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2023-02-10

$Hesai Group(HSAI)$ 负债大于总资产，是什么鬼？

2021-05-11

价值投资？...

ARK基金出售苹果和百度等公司部分股票

2021-05-07

大清亡了？

抱歉，原内容已删除

2021-04-22

捧华为有点明显哈😄

抱歉，原内容已删除

2021-04-19

王总牛掰

抱歉，原内容已删除

2021-03-30

高级黑

百度新专利：用手机吹气收起消息通知图形用户界面

2021-03-26

笑屎了，哈哈

哔哩哔哩抄作业将自家公司写成百度世达国际为同一律所

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

2021-02-16

果然是“水大”...

抱歉，原内容已删除

2021-01-24

方便上科创板吗？

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2021-01-14

软文一大堆...

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2021-01-07

收益率多少哈？😄

@等待鳄鱼:$百度(BIDU)$突发的这个消息，拯救了昨天这笔不死不活的call，大部分平价附近赚的都是波动率

2021-01-07

这个算利好么？

百度最快今年上半年在港上市，至少募资35亿美元

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href=https://cj.sina.cn/article/normal_detail?url=https://finance.sina.com.cn/jjxw/2021-03-30/doc-ikkntian1657839.shtml><strong>运营商财经网</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>原标题：百度新专利：用手机吹气收起消息通知图形用户界面?运营商财经 八卦叨/文百度新出个专利，看完还真让人挺好奇的。BAT这三位大佬，小马哥是敲代码出身，在润迅做过好几年软件工程师，因为能力出众做到了开发部主管。杭州马大家都知道，原来是位英语老师，相比之下，李彦宏的技术是最强的，更像一位科学家，在创立百度前，就因为超链算法专利成名，甚至被William Zhang 选做接班人。可前几年，眼看着...</p>\n\n<a href=\"https://cj.sina.cn/article/normal_detail?url=https://finance.sina.com.cn/jjxw/2021-03-30/doc-ikkntian1657839.shtml\">Web 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选做接班人。可前几年，眼看着阿里云、达摩院、平头哥一个赛一个，反而是百度十分低调，感觉没出啥技术，不过，看着最近百度的这几个动作，应该是要发力了。不久前，百度公开了一项“用于手机的吹气收起消息通知图形用户界面”的专利，公开号CN306292657S，申请日期为2020年6月。简单来说，用户对着手机吹气，手机通过听筒识别到吹气的声音特征后，收起悬浮消息通知。别的不说，这个介绍看完，对着手机吹的画面已经来了。","news_type":1,"symbols_score_info":{"BIDU":1,"QNETCN":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2489,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":356900208,"gmtCreate":1616746814404,"gmtModify":1616746814404,"author":{"id":"3570102364847360","authorId":"3570102364847360","name":"alexhu88","avatar":"https://static.tigerbbs.com/6045e95d091e1908bb7402185a5f78e1","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570102364847360","authorIdStr":"3570102364847360"},"themes":[],"htmlText":"笑屎了，哈哈","listText":"笑屎了，哈哈","text":"笑屎了，哈哈","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/356900208","repostId":"2122224734","repostType":2,"repost":{"id":"2122224734","kind":"news","pubTimestamp":1616743620,"share":"https://ttm.financial/m/news/2122224734?lang=&edition=full","pubTime":"2021-03-26 15:27","market":"us","language":"zh","title":"哔哩哔哩抄作业将自家公司写成百度 世达国际为同一律所","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2122224734","media":"新浪港股","summary":"哔哩哔哩在港交所披露的最新公司资料表中，将“哔哩哔哩”写成了“百度集团”，目前，相关资料已更正。值得注意的是，哔哩哔哩和百度的法律顾问都有同一家律所。其中，哔哩哔哩的法律顾问为世达国际律师事务所、天元律师事务所、Walkers （Hong Kong），特别法律顾问为安杰律师事务所，保荐人及包销商的法律顾问为高伟绅律师事务所和通商律师事务所。来源：哔哩哔哩招股书百度的法律顾问为世达国际律师事务所、金杜律律师事务所和Maples and Calder （Hong Kong） LLP，联席保荐人法律顾问为达维律师事务所、海问律师事务所。来源：百度招股书","content":"<html><body><article><p><a href=\"https://laohu8.com/S/BILI\">哔哩哔哩</a>在港交所披露的最新公司资料表中，将“哔哩哔哩”写成了“<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>集团”，目前，相关资料已更正。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210326152715898v2465ai9qmr9dvq\"/><p>值得注意的是，哔哩哔哩和百度的法律顾问都有同一家律所。其中，哔哩哔哩的法律顾问为世达国际律师事务所、天元律师事务所、Walkers （Hong Kong），特别法律顾问为安杰律师事务所，保荐人及包销商的法律顾问为高伟绅律师事务所和通商律师事务所。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210326152716944v246enzzoph7kxu\"/><p>来源：哔哩哔哩招股书</p><p>百度的法律顾问为世达国际律师事务所、金杜律律师事务所和Maples and Calder （Hong Kong） 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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\" 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年，这一年是国产深度学习框架的高光时刻，作为国产领头羊的飞桨动作...