alexhu88
2021-03-25
这种平台如何盈利哈？
解密百度飞桨框架2.0正式版 从开发、训练到部署全面换代
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10万多家企业，创建了超过 34 万个模型，帮助越来越多的行业完成AI赋能，实现产业智能化升级。</p><p contenteditable=\"false\"><img src=\"https://e.thsi.cn/img/bb309039ed23f769\"/></p><p> 与之前的版本迭代相比，此次 2.0 版本的发布对于飞桨来说，不仅仅是一次常规升级，而是一次“基础设施”的全面更新换代!这一次，百度从产业实践的全流程出发，对 深度学习模型的开发、训练、部署进行了整体优化，进一步加速 AI 应用的大规模落地。</p><p contenteditable=\"false\"><img src=\"https://e.thsi.cn/img/deede0d798aaefeb\"/></p><p> <strong>一、更高效地开发 AI 模型</strong></p><p> <strong>1、成熟完备的动态图模式</strong></p><p> 由于命令式编程模式(动态图)对开发者的友好性，飞桨于 2019 年初也在推进动态图功能。此次升级，飞桨将默认的开发模式升级为动态图，这标志着飞桨的动态图功能已经成熟完备。据了解，飞桨 框架2.0 支持用户使用动态图完成深度学习相关领域全类别的模型算法开发。动态图模式下，开发者可以随时查看变量的输入、输出，方便快捷的调试程序，带来更好的开发体验。</p><p> 为了解决动态图的部署问题，飞桨提供了全面完备的动转静支持，在 Python 语法支持覆盖度上达到领先水平。开发者在动态图编程调试的过程中，仅需添加一个装饰器，即可无缝平滑地自动实现静态图训练或模型保存。同时飞桨框架 2.0 还做到了模型存储和加载的接口统一，保证动转静之后保存的模型文件能够被纯动态图加载和使用。</p><p> 在飞桨框架 2.0 版本上，官方支持的动态图算法数量达到了 270+，涵盖计算机视觉、自然语言处理、语音、推荐等多个领域，并且在动态图的训练效率和部署效率方面都有所提升。2.0版本的动态图支持了自动混合精度和量化训练功能，实现了比静态图更简洁灵活的混合精度训练接口，达到媲美静态图的混合精度和量化训练效果。</p><p> 同时，为了推进各个主流场景的产业级应用，飞桨的系列开发套件也随飞桨框架 2.0 完成了升级，全面支持动态图开发模式。</p><p> <strong>2、API体系全新升级</strong></p><p> API 是用户使用深度学习框架的直接入口，对开发者使用体验起着至关重要的作用。飞桨框架 2.0 对 API 体系进行了全新升级，包括体系化的梳理以及简洁化的处理，而且飞桨框架 2.0的 新API 体系完全兼容历史版本，同时飞桨提供了升级工具，帮助开发者降低升级迁移成本。</p><p> 体系化：飞桨重新梳理和优化了 API 的体系结构，使其更加清晰、科学，让广大开发者可以更容易地根据开发使用场景找到想要的 API。此外可以通过 class 和 functional 两种形式的 API 来模块化的组织代码和搭建网络，提高开发效率。同时，API 的丰富度有了极大的提升，共计新增 API 217 个，优化修改 API 195 个。</p><p> 简洁化：提供更适合低代码编程的高层 API。像数据增强、建立数据流水线、循环批量训练等可以标准化的工作流程，以及一些经典的网络模型结构，在飞桨框架2.0中，都被封装成了高层 API。基于飞桨高层 API，开发者只需10行左右代码就可以编写完成训练部分的程序。最为重要的是，高层 API 与基础 API 采用一体化设计，即在编程过程中可以同时使用高层 API 与基础 API，让用户在简捷开发与精细化调优之间自由定制。</p><p contenteditable=\"false\"><img src=\"https://e.thsi.cn/img/17028a77b7189946\"/></p><p> <strong>二、更高效地训练AI模型</strong></p><p> <strong>1、训练更大规模的模型</strong></p><p> 飞桨的英文名 Paddle 其实就是并行分布式训练学习的缩写，因此分布式训练可以说是飞桨与生俱来的特性。飞桨支持包括数据并行、模型并行、流水线并行在内的广泛并行模式和多种加速策略。在飞桨框架2.0 版本中，新增支持了混合并行模式，即数据并行、模型并行、流水线并行这三种并行模式可以相互组合使用，更高效地将模型的各网络层甚至某一层的参数切分到多张 GPU 卡上进行训练，从而实现支持训练千亿参数规模的模型。</p><p> <strong>2、业内首个通用异构参数服务器架构</strong></p><p> 飞桨框架2.0推出了业内首个通用异构参数服务器技术，解除了传统参数服务器模式必须严格使用同一种硬件型号Trainer节点的枷锁，使训练任务对硬件型号不敏感，即可以同时使用不同的硬件进行混合异构训练，如CPU、GPU(也包括例如V100、P40、K40的混合)、AI 专用加速硬件如昆仑芯片等，同时解决了搜索推荐领域大规模稀疏特征模型训练场景下，IO 占比过高导致的计算资源利用率过低的问题。