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MindSpore社區經理黃之鵬:國產自研的開源AI框架機會在哪裡?


人工智能行業蓬勃發展,而AI應用能否快速落地,與AI計算框架息息相關。近兩年,國內湧現了一​​批國產自研的AI框架,包括曠視的天元、清華大學的計圖、華為的MindSpore,還有更早的百度飛槳等。但與此同時,在全球範圍內堪稱成功的主流AI框架似乎只剩下PyTorch和TensorFlow兩座大山。當前AI開源框架領域到底處於一個什麼樣的發展階段?國產自研AI框架的機會在哪裡?

10月15日-17日,“有你有我開源節”(開源技術研討會)於深圳召開,InfoQ有幸在會上採訪到了華為計算開源開發與運營部副總監黃之鵬老師,本期InfoQ大咖說就來聊聊國內AI框架的開源和發展趨勢。

以下是採訪視頻回顧,為方便讀者查看,視頻下方也附上了採訪問答實錄。

InfoQ:去年3月MindSpore正式開源,上個月又發布了1.0版本,能否跟我們重點介紹一下MindSpore 1.0的特性?

黃之鵬:MindSpore1.0版本主要集中在穩定性的優化上,一般來說,一個軟件不管它是開源還是閉源,進入到1.0版本的一個業界普遍認知,就是它的穩定性已經足夠好,可以達到生產部署級別。所以1.0版本主要是做了大量的面向穩定性的優化,從而讓後面所有使用MindSpore 1.0的用戶和ISV集成商都可以非常放心地在生產環境使用。

另外,1.0版本也交付了一些比較新的東西,比如DenseNet121、UNet2D-Medical等新模型,還有新的GNN模型BGCF(全稱Bayesian Graph Convolutional Filtering)。其中圖神經網絡模型(GNN模型)是最近比較火的一個領域,非常適合用在電商領域的推薦場景。

除此之外,我們還推出了MindSpore Lite的許多新特性。現在華為手機上,大家所使用的所有跟AI相關的應用,大多數背後都是MindSpore Lite作為引擎在驅動。對於MindSpore Lite,1.0版本也交付了很多新的支持,比如說在Windows開發的支持,比如算子層面新增了對ONNX的支持,支持像TF Lite、Caffe的算子的轉換。整體來說,MindSpore 1.0是朝著易用性、穩定性的方向做了大量的優化工作,與此同時交付了一些比較新的有意思的網絡模型特性。

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