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AI框架趋势在哪,除了TensorFlow,开发者为何要重点关注它?

2020年03月26日 07:02来源:未知手机版

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AI框架趋势在哪,除了TensorFlow,开发者为何要重点关注它? 2020-03-25 21:12:13 dobigdata

人们常言人工智能第三次浪潮的兴起要得益于算力取得长足进步以及海量丰富数据源源不断地产生,但同样不能忽视的是人工智能框架为人工智能应用落地所取得的突出作用。

提到人工智能框架,开发者们脑子里立马会闪现出TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNet、Caffe2、FastAI这些名字。人工智能框架之所以如此重要,是因为无论是学术研究还是人工智能的真实落地应用之中,都会涉及到无比繁多和复杂的步骤与工具,在过去从环境安装与部署,到测试与迭代,再到性能调优等都需要耗费大量的时间与精力。

为解决这些棘手问题,人工智能框架为此孕育而生,作为AI开发中的基础平台和通用工具集合,它可以让数据科学家、开发者、AI专家等从繁琐的基础工作中解脱出来,可以留出更多精力在自身领域的创新上。

那么,随着5G、边缘计算快速兴起,人工智能应用场景开始向云、边、端全面延伸之际,这对于人工智能框架未来的发展有何影响?对于开发者而言,又应该重点关注哪些框架?

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AI框架大起底

人工智能框架对于降低人工智能的开发和使用门槛、释放人工智能生产力、最大程度发挥AI芯片算力潜力等方面可以启动至关重要的作用。曾经的市场上同时存在着上十种各色各样的框架,几经浮沉,像Torch、Caffe、Theano这些过去风光无限的框架大多数已经走向没落,并逐步形成五大顶级阵营。

在这五大人工智能框架阵营的背后,其实都有来自Google、微软、Amazon、Facebook这样的科技巨头背书与支持。比如,Google推出的TensorFlow在目前人工智能应用领域广泛采用;而Faceboo把Caffe和Caffe2与PyTorch进行整合,使得PyTorch在学术研究领域拥有深厚的基础;Amazon则选择了MXnet,微软则是Cognitive Toolkit。

>五大阵营还有一个是来自中国本土的深度学习框架,他们正在人工智能框架领域快速崛起,像华为MindSpore、百度PaddlePaddle、阿里巴巴XDL、小米MACE都是其中的代表。以华为MindSpore为代表的中国人工智能框架正在成为最强的挑战者,成为市场中不可忽视的一股力量,也是开发者们需要重点关注的方向。

02

开发者为什么要关注MindSpore们

以华为MindSpore为代表的中国人工智能框架近年来之所以快速崛起,不仅仅是因为它们源自中国科技公司,更加重要的是它们代表着中国科技公司在AI领域的最新实践成果。最近几年,中国科技公司在AI领域积累了丰富的实践经验,并且各种创新成果吸引了全球的目光。

以华为为例,它既是AI 芯片及硬件解决方案提供商,同时也是AI应用的深度使用者,在在终端、边缘计算、云服务、网络设备、存储设备、5G 等多个领域都已经部署AI 能力,MindSpore就是华为过去多年对AI技术的使用和探索经验研制的 AI 计算框架。

另外,中国在人工智能应用场景领域有着最领先的探索。国家对于云计算、5G、AI芯片等新一代基础设施领域的加大投入,使得人工智能应用场景开始全面走向丰富化,云、边、端的AI应用探索无疑代表着未来方向。正因为如此,中国的人工智能框架能够更快的响应这种趋势。

>事实上,新一代AI开源计算框架的发展方向主要包括:首先,需要更加开放和易于使用,能够让AI专家、工程师、数据科学家们可以更好地使用;其次,计算框架需要满足人工智能全场景的应用需求,还需要更好地保护数据隐私;另外就是可开源,通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、GPU、硬件设备、应用等。

而中国的人工智能框架在这些趋势上已经迈出坚实的一步。以华为MindSpore为例,它就是一个同时支持云、边缘、端各个场景独立又协同的统一训练和推理框架。MindSpore通过提供基于源码的自动微分、自动并行、深度图执行等特性,配之以云侧训练、端边部署的能力,非常适合企业在不同应用场景进行部署,一次开发还能进行多次高效执行。

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