從曠視開源自研深度學習框架 看曠視商業(yè)進化的底層邏輯

2020年3月25日，人工智能領軍企業(yè)曠視舉辦線上發(fā)布會，曠視聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO唐文斌重新定義了人工智能底層的基礎設施，并正式發(fā)布了曠視AI生產(chǎn)力平臺Brain++，同時宣布開源其核心框架天元（MegEngine）。發(fā)布會最后，曠視云服務業(yè)務資深副總裁趙立威介紹了Brain++商業(yè)化路線，和初步實踐成果。

AI基礎設施層決定產(chǎn)業(yè)跑速

一直以來，AI的生產(chǎn)力被高昂的算力成本、人才成本所掣肘，AI技術往往成為眾多企業(yè)的成本中心而非價值中心。先進技術如何能真正帶動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提高AI生產(chǎn)力的解在哪里？

一個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，離不開一套能用、好用的基礎設施，降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率，吸引更多人參與。作為全球最早用深度學習方法開展人工智能商業(yè)化探索的科技企業(yè)，曠視成立于AI 開發(fā)工具匱乏的早期人工智能時代，于是曠視靠自主研發(fā)，從0到1地解決了算法生產(chǎn)的問題。自公司創(chuàng)辦以來，曠視一直奔跑在AI的主流賽道上，并形成了眾多基于核心AI算法的硬件、軟件、解決方案。但曠視唐文斌認為，真正影響產(chǎn)業(yè)跑速的不是算法、不是軟件和硬件，也不是解決方案，而是AI的基礎設施。

唐文斌指出：”AI的基礎設施只有兩部分組成—— 芯片平臺和生產(chǎn)力平臺。“ 其中，芯片平臺承載AI的計算，那么AI生產(chǎn)力該如何理解？

”AI算法的生產(chǎn)與程序生產(chǎn)不同，是一個系統(tǒng)工程，需要能夠協(xié)同優(yōu)化數(shù)據(jù)、算法、算力的平臺級產(chǎn)品。六年間，曠視打造了自己的基礎設施Brain++，今天我們想與更多的企業(yè)、開發(fā)者開放，合作共贏，促進AI產(chǎn)業(yè)繁榮。“唐文斌正式宣布，開源這套曠視自用6年的AI生產(chǎn)力平臺的深度學習框架——“天元”MegEngine，并在線正式邀請全球開發(fā)者參與共建這套中國自研的生產(chǎn)力平臺核心部分。

唐文斌解釋，天元命名的來源為棋盤核心，亦為萬物本源，曠視希望越來越多的開發(fā)者基于天元可以加速算法從0到1的創(chuàng)新。

曠視推出三位一體AI生產(chǎn)力平臺

開源發(fā)布會上，曠視聯(lián)合創(chuàng)始人、首席技術官唐文斌用廚房來做比喻，解釋曠視的三位一體生產(chǎn)力平臺——Brain++。

“Brain++ 平臺的意義是為了能像Visual Studio一樣為用戶提供更完善的集成開發(fā)環(huán)境，滿足AI開發(fā)者從AI生產(chǎn)（輸出算法模型）到應用（實現(xiàn)算法工程化封裝）各環(huán)節(jié)中，一站式、全流程算法研發(fā)的切實需求，將產(chǎn)品從實驗室原型到工業(yè)部署原本數(shù)周或數(shù)月的時間成本，縮短到小時級。”唐文斌介紹到。

簡單來講，算法研發(fā)過程就像炒菜。在“美味算法”的研發(fā)中，數(shù)據(jù)就是各種各樣的食材，需要清洗，分類管理，是“炒制”算法的原材料；而算法的訓練和推理就像是烹制的過程，需要鍋具（深度學習框架）來承載；算力則是一灶猛火，火候到位才能燒得好菜。

如果沒有一套廚具和廚房，大廚就像在野外生存，不僅要逐兔追雞，還得自己打鐵鑄鍋、生火劈柴，菜品生產(chǎn)力很低。同樣的，對于有一定的機器學習經(jīng)驗和框架基礎的開發(fā)者來說，他們的開發(fā)工具往往需要東拼西湊，再強的學術造詣也無法加快算法的生產(chǎn)。

曠視認為，降低開發(fā)者的門檻，讓AI變得平凡才能真正的釋放AI生產(chǎn)力。因此，曠視希望通過開源、開放的方式逐步將AI生產(chǎn)力平臺Brain++的能力傳遞給業(yè)界廣大開發(fā)者，讓每一個AI開發(fā)者都有能力快速實現(xiàn)算法從0到1的創(chuàng)造，進而創(chuàng)造更大的價值。

開源天元 減低AI開發(fā)者開發(fā)門檻

發(fā)布會上，天元開源項目的產(chǎn)品負責人田忠博詳細介紹了天元的技術細節(jié)。天元是一套訓練推理一體化、動靜態(tài)合一的工業(yè)級深度學習框架，架構上具體分為計算接口、圖表示、優(yōu)化與編譯、運行時管理和計算內(nèi)核五層。

