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旷视唐文斌:Brain++可提供从数据到算法的一揽子技术能力

针对框架、算力和数据三个核心要素,旷视Brain++在总体架构上分为三部分,包括深度学习框架MegEngine、深度学习云计算平台MegCompute、以及数据管理平台MegData。未来,旷视Brain++将通过开源,推动建立完善的AI产业生态。
发布时间:2019-10-21 13:25        来源:DoNews        作者:翟继茹

在第六届世界互联网大会上,旷视自主研发的人工智能算法平台Brain++荣获“世界互联网领先科技成果”奖。旷视联合创始人兼CTO唐文斌介绍Brain++称,它是一套端到端的AI算法平台,目标是让研发人员获得从数据到算法产业化的一揽子技术能力,不用重复造轮子也可以推进AI快速落地。

据介绍,2014年旷视开始研发Brain++,目前,旷视全员使用Brain++来训练、部署算法,无需依赖第三方开发的深度学习框架。在行业落地方面,旷视已实现对个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大场景的赋能。

唐文斌介绍,Brain++其核心的深度学习框架具备独特的训练和推理一体化技术架构,同时集成了行业领先的自动机器学习(AutoML)技术,可实现算法训练和模型部署的高效流程化,和深度神经网络模型设计自动化,在减少人员参与而不牺牲训练质量的条件下,大幅提高算法生产效率。针对框架、算力和数据三个核心要素,旷视Brain++在总体架构上分为三部分,包括深度学习框架MegEngine、深度学习云计算平台MegCompute、以及数据管理平台MegData。具体来讲,旷视的Brain++具备以下独特优势:

‧ 针对视觉任务定制化优化。Brain++针对视觉任务做出了定制化的优化,使处理图像与影像更高效。经过优化的Brain++特别适合大量图像及视频训练及完成复杂的视觉任务,如图像分类、物体检测、物体场景分割、影像分析等。

‧ 配备AutoML技术。Brain++将深度神经网络设计、参数调整及设备适配等过程自动化,可显著降低人力成本并大幅提高开发效率,帮助AI企业构建出一条不断自我改进、不断变得更加高效的半自动的算法研发产线。

‧ 多任务及多用户调度能力。Brain++可智能地调度平台硬件基础设施的计算能力,可以支持数百名研究人员同时在数万个GPU芯片上执行从数百到数千个训练任务,从而显著提高算法训练效率。

今年8月份,科技部宣布依托旷视建设图像感知国家新一代人工智能开放创新平台”。未来,旷视Brain++将通过开源,推动建立完善的AI产业生态。(完)

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