亚博app下载链接|​微软人工智能系统联合中心亮相,讲述如何打造全栈AI平台

日期:2021-02-14 00:20:02 | 人气: 81168

亚博app下载链接|​微软人工智能系统联合中心亮相,讲述如何打造全栈AI平台 本文摘要:很多人工智能开发者、人工智能应用于背后的技术团队,在开发人工智能应用时更加自信,不用担心,现在主要分为三个层次:一、人工智能计算能力。

很多人工智能开发者、人工智能应用于背后的技术团队,在开发人工智能应用时更加自信,不用担心,现在主要分为三个层次:一、人工智能计算能力。从硬件到基础设施再到管理系统的所有垄断面积,充分利用GPU、FPGA等新兴技术,以及云计算、大数据等现有成熟期的大规模分布系统,最大限度地提高AI的计算能力构筑价值。

二、AI平台的中间层。其中包括编程语言、各种工具包等,开发AI算法的人可以为他们获得完整的开发和运营环境。三、AI算法。

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取得成熟期的AI算法供应开发人员使用,如让微软公司理解工具包CNTK和TensorFlow、Caffe等框架构建灵活性切换,在一个框架下训练好的模型,在另一个框架下无缝使用,在Visual全栈AI平台(AIStack)反映了微软公司的系统理念,连接基础技术和工具包需要提高开发人员开展深度自学开发、模型训练的效率,但对开发人员来说系统整体看起来看不见。这样的系统构想有助于构筑AI普及化,创造标准化AI平台的目标。当然,现在必须在各个层面合作发展。

(公共编号:)在AI计算能力方面,英特尔、谷歌等主要力量AI芯片,微软公司特别强调Azure智能云。Azure智能云集中了微软公司在人工智能领域的大量投入和技术积累,是开发、配置、运营人工智能的云平台,也是贯穿智能云和智能边缘的重要环节。微软公司仍在扩大Azure的功能。Azure现在有公共云Azure、混合云AzureStack、物联网AzureIoTEdge和AzureSphere四个方面,在这四个方面创造了原始的计算环境,反对了新的应用于场景。

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在AI平台的中间层,微软公司有ProjectBrainwave、ML.NET、ONNX、OpenPAI、ToolsfortAI、NNI等多种工具,目的是获得更加简陋高效的人工智能开发工具。微软公司2017年发表的ProjectBrainwave可以利用Azure上的FPGA基础结构完成动态的人工智能处理。用户只需通过动态的单一数据,就可以得到过去非常少的批量数据处理。在Build2018微软公司全球开发者大会上,微软公司宣布推出跨平台、开源机学习框架ML.NET预览版。

ML.NET使任何开发人员都能开发出自己的定制机械学习模型,并将其带入自己的应用——开发人员几乎没有开发和调整机械学习模型的经验。在之后的微软公司2018人工智能大会上,微软公司解释了两个新工具:OpenPlatformfor晋升AI和ToolsforAI。OpenPAI由微软公司亚洲研究院和微软公司(亚洲)互联网工程院领导开发,目的是深度自学获得深度定制和优化的人工智能集团管理平台,反对多种深度自学、机械学习和大数据任务,可以获得大规模GPU集团调度、集团监视、任务监视、分布式存储等功能。

ToolsforAI也是中国队制作的,为开发者获得了只有平台、只有软件产品的生命周期、反对各种深度自学框架的开发套件。开发人员可以通过熟悉的Visual、Visudio和VisualStudio、Code开发工具,慢慢开发与深度自学相关的程序。ToolsforAI的单击安装功能有助于开发人员配备深刻的自学研究开发环境,因此VisualStudioth(Code)具有的Python语言研究开发功能,开发人员可以简单地编辑和调整基于CNTK、TensorFlow、PyTorch等主流除了以上已经发表的工具外,微软公司亚洲研究院的老研究员伍鸣和研究员雪卉在workshop现场展示了微软公司在人工智能系统中的想法。

伍鸣展示了三种深度自学框架后端优化路径,第一种是硬件网络技术RDMA网卡,目前很多以深度自学为目标应用的GPU集团都部署了这样的网络。为了更好地利用RDMA、NVLink等高速网络硬件的能力,微软公司设计了零拷贝通信机制,将Tensor数据传输到接收方。经过TensorFlow的实验,该方法在一系列神经网络模型中的发散速度提高了2~8倍。

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二是核心融合,其主要思路是如何自动优化给定深度自学网络模型,提高单独计算的单元运算效率,构建约10倍的性能。第三种是拓展TensorFlowAPI,用户需要在模型脚本中控制传输和分析,另一种想法是将输出数据异步复制到CPU,隐藏数据复制的支出,这种做法必须与核融合。研究员雪卉说明了开发的NNI。

雪卉原本专门从事自然语言处理,重新加入系统组后,从自己在上层技术领域开展科学研究的个人经验到达,与微软公司亚洲研究院的首席研究员杨懋开发了NeuralNetwork命名的Intelligence(NNNI)的下层框架。NNI项目起源于传统机器学习开发的复杂过程,特别是深度自学仍处于黑箱状态,研究人员往往需要花费大量时间开展模型自由选择和超强参数调整。

NNI的出现不仅能反对不同的操作系统和编程语言,还能自动帮助用户完成数据分析、模型检查、参数调整和性能分析,使用者能够在不同的分布系统中操作模型。最近,NNI不会以开源工具包的形式对外发表。这给研究、开发者更多尝试创造性的可能性,缓和科学研究和技术发展的步伐。

实现系统最重要的是使用方便,微软公司以上的项目通过系统的优化、创造性,需要更多的科学研究者、开发者和实践者。现在,除了微软公司,其他大公司也在大力推进人工智能系统/平台,英特尔有人工智能全堆栈解决方案,复盖了芯片、处理器、数据库、开源软件工具等苹果公司有机械学习框架CoreML、Create级ML、对话人工智能Siri。未来,人工智能时代的象征系统是什么?我们之后必须探索。

文章:微软公司Build发布会总览:Windows10缺席,但亮点仍有很多Build发布会的AI:微软公司AI云服务全面改版微软公司并购Semanticmachines,Cortana对话AI能力进一步提高微软公司并购AI创业企业Bonsai,深入自学下一篇文章发表了注意事项。


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