怎樣才能簡單開發(fā)？在傳統(tǒng)開發(fā)環(huán)境中，AI開發(fā)者們會根據(jù)方向不同選用不同的框架，但是從原型設計到部署還需要切換開發(fā)工具，就像廚師每炒一道菜還要換個鍋，鍋和灶眼也不見得適配。

天元對于AI開發(fā)者來說，就是一套從菜譜到美味的端到端一體化智能鍋，覆蓋從訓練到推理再到部署裝盤全流程。不僅自帶菜譜（模型庫）還支持自定義菜譜（模型導入），具備”動靜合一“的顯示屏，靈活可控、方便操作，特別適合既要求美味，又追求效率和體驗的AI生產(chǎn)者。

而現(xiàn)在這口“好鍋” Alpha版本的代碼已經(jīng)在新一代人工智能開源開放平臺OpenI啟智社區(qū)，以及全球最大的開源社區(qū)GitHub上實現(xiàn)開源。

曠視Brain++致力于讓一部分企業(yè)先實現(xiàn)AI+

除了為解決開發(fā)者生產(chǎn)力而開源的天元，曠視還一同發(fā)布了Brain++的開放計劃，以幫助企業(yè)實現(xiàn)AI+的升級和智能化轉型。

發(fā)布會上，曠視云服務業(yè)務資深副總裁趙立威向業(yè)界展示了Brain++的商業(yè)化全景。“我們不僅將把深度學習框架開源使用，也將開放數(shù)據(jù)能力、算力能力給企業(yè)級種子用戶，至少能夠先讓一部分企業(yè)實現(xiàn)AI+。”

“從目前的現(xiàn)實情況來看，產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)AI+的共性難題莫過于無法解決場景過小而技術升級投入過大之間的矛盾，因此AI解決方案難以落地。以一家制造業(yè)領域的客戶為例，工廠在配電產(chǎn)品質量檢測中，會出現(xiàn)零部件顏色搭配錯誤、字符印刷殘缺等情況，靠人工目檢費時費力效率低，靠機器視覺方案就需要在數(shù)據(jù)、算法和算力投入大量的人力、物力，且模型效果難以維持。”趙立威在介紹現(xiàn)有Brain++方案時介紹到，“曠視為客戶提供了基于Brain++平臺的智能質檢解決方案，綜合統(tǒng)籌數(shù)據(jù)、算力的能力，幫助客戶實現(xiàn)了模型的快速選型、優(yōu)化和封裝。工廠在Brain++的助力下，極大地提升了質檢效率和生產(chǎn)效率。”

趙立威表示，曠視可以為企業(yè)用戶打造專屬的Brain++平臺，為合作伙伴提供AI生產(chǎn)全流程的服務，從專業(yè)咨詢、到數(shù)據(jù)生產(chǎn)、模型優(yōu)化，再到私有化AI平臺的建設運維，滿足各行業(yè)在”AI+“的過程中降本增效、自主安全和商業(yè)創(chuàng)新的訴求。

曠視開源天元 用AI創(chuàng)造更大價值

由Eric Raymond撰寫的《大教堂與集市》一度被奉為開源圣經(jīng)，他指出：”好的程序員知道寫什么。偉大的程序員知道改寫（和重復使用）什么。”

生產(chǎn)力發(fā)展，本質是更多的人能夠參與到世界的協(xié)作網(wǎng)絡。AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展，同樣是需要更多的人、企業(yè)參與，但需要一個循序漸進的過程。

“天元就像是曠視的孩子，今年6歲了，她有很多的優(yōu)點，我們非常喜歡她。她在曠視研究院算是小有所成，” 孫劍表示，“而今天，是她走出房間去迎接陽光，想為這個社會去做更多事情的時候。我們希望產(chǎn)學研各界的朋友對她有更多的呵護，幫她一起更快地成長。”

開源是一個循序漸進的過程。唐文斌在開源介紹開源計劃時強調(diào)，“代碼自己用和拿出來與人分享，會有巨大差距需要漸進式的升級，這次我們誠實地向大家宣布，當前開源的天元是Alpha版本，在向Beta版本和正式版本演進期間，我們希望更多優(yōu)秀的開發(fā)者，以及院校以及企業(yè)能夠參與進來，一起貢獻代碼，提出建議，共建更好的天元。”

天元的開源，使曠視成為全球首個將底層框架開源的人工智能企業(yè)，相信無論是人工智能產(chǎn)業(yè)界還是學術界都在期待它的表現(xiàn)。希望天元和Brain++也能像曠視所說的，真正縮短算法的研發(fā)周期，提升人工智能與產(chǎn)業(yè)融合的效率，為產(chǎn)業(yè)和社會發(fā)展創(chuàng)造更多價值。

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