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10月20日，第六屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)在中國(guó)醫(yī)療器械創(chuàng)新網(wǎng)拉開(kāi)序幕。曠視自主研發(fā)的算法平臺(tái)Brain++榮獲“世界互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)先科技成果”。曠視聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO唐文斌出席大會(huì)并介紹了Brain++。

人工智能算法從研發(fā)到部署是一套龐大的系統(tǒng)工程，目前業(yè)界普遍把深度學(xué)習(xí)框架作為算法開(kāi)發(fā)工具，但是學(xué)習(xí)和使用成本高，難以規(guī)?；?。究其原因，在于只有深度學(xué)習(xí)框架是不夠的，需要拉通從數(shù)據(jù)到算力再到框架的端到端解決方案，人工智能時(shí)代亟需一個(gè)滿足產(chǎn)業(yè)需求的操作系統(tǒng)。

曠視聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO唐文斌介紹曠視人工智能算平臺(tái)Brain++

唐文斌表示，“為了解決這個(gè)問(wèn)題， 2014年我們開(kāi)始研發(fā)Brain++，它是一套端到端的AI算法平臺(tái)，目標(biāo)是讓研發(fā)人員獲得從數(shù)據(jù)到算法產(chǎn)業(yè)化的一攬子技術(shù)能力，不用重復(fù)造輪子也可以推進(jìn)AI快速落地。我們的Brain++還引入了AutoML技術(shù)，可以讓算法來(lái)訓(xùn)練算法，讓AI來(lái)創(chuàng)造AI。”

目前，曠視全員使用Brain++來(lái)訓(xùn)練、部署算法，無(wú)需依賴第三方開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架。依托Brain++，曠視斬獲22項(xiàng)全球AI競(jìng)賽冠軍。在行業(yè)落地方面，曠視已實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)三大場(chǎng)景的賦能。

2019年8月，科技部宣布依托曠視建設(shè)“圖像感知國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)”。未來(lái)，曠視Brain++將通過(guò)開(kāi)源，推動(dòng)建立完善的AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)，為打造自主可控的人工智能操作系統(tǒng)奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

關(guān)于曠視自研人工智能算法平臺(tái)Brain++?

Brain++是由曠視自主研發(fā)的端到端人工智能算法平臺(tái)，具備大規(guī)模算法研發(fā)能力。

其核心的深度學(xué)習(xí)框架具備獨(dú)特的訓(xùn)練和推理一體化技術(shù)架構(gòu)，同時(shí)集成了行業(yè)領(lǐng)先的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)算法訓(xùn)練和模型部署的高效流程化，和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)自動(dòng)化，在減少人員參與而不犧牲訓(xùn)練質(zhì)量的條件下，大幅提高算法生產(chǎn)效率。

人工智能算法從研發(fā)到部署是一套龐大的系統(tǒng)工程，目前業(yè)界普遍把深度學(xué)習(xí)框架作為算法開(kāi)發(fā)工具，但是學(xué)習(xí)和使用成本高，難以規(guī)模化。究其原因，在于只有深度學(xué)習(xí)框架是不夠的，需要拉通從數(shù)據(jù)到算力再到框架的端到端解決方案，人工智能時(shí)代亟需一個(gè)滿足產(chǎn)業(yè)需求的操作系統(tǒng)。

面臨自身發(fā)展和產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，曠視希望用端到端的人工智能算法平臺(tái)打造人工智能產(chǎn)業(yè)的生態(tài)底座，讓開(kāi)發(fā)者和企業(yè)獲得從數(shù)據(jù)到算法產(chǎn)業(yè)化的一攬子技術(shù)能力，從而推進(jìn)技術(shù)快速落地。目前，曠視依靠全員使用的Brain++訓(xùn)練、部署算法，而無(wú)需依賴第三方開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架。未來(lái)，曠視Brain++有望能為更多創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)公司賦能，為中國(guó)AI技術(shù)發(fā)展帶來(lái)強(qiáng)有力的推動(dòng)。

針對(duì)框架、算力和數(shù)據(jù)三個(gè)核心要素，曠視Brain++在總體架構(gòu)上分為三部分，包括深度學(xué)習(xí)框架MegEngine、深度學(xué)習(xí)云計(jì)算平臺(tái)MegCompute、以及數(shù)據(jù)管理平臺(tái)MegData。具體來(lái)講，曠視的Brain++具備以下獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：

? 針對(duì)視覺(jué)任務(wù)定制化優(yōu)化。Brain++針對(duì)視覺(jué)任務(wù)做出了定制化的優(yōu)化，使處理圖像與影像更高效。經(jīng)過(guò)優(yōu)化的Brain++特別適合大量圖像及視頻訓(xùn)練及完成復(fù)雜的視覺(jué)任務(wù)，如圖像分類、物體檢測(cè)、物體場(chǎng)景分割、影像分析等。

? 配備AutoML技術(shù)。Brain++將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、參數(shù)調(diào)整及設(shè)備適配等過(guò)程自動(dòng)化，可顯著降低人力成本并大幅提高開(kāi)發(fā)效率，幫助AI企業(yè)構(gòu)建出一條不斷自我改進(jìn)、不斷變得更加高效的半自動(dòng)的算法研發(fā)產(chǎn)線。

? 強(qiáng)大的多任務(wù)及多用戶調(diào)度能力。Brain++可智能地調(diào)度平臺(tái)硬件基礎(chǔ)設(shè)施的計(jì)算能力，可以支持?jǐn)?shù)百名研究人員同時(shí)在數(shù)萬(wàn)個(gè)GPU芯片上執(zhí)行從數(shù)百到數(shù)千個(gè)訓(xùn)練任務(wù)，從而顯著提高算法訓(xùn)練效率。

依托Brain++大規(guī)模分布式訓(xùn)練能力，以及業(yè)界領(lǐng)先的分布式計(jì)算技術(shù)訓(xùn)練超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型，曠視累計(jì)斬獲22項(xiàng)全球AI競(jìng)賽冠軍，并開(kāi)發(fā)出大量部署于云端、移動(dòng)端、邊緣端全計(jì)算平臺(tái)的先進(jìn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)三大垂直場(chǎng)景賦能提供強(qiáng)有力的支撐。

曠視Brain++架構(gòu)圖

曠視Brain++時(shí)間軸