人工智能|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开发中心承办的首届全国颠覆性技术创新大赛(以下简称大赛)落下帷幕 , 经过层层选拔 , 最终36个优质项目获得本次大赛的最高奖项——优胜奖 , 其中包括由中国团队自主研发的人工智能操作系统 。
据了解 , 此次大赛在苏州、成都、青岛3个城市进行领域赛 , 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—遴选—培育的新机制 , 重点发现和挖掘一批颠覆性技术方向 , 来自全国各地重点高校、知名科研院所、行业龙头企业、新兴创新企业的2724个技术项目参与了大赛 。
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 , 定位和PC时代的操作系统Windows、移动互联网时代的IOS和安卓类似 , 是连接数据、算法和算力等人工智能要素的关键一环 , 其下接芯片 , 上承应用 , 所有人工智能的算法及应用都要通过深度学习框架进行训练与部署 , 其重要性不言而喻 。
在深度学习框架领域起跑最快的美国 , 拥有着市场占有率最高的两款产品——谷歌研发的TensorFlow和Meta(原Facebook)研发的PyTorch , 几乎形成垄断之势 。 与此同时 , 亚马逊、微软等国际科技巨头也都在自行研发同类产品 。 我国在十四五规划中 , 将深度学习框架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 。 国内百度、华为、旷视等企业也推出了深度学习框架 。
据了解 , 深度学习框架有3个重要维度:完备性、易用性、高效性 。 现有深度学习框架在解决完备性和易用性上已经十分成熟 , 因此高效性就成为国产框架瞄准的突破点 。 此次获得优胜奖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 , 其特点就在于高效性 。 它首创了静态调度与流式执行架构 , 解决了分布式深度学习面临的网络墙难题 , 同时 , 基于全局性视角的分布式编程接口 , 让普通工程师也能快速训练部署大模型 , 从而使更多的企业具备了深度挖掘自身数据资产的能力 , 降低了大模型训练架构的编程门槛 , 让大模型快速落地成为可能 。
【人工智能|国产人工智能操作系统 降低大模型训练架构编程门槛】据了解 , 目前该深度学习框架作为中国团队自主研发的基础软件 , 已形成纯国产化AI模型训练部署解决方案 。 未来 , 还将推出专门适配新兴硬件的标准化模块 。