</p>\n\n<a href=\"http://stock.10jqka.com.cn/hks/20210325/c628065436.shtml\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/620fa6b7643be76ed489cf4a9bb97db7","relate_stocks":{"BIDU":"百度","QNETCN":"纳斯达克中美互联网老虎指数"},"source_url":"http://stock.10jqka.com.cn/hks/20210325/c628065436.shtml","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/f0343184bd9b9c963ed02b302442e2b8","article_id":"2122902354","content_text":"2016 年，百度 PaddlePaddle 打响了国产深度学习框架开源的第一枪。　　2019 年 4 月，在 Wave Summit 深度学习开发者峰会上，首次发布了PaddlePaddle 的中文名“飞桨”，开始强调自己更适合中国开发者，以及更加专注于深度学习模型的产业实践。与此同时，飞桨的发展开始提速。　　时间来到 2020 年，这一年是国产深度学习框架的高光时刻，作为国产领头羊的飞桨动作频频，不断更新升级。　　2021 年 3 月，百度正式推出飞桨框架 2.0 正式版，实现了一次跨时代的升级。如今，在 GitHub 上，飞桨已收获Star数量达到了14.6k，被越来越多的开发者所使用。　　从开发、训练到部署：飞桨框架 2.0 从“更新升级”到“全面换代”　　飞桨作为我国首个开源开放的深度学习平台，想要保持自己的地位，必须要有自己独特的优势。经过多年的更新迭代，飞桨已经集开发便捷的核心框架、超大规模深度学习模型训练、多端多平台部署的高性能推理引擎和覆盖多领域的产业级模型库四大核心技术于一体，始终保持技术领先与功能完备。如今飞桨已凝聚 265 万开发者，服务 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。　　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 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。　　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。　　二、更高效地训练AI模型　　1、训练更大规模的模型　　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。　　2、业内首个通用异构参数服务器架构　　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。　　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：　　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。　　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。　　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。　　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 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。　　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。”　　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。\n关注同花顺财经（ths518），获取更多机会\n\n责任编辑：jhb","news_type":1,"symbols_score_info":{"BIDU":1,"QNETCN":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2571,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":382684402,"gmtCreate":1613442036006,"gmtModify":1613442036006,"author":{"id":"3570102364847360","authorId":"3570102364847360","name":"alexhu88","avatar":"https://static.tigerbbs.com/6045e95d091e1908bb7402185a5f78e1","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570102364847360","authorIdStr":"3570102364847360"},"themes":[],"htmlText":"果然是“水大”...","listText":"果然是“水大”...","text":"果然是“水大”...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/382684402","repostId":"2111200279","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1921,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":319966908,"gmtCreate":1611482396304,"gmtModify":1703750572799,"author":{"id":"3570102364847360","authorId":"3570102364847360","name":"alexhu88","avatar":"https://static.tigerbbs.com/6045e95d091e1908bb7402185a5f78e1","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570102364847360","authorIdStr":"3570102364847360"},"themes":[],"htmlText":"方便上科创板吗？","listText":"方便上科创板吗？","text":"方便上科创板吗？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/319966908","repostId":"2105441886","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2399,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":335559500,"gmtCreate":1610629015000,"gmtModify":1703745728987,"author":{"id":"3570102364847360","authorId":"3570102364847360","name":"alexhu88","avatar":"https://static.tigerbbs.com/6045e95d091e1908bb7402185a5f78e1","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570102364847360","authorIdStr":"3570102364847360"},"themes":[],"htmlText":"软文一大堆...","listText":"软文一大堆...","text":"软文一大堆...