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用活“兼容”技术,扫除人工智能从科研到落地的“天然障碍”

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分享: 2020/10/31 20:15:18
导读: 目前,全球针对模型训练的人工智能深度学习框架的生态已经基本成熟,然而在生产部署的应用端因开发平台不同带来的兼容性差、效率低等共性问题已经成为阻碍人工智能产业应用的一道坎。?


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图为:新近纪Konduit源脑服务器一体机(受访单位提供)?

目前,全球针对模型训练的人工智能深度学习框架的生态已经基本成熟,然而在生产部署的应用端因开发平台不同带来的兼容性差、效率低等共性问题已经成为阻碍人工智能产业应用的一道坎。?

近日,张江实验室脑与智能科技研究院(脑智院)思凯迈软脑联合实验室(Skymind NeurobioniX Laboratory)推出的第二代“人工智能在行业大规模应用中的智能统一部署平台(Konduit)”以及思凯迈公司的人工智能深度学习开源框架Deeplearning4j与麒麟软件有限公司的银河麒麟桌面操作系统完成了兼容性互认证测试。测试表明,双方认证高度兼容,这也是国内第一家人工智能基础研究与底层技术,主动呼应国产操作系统。?

思凯迈软脑联合实验室管理委员会主任、中国科学院上海分院副院长、张江实验室脑智院院长张旭院士在接受《科技日报》记者采访时表示,思凯迈通过麒麟软件兼容测试是国产操作系统的重要进展,它表明用国产操作系统,同样可以进行高水平的人工智能研发与应用,国内银河麒麟操作软件生态伙伴和开发者,可以运用思凯迈开源框架及平台,为各类企业和社会组织打造安全稳定、自主可控的人工智能产品。?

搭建科研与生产桥梁

“兼容”技术填补AI产业发展的“天然鸿沟”?

随着人工智能、大数据等前沿技术的快速发展,小到普通百姓个人的工作和生活、一家企业的运营,大到国家治理,对智能设备的依赖都日益加深。?

然而,无论是电子产品还是工业设备,长期以来其智能化的关键处理器和操作系统95%以上都不是国产,这对于国家自主可控、信息安全提出了严峻挑战。

“当前,中国自主的操作系统还需要很长时间的努力,人工智能虽然有了,但真正有架构的地方还比较少。”张旭院士表示,从算法到芯片,从软件到硬件,不同组合的人工智能系统在大规模应用场景中,存在平台兼容性差、运行效率低等瓶颈问题。这使得人工智能在研发到大规模产业应用之间存在一道天然鸿沟。?

基于此,为了使人工智能规模化集群应用成为可能,张江实验室脑智院思凯迈软脑联合实验室推出了全球首个人工智能规模化产业应用统一部署平台,该平台以“打造人工智能行业标准”为理念,从底层解决人工智能在大规模的产业化应用过程中所面临的多平台兼容性、运行效率、数据品质、模型标准、代码的维护与效率等诸多问题。?

AI技术与理论并进迎来了新的时代,务实落地和基础突破将成为上海AI发展的关键。”张旭院士表示。目前,联合实验室针对人工智能产业发展需求,正在开展人工智能系统框架、脑机结合、强化学习等关键核心技术的研究与开发,同时,联合实验室的人工智能应用部署平台3.0版本也即将问世,将更好地服务人工智能产业应用。?

重构产业生态催生新模式

国产化兼容是人工智能产业发展的大势所趋

新经济的发展需要大数据、云计算、人工智能等新技术与经济的融合,重构产业生态,催生新模式。?

今年八月,中国电子发布了银河麒麟操作系统V10,被认为是中国电子40年来在操作系统自主创新征程中的阶段性、代表性成果。相信,随着国内人工智能产业的不断完善,国产操作系统作为国家安全战略的重要基石,将越来越受到国家层面的重视,而大家过去认为的国产操作系统,不好用、兼容性差,也正在成为历史。?

比如,我们常去银行办理业务、乘坐公交地铁刷卡、高速路ETC通行及客票预定系统,背后都已经关涉到了国产系统的支持。?

“人工智能产业应用包括科学研究(模型训练)与生产部署(产业应用)两大环节。”思凯迈中国CEO、软脑联合实验室项目负责人潘颜凯解释,由于开发的目标不同,往往导致了科研环境和生产环境之间“水土不服”的现象,这不利于人工智能产业的发展,更不利于政府对产业的扶持政策的制定以及模型安全管理。这是因为研究与应用有不同的代码形态和路径,两者在不同语言之间转换、合作及同步,需要二次开发;各框架间的底层运算库的不同又导致优化困难,另外还需处理多个模型及批量推理工作,存在多系统、多框架的兼容性问题。?

“国产化兼容是人工智能产业发展大势所趋,因为硬件、软件的进一步开发肯定需要比较好的平台,更多的人、更多单元参与这件事。”潘颜凯介绍,统一部署平台不仅解决了环境兼容问题,并且也解决了开发、多节点应用以及规模应用等问题。?

换句话说,这个平台解决了人工智能从科研到生产部署的技术障碍,兼容了目前全球主流的深度学习框架、主流芯片商和大数据系统平台,支持通过云端或本地化部署,为开发人员提供基础服务模块,从数据预处理到最终的模型服务应用,让开发人员能够编写属于自己的机器学习模型工作管道机制,并通过简单的应用程序接口来实现对外开放。

?搭建全球化科研网络,

自信开发从底层的结构上做到“自主可控”?

张江实验室脑智院的研究有全球化的色彩,同时也是一个非常灵活的架构。思凯迈拥有一个全球化的科研网络,其中DL4J已经具备包含20种主要神经网络开发工具,核心人物都是产业中的领军人物。”张旭院士表示,有效利用全球科创资源是上海打造具有全球影响力的科创中心的战略部署,这样的国际化新型研发机构模式也值得大家借鉴。同时,软脑联合实验室将通过全球化科研网络,为脑智领域科技创新人才提供发展空间,才能让国际化的人才在这里找到发展的土壤。?

当然,在打造具有自主知识产权的软硬件产品时,我们仍要坚持对外开放,走国际化合作道路,融入全球技术进步的潮流,加快核心技术、关键技术的研发,加速产业化应用,推动计算机与人工智能产业快速发展。?

“国际化其实是一个形态,目的就是协同,在我们加入国际知名的技术组织的同时,也希望国内、国际的高端人才能够加入我们,这是双向的。”潘颜凯介绍,目前思凯迈软脑联合实验室整个团队成员有来自亚洲、美洲、欧洲、澳洲的多个地区的国家,包括中国、日本、美国、加拿大、德国、乌克兰、英国、澳大利亚、马来西亚等。?

此外,思凯迈还是人工智能关键技术的提供商,它将应用人工智能基础设施和底层技术,在电力、安防、医疗、金融、交通等领域,帮助政府和企业构建行业应用大脑,进一步推动AI产业的加速发展。

[来源:中国科技网]

标签: 人工智能
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作者:吴婕

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