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国产人工智能操作系统降低大模型训练架构编程门槛

发布时间:2022-05-09 09:46:00 文章来源:网络   阅读量:12522   
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国产人工智能操作系统降低大模型训练架构编程门槛

除了芯片等硬件,人工智能操作系统也是人工智能领域需要自主可控的核心关键技术。日前,由科技部主办、科技部火炬高技术产业发展中心承办的首届“全国颠覆性技术创新大赛”落下帷幕。经过层层选拔,36个优质项目获得最高奖——优胜奖,其中包括中国团队自主研发的“人工智能操作系统”。

据了解,本次大赛在苏州、成都、青岛三地举办,旨在加强颠覆性技术供给,培育颠覆性创新文化,探索颠覆性技术“发现-选择-培育”新机制,重点发现和挖掘一批颠覆性技术方向。来自全国重点高校、知名科研院所、行业龙头企业、新兴创新企业的2724个技术项目参加了大赛。

在人工智能领域,深度学习框架是基础软件,被称为“AI领域的操作系统”。其定位类似于PC时代的Windows、移动互联网时代的IOS、Android,是连接数据、算法、计算能力等人工智能要素的关键环节。它连接下面的芯片和上面的应用,人工智能的所有算法和应用都要通过深度学习框架来训练和部署。其重要性不言而喻。

在深度学习框架领域起步最快的美国,有两款市场份额最高的产品Google开发的TensorFlow和Meta开发的PyTorch,几乎形成垄断。与此同时,亚马逊、微软等国际科技巨头也在自行研发类似产品。在我国的“十四五”规划中,“深度学习框架”已被列入“新一代人工智能”板块,成为国家重点支持的前沿创新技术。中国的百度、华为、迪法恩斯等企业也推出了深度学习框架。

据了解,深度学习框架有三个重要维度:完备性、易用性和高效性。现有的深度学习框架在解决完备性和易用性方面已经非常成熟,所以高效率成为了国产框架的突破点。获得该奖项的“人工智能操作系统”是来自北京一流科技的OneFlow分布式深度学习框架,其特点是高效。首创了静态调度和流执行架构,解决了分布式深度学习面临的“网络墙”问题。同时,基于全局视角的分布式编程接口使普通工程师能够快速训练和部署大型模型,使更多企业具备深度挖掘自身数据资产的能力,降低了大型模型训练架构的编程门槛,使大型模型快速落地成为可能。

据了解,目前深度学习框架作为中国团队自主研发的基础软件,已经形成了纯国产的AI模型训练和部署解决方案。未来,将推出专门适应新兴硬件的标准化模块。

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