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/335559500","repostId":"2103218215","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1657,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":336192076,"gmtCreate":1610033407495,"gmtModify":1703742245812,"author":{"id":"3570102364847360","authorId":"3570102364847360","name":"alexhu88","avatar":"https://static.tigerbbs.com/6045e95d091e1908bb7402185a5f78e1","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570102364847360","authorIdStr":"3570102364847360"},"themes":[],"htmlText":"收益率多少哈？😄","listText":"收益率多少哈？😄","text":"收益率多少哈？😄","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/336192076","repostId":"336191427","repostType":1,"repost":{"id":336191427,"gmtCreate":1610033250469,"gmtModify":1703742242535,"author":{"id":"3452820583323524","authorId":"3452820583323524","name":"等待鳄鱼","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f06691151687613c6467e9018fe327a0","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3452820583323524","authorIdStr":"3452820583323524"},"themes":[],"htmlText":"<a 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LLP，联席保荐人法律顾问为达维律师事务所、海问律师事务所。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210326152717681v24645au0cmyzjt\"/><p>来源：百度招股书</p></article></body></html>","source":"tencent","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>哔哩哔哩抄作业将自家公司写成百度 世达国际为同一律所</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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LLP，联席保荐人法律顾问为达维律师事务所、海问律师事务所。来源：百度招股书","news_type":1,"symbols_score_info":{"09626":1,"BIDU":1,"BILI":1,"QNETCN":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2154,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":358874557,"gmtCreate":1616682383879,"gmtModify":1616682383879,"author":{"id":"3570102364847360","authorId":"3570102364847360","name":"alexhu88","avatar":"https://static.tigerbbs.com/6045e95d091e1908bb7402185a5f78e1","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570102364847360","authorIdStr":"3570102364847360"},"themes":[],"htmlText":"这种平台如何盈利哈？","listText":"这种平台如何盈利哈？","text":"这种平台如何盈利哈？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/358874557","repostId":"2122902354","repostType":2,"repost":{"id":"2122902354","kind":"news","pubTimestamp":1616654812,"share":"https://ttm.financial/m/news/2122902354?lang=&edition=full","pubTime":"2021-03-25 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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\" 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从“更新升级”到“全面换代”　　飞桨作为我国首个开源开放的深度学习平台，想要保持自己的地位，必须要有自己独特的优势。经过多年的更新迭代，飞桨已经集开发便捷的核心框架、超大规模深度学习模型训练、多端多平台部署的高性能推理引擎和覆盖多领域的产业级模型库四大核心技术于一体，始终保持技术领先与功能完备。如今飞桨已凝聚 265 万开发者，服务 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。　　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 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。　　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。　　二、更高效地训练AI模型　　1、训练更大规模的模型　　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。　　2、业内首个通用异构参数服务器架构　　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。　　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：　　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。　　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。　　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。　　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 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。　　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。”　　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。