通过异构参数服务器架构，用户可以在硬件异构集群中部署分布式训练任务，实现对不同算力的芯片高效利用，为用户提供更高吞吐，更低资源消耗的训练能力。</p><p contenteditable=\"false\"><img src=\"https://e.thsi.cn/img/6d4f654af4f2b97e\"/></p><p> 通用异构参数服务器架构之所以被称之为通用，主要在于其兼容支持三种训练模式：</p><p> <strong>1、可兼容全部由CPU机器组成的传统参数服务器架构所支持的训练任务。</strong></p><p> 2、可兼容全部由GPU或其他AI加速芯片对应机器组成的参数服务器，充分利用机器内部的异构设备。</p><p> 3、支持通过CPU机器和GPU或其他AI加速芯片对应机器的混布，组成机器间异构参数服务器架构。</p><p> 异构参数服务器拥有非常高的性价比，如下图所示，仅用两个CPU机器加两个GPU机器就可以达到与4个GPU机器相仿的训练速度，而成本至少可以节约35%。</p><p contenteditable=\"false\"><img src=\"https://e.thsi.cn/img/553338fc2bde0493\"/></p><p> <strong>三、更广泛地部署AI模型到各种硬件</strong></p><p> AI产业的广泛应用离不开各种各样的人工智能硬件的繁荣，当前包括<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>、ARM等诸多芯片厂商纷纷开展对飞桨的支持。飞桨还跟飞腾、海光、鲲鹏、龙芯、申威等 CPU 进行深入适配，并结合麒麟、统信、普华操作系统，以及百度昆仑、海光 DCU、<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/90027\">比特大陆</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/603893\">瑞芯微</a>（603893）、<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>、英伟达等 AI 芯片深度融合，与浪潮、<a href=\"https://laohu8.com/S/603019\">中科曙光</a>（603019）等服务器厂商合作形成软硬一体的全栈AI基础设施。当前飞桨已经适配和正在适配的芯片或 IP达到 29款，处于业界领先地位。</p><p> <strong>自主可控的必要性：TensorFlow、PyTorch 并不完美</strong></p><p> 很多人对国产深度学习框架的发展抱有怀疑态度，认为这些工作只不过是在拾人牙慧，重复造轮子，而且 AI 开源框架的搭建是一项费时费力的庞大工程。如果没有超越现有主流框架的想法，去重复造一套没有技术创新的轮子，“性价比”似乎不高，对技术人员来说吸引力也不大。</p><p> 然而 AI 的大规模落地仍然处在起步阶段，深度学习技术依然在不断发展，复杂程度也在不断提高，而 TensorFlow、PyTorch 等国外框架并非没有提升的空间，因此飞桨等国产框架依然有很大的机会。</p><p> 业内的一位算法工程师表示，TensorFlow 对稀疏模型的处理能力，大规模分布式计算能力，以及在 Embedding 内存利用率上，仍然有提升空间，而且 TensorFlow 2.0 API 混乱的问题也亟待解决;而 PyTorch 也是类似，主要关注解决密集模型，对稀疏模型的关注度欠缺。</p><p> 此外，飞桨免费开放了很多预训练模型，可以直接在产业界落地，因此对于小型企业来说更有利，成本更低，同时也能取得不错的效果。由于 AI 正在从云端走向边缘端，而飞桨对多芯片平台的适配和支持，也带了很大的部署优势。</p><p> 与此同时，百度也在加大构建飞桨社区的扶持，因此中国开发者也可以获得更及时、更个性化的支持。</p><p> 今年 3 月美国国家人工智能安全委员会(the National Security Commission on Artificial Intelligence，NSCAI)发布的一份报告，提出了对于总统拜登、国会及企业和机构的数十项建议，以期压制中国 AI 的发展。这也说明了构建中国自主可控核心技术栈的重要性和必要性。</p><p> 新加坡工程院院士、IEEE Fellow 颜水成在CSDN《2020-2021 中国开发者调查报告》中点评道“以飞桨为代表的国产框架已经在快速崛起，其市场占有率已经不可忽视。”</p><p> 2021 年，基于飞桨的企业级的开发工具库数量越来越多，内容越来越丰富，加入飞桨生态社区的用户越来越多。有着先发优势的百度，如今在 AI 基础设施这一领域已经走得更远，也将走得更稳。