現(xiàn)高達4000個模型/天的搜索效率。同時，浪潮AutoML Suite也支持對AI模型的高效壓縮，針對RestNet50神經網絡模型進行的一項測試顯示，通過AutoPrune壓縮后，能夠將計算量從4 GFLOPS大幅降低到1.52 GFLOPS，推理性能可提升兩倍以上。
目前，浪潮AutoML Suite已在智慧城市、鐵路、公路等場景中得到應用。針對智慧城市車輛分類，浪潮 AutoML Suite基于40萬數(shù)據(jù)集自動生成的模型日間識別準確率達91.5%，夜間識別準確率為83.6%，高于專家手動設計模型精度;在鐵道設備故障檢測中，運用浪潮AutoML Suite自動生成的模型實現(xiàn)了81.8%的召回準確率;在高速公路特殊天氣識別場景，對14000張圖片進行搜索訓練后，自動生成模型對團霧的檢出準確率率為99.25%，模型效果符合生產應用水平。
AI計算需求正呈指數(shù)級增長，未來將占據(jù)80%以上的計算需求，承載這種需求的就是AI算力中心即智算中心，它是人工智能新基建。浪潮圍繞AI算力的四大關鍵作業(yè)環(huán)節(jié)持續(xù)創(chuàng)新，即生產算力、聚合算力、調度算力、釋放算力，實現(xiàn)AI計算力的全流程、一體化的高效交付，通過AI計算生產方式的變革促進人工智能應用的效率變革，加速人工智能新基建建設。浪潮AutoML Suite是釋放AI算力的重要工具，推動AI快速進化落地。
目前，浪潮AI服務器的中國市場份額保持在50%以上，并與人工智能領先科技公司保持在系統(tǒng)與應用方面的深入緊密合作，幫助AI客戶在語音、語義、圖像、視頻、搜索、網絡等方面取得數(shù)量級的應用性能提升。
（免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。 ）
