產業(yè)智能化提速，5G元年，頂尖科技企業(yè)、創(chuàng)新力量的技術更迭代與應用推進，正在將全球AI市場引入新階段。9月6日，由國內知名IT社區(qū)CSDN主辦的2019 AI開發(fā)者大會(AI ProCon)主論壇上，百度深度學習技術平臺部總監(jiān)馬艷軍以《飛槳大規(guī)模分布式訓練和高速推理引擎》為題分享了百度深度學習平臺飛槳(PaddlePaddle)的最新技術進展及應用實踐。日漸成熟的的開源深度學習平臺，已為應用普及打好了堅實地基。

　　從驚嘆AI已至到察覺AI已無處不在不過短短數(shù)年，人工智能正在各個產業(yè)領域掀起變革浪潮。而深度學習框架可謂這個智能時代的“操作系統(tǒng)”，通過對底層語言和重要算法模型進行封裝，開發(fā)者無需重復造輪子，可以將更大精力投入研發(fā)，對于應用普及無疑意義重大。“深度學習框架起到了承上啟下的作用，下接芯片，上承各種業(yè)務模型、行業(yè)應用，助力開發(fā)者進行組網、訓練、預測，極大降低了研發(fā)門檻。”馬艷軍表示。

　　早在2012年百度就開始著手研究和應用深度學習技術，2016年，百度飛槳正式開源，成為中國首個也是目前國內唯一開源開放、功能完備的深度學習平臺。經過多年的產業(yè)實踐，百度飛槳已成長為集核心框架、工具組件和服務平臺為一體的端到端開源深度學習平臺，擁有五大核心特性，包括同時支持靜態(tài)圖與動態(tài)圖，提供應用效果最佳官方模型，支持大規(guī)模分布式訓練以及端到端部署，并提供系統(tǒng)化的深度學習服務�，F(xiàn)場，馬艷軍著重介紹了飛槳在訓練和部署兩方面的優(yōu)勢及最新進展。

　　首先在訓練方面，源于百度搜索、推薦等產品的挑戰(zhàn)，飛槳的大規(guī)模分布式訓練能力始終是其重要亮點。飛槳同時支持稠密參數(shù)和稀疏參數(shù)場景的超大規(guī)模深度學習并行訓練，支持萬億規(guī)模參數(shù)、數(shù)百個節(jié)點的高效并行訓練，也是最早提供如此強大的深度學習并行技術的深度學習平臺，高效、穩(wěn)定、成本低廉。以前段時間發(fā)布的ERNIE2.0知識增強的語義理解框架為例，其核心特征“可持續(xù)學習”正需基于超大規(guī)模語料、大規(guī)模GPU集群每天持續(xù)進行多種任務下的預訓練。目前ERNIE已累計學習超10億知識，全面刷新中文NLP任務效果。

　　對于開發(fā)者來說，除了模型的訓練，還會遇到很多在產品工程化問題。在部署環(huán)節(jié)，飛槳完整支持多框架、多平臺、多操作系統(tǒng)，為用戶提供高兼容性、高性能的多端部署能力。近日，飛槳端側推理引擎也重磅升級為Paddle Lite，通過對底層架構設計的改進擁有更高通用性和更極致的性能，配合模型壓縮工具庫PaddleSlim可在端側實現(xiàn)全面領先的高速推理，滿足人工智能應用落地終端側的嚴苛要求。

　　如今，涉及國計民生的重要產業(yè)智能化升級正在不斷提速，行業(yè)頭部企業(yè)人工智能應用深度、廣度已相當可觀。經過踏實探索，百度飛槳已經深入各行各業(yè)，帶來了切實價值，有大批感興趣的產業(yè)開發(fā)者聚集在百度飛槳展臺進行深入交流。

　　在互聯(lián)網領域，百度地圖應用飛槳，為用戶打造更精準的“通行時間智能預估”能力，大幅提升了開發(fā)和調試的便捷性、訓練效率、部署和預測性能，實現(xiàn)每天響應近百億次道路計算請求，并為十萬行業(yè)伙伴提供服務;工業(yè)上，百度飛槳推出能夠高效離線檢驗大量小零件的深度學習框架，基于此框架打造的1臺“端設備”可完成8個質檢員的工作量，大幅提升了質檢效率，且經過簡單培訓的工廠操作員即可獨立完成操作。不僅于此，百度飛槳已助力零售、人力、通訊、地產等多個產業(yè)實現(xiàn)智能化升級。

　　人工智能與產業(yè)的深度結合不僅蘊含著海量的市場機會，同時也是中國在全球市場競爭中的新機遇。作為開源的深度學習平臺，百度飛槳所承擔的正是讓頂尖技術更通用，讓昂貴艱深的“手工打造”轉化為平臺化的生產。門檻的降低，正意味著應用的發(fā)端，AI大生產已不再遙遠。

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