</p>\n<p><strong>关注<a href=\"https://laohu8.com/S/300033\">同花顺</a>财经（ths518），获取更多机会</strong></p>\n<span></span>\n<div><span>责任编辑：jhb</span></div>\n</div></body></html>","source":"tonghuashun","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>解密百度飞桨框架2.0正式版 从开发、训练到部署全面换代</title>\n<style 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万个模型，帮助越来越多的行业完成AI赋能，实现产业智能化升级。 与之前的版本迭代相比，此次 2.0 版本的发布对于飞桨来说，不仅仅是一次常规升级，而是一次“基础设施”的全面更新换代!这一次，百度从产业实践的全流程出发，对 深度学习模型的开发、训练、部署进行了整体优化，进一步加速 AI 应用的大规模落地。 一、更高效地开发 AI 模型 1、成熟完备的动态图模式 由于命令式编程模式(动态图)对开发者的友好性，飞桨于 2019 年初也在推进动态图功能。此次升级，飞桨将默认的开发模式升级为动态图，这标志着飞桨的动态图功能已经成熟完备。据了解，飞桨 框架2.0 支持用户使用动态图完成深度学习相关领域全类别的模型算法开发。动态图模式下，开发者可以随时查看变量的输入、输出，方便快捷的调试程序，带来更好的开发体验。 为了解决动态图的部署问题，飞桨提供了全面完备的动转静支持，在 Python 语法支持覆盖度上达到领先水平。开发者在动态图编程调试的过程中，仅需添加一个装饰器，即可无缝平滑地自动实现静态图训练或模型保存。同时飞桨框架 2.0 还做到了模型存储和加载的接口统一，保证动转静之后保存的模型文件能够被纯动态图加载和使用。 在飞桨框架 2.0 版本上，官方支持的动态图算法数量达到了 270+，涵盖计算机视觉、自然语言处理、语音、推荐等多个领域，并且在动态图的训练效率和部署效率方面都有所提升。2.0版本的动态图支持了自动混合精度和量化训练功能，实现了比静态图更简洁灵活的混合精度训练接口，达到媲美静态图的混合精度和量化训练效果。 同时，为了推进各个主流场景的产业级应用，飞桨的系列开发套件也随飞桨框架 2.0 完成了升级，全面支持动态图开发模式。 2、API体系全新升级 API 是用户使用深度学习框架的直接入口，对开发者使用体验起着至关重要的作用。飞桨框架 2.0 对 API 体系进行了全新升级，包括体系化的梳理以及简洁化的处理，而且飞桨框架 2.0的 新API 体系完全兼容历史版本，同时飞桨提供了升级工具，帮助开发者降低升级迁移成本。 体系化：飞桨重新梳理和优化了 API 的体系结构，使其更加清晰、科学，让广大开发者可以更容易地根据开发使用场景找到想要的 API。此外可以通过 class 和 functional 两种形式的 API 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异构参数服务器拥有非常高的性价比，如下图所示，仅用两个CPU机器加两个GPU机器就可以达到与4个GPU机器相仿的训练速度，而成本至少可以节约35%。 三、更广泛地部署AI模型到各种硬件 AI产业的广泛应用离不开各种各样的人工智能硬件的繁荣，当前包括英特尔、英伟达、ARM等诸多芯片厂商纷纷开展对飞桨的支持。飞桨还跟飞腾、海光、鲲鹏、龙芯、申威等 CPU 进行深入适配，并结合麒麟、统信、普华操作系统，以及百度昆仑、海光 DCU、寒武纪、比特大陆、瑞芯微（603893）、高通、英伟达等 AI 芯片深度融合，与浪潮、中科曙光（603019）等服务器厂商合作形成软硬一体的全栈AI基础设施。当前飞桨已经适配和正在适配的芯片或 IP达到 29款，处于业界领先地位。 自主可控的必要性：TensorFlow、PyTorch 并不完美 很多人对国产深度学习框架的发展抱有怀疑态度，认为这些工作只不过是在拾人牙慧，重复造轮子，而且 AI 开源框架的搭建是一项费时费力的庞大工程。如果没有超越现有主流框架的想法，去重复造一套没有技术创新的轮子，“性价比”似乎不高，对技术人员来说吸引力也不大。 然而 AI 的大规模落地仍然处在起步阶段，深度学习技术依然在不断发展，复杂程度也在不断提高，而 TensorFlow、PyTorch 等国外框架并非没有提升的空间，因此飞桨等国产框架依然有很大的机会。 业内的一位算法工程师表示，TensorFlow 对稀疏模型的处理能力，大规模分布式计算能力，以及在 Embedding 内存利用率上，仍然有提升空间，而且 TensorFlow 2.0 API 混乱的问题也亟待解决;而 PyTorch 也是类似，主要关注解决密集模型，对稀疏模型的关注度欠缺。 此外，飞桨免费开放了很多预训练模型，可以直接在产业界落地，因此对于小型企业来说更有利，成本更低，同时也能取得不错的效果。由于 AI 正在从云端走向边缘端，而飞桨对多芯片平台的适配和支持，也带了很大的部署优势。 与此同时，百度也在加大构建飞桨社区的扶持，因此中国开发者也可以获得更及时、更个性化的支持。 今年 3 月美国国家人工智能安全委员会(the National Security Commission on Artificial 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