\n关注同花顺财经（ths518），获取更多机会\n\n责任编辑：jhb","news_type":1,"symbols_score_info":{"BIDU":1,"QNETCN":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2571,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":382684402,"gmtCreate":1613442036006,"gmtModify":1613442036006,"author":{"id":"3570102364847360","authorId":"3570102364847360","name":"alexhu88","avatar":"https://static.tigerbbs.com/6045e95d091e1908bb7402185a5f78e1","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570102364847360","authorIdStr":"3570102364847360"},"themes":[],"htmlText":"果然是“水大”...","listText":"果然是“水大”...","text":"果然是“水大”...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/382684402","repostId":"2111200279","repostType":2,"repost":{"id":"2111200279","kind":"news","pubTimestamp":1613396890,"share":"https://ttm.financial/m/news/2111200279?lang=&edition=full","pubTime":"2021-02-15 21:48","market":"us","language":"zh","title":"如果百度成立芯片公司，其在芯片方面有哪些优势？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2111200279","media":"水大说科技","summary":"由于百度误判了移动互联网，导致百度的市场份额下滑严重，也出现了自上市以来首次股价下跌。这就是百度想要成立芯片公司的主要原因。","content":"<html><body><article><p>大家好，我是水大亦鱼大， [水大说科技]创始人，是一枚自媒体写稿人，每一篇文章都能让您读有所思，读有所获，喜欢我的文章记得点关注哦。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210216094812330v2461gffr98vsj4\"/><p>本文共一千二百多字，大家花3-5分钟就能看完，现在我们直奔主题！</p><p>结论先行:<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>成立芯片公司是一件好事，符合百度的定位，因为百度在科技领域投了很多钱，特别是在无人驾驶技术上面，烧了不知道多少钱。</p><p><strong>那么，问题来了，这个结论从何而来呢？</strong></p><p><strong>接下来，我将通过三个维度进行分析。</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210216094813812v246ty3filhj4u2\"/><p>百度</p><p>百度为何想成立芯片公司？</p><p>最近看到网传消息说百度准备要成立芯片公司，虽然目前官方还没有做出答复，但是互联网上的消息从来不是空穴来风，就像之前说OPPO要出电视机一样，最后还真出了电视机。</p><p>BAT一直是互联网行业的三座大山，我对百度的认识，那得从第一次百度一下开始，我第一次在百度上查资料，是在网吧里进行的，所以印象特别的深刻，那时我还是个中学生。</p><p>由于百度误判了移动互联网，导致百度的市场份额下滑严重，也出现了自上市以来首次股价下跌。不过还好百度反应快，及时做出了调整。在过去的一年里，百度的股价已经涨了很多。</p><p>正因为百度经历过误判（那种滋味真的很不好受），所以百度这次不会放过研发和制造芯片的大好机会了，<strong>所谓一失足成千古恨。</strong></p><p><strong>这就是百度想要成立芯片公司的主要原因。次要原因就是百度现在排行老三，比起阿里的7000亿美元市值和<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>的9300亿美元市值还得继续努力。</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210216094814655v246kuy0c0uxtxi\"/><p>移动互联网</p><p>百度的造车梦</p><p><strong>百度一直有个造车梦，今年百度和吉利达成合作，这意味着百度的造车梦正式落地。</strong></p><p>在2019年，百度就以5712件位列第一，并包揽了深度学习技术、语音识别、自然语言处理、<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>驾驶等多个人工智能核心领域第一，这也是百度连续两年蝉联第一。</p><p>百度在无人驾驶技术上面烧了这么多钱，却一直没法有大地推进，其实就是吃亏在硬件上（包括汽车芯片在内）。</p><p>在这次宣布和吉利组建整车公司之前，百度之前投过一个新能源汽车公司，这家公司的名字叫威马，但结果却实是很不理想，最终以失败告终。在国内提到造车新势力都是三剑客——<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>、理想、小鹏，从没有人会说还有威马。</p><p><strong>百度这次跟吉利合作，可以说是志在必得！</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210216094816082v2468yut5q2kvyt\"/><p>新能源汽车</p><p>国内芯片的发展趋势？</p><p>虽然百度在芯片设计领域积累不多，但是按照百度一贯的方式，会先从别的公司挖几个高级技术人员过来。然后百度会构建自己的闭环生态圈，和自己的AI云服务进行捆绑。</p><p>比如：继续发展昆仑，降低云服务和自动驾驶的成本。在对应业务稳定盈利的情况下，还会进一步扩展收益率的手段（云服务、Appollo / RoboTaxi目前都还没谱）。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210216094817437v246mgmtb32bzxe\"/><p>芯片</p><p>在国内，芯片行业还有很大的发展空间，因为国家在大力扶持自主研发芯片。近年来，随着材料生产、器件制备等技术的不断突破，第三代半导体的性价比优势逐渐显现并正在打开应用市场。</p><p>未来，将广泛应用于5G基站、新能源汽车、特高压、数据中心等场景，而我国正好也在大力支持新能源汽车的发展。</p><p><strong>百度此时不入局，更待何时？</strong></p><p>读到这里喜欢我的文章欢迎点赞+关注，有不同的想法欢迎在评论区留言。水大说科技（全网同名），专注科技领域和互联网行业发展。</p></article></body></html>","source":"tencent","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>如果百度成立芯片公司，其在芯片方面有哪些优势？</title>\n<style 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[水大说科技]创始人，是一枚自媒体写稿人，每一篇文章都能让您读有所思，读有所获，喜欢我的文章记得点关注哦。本文共一千二百多字，大家花3-5分钟就能看完，现在我们直奔主题！结论先行:百度成立芯片公司是一件好事，符合百度的定位，因为百度在科技领域投了很多钱，特别是在无人驾驶技术上面，烧了不知道多少钱。那么，问题来了，这个结论从何而来呢？接下来，我将通过三个维度进行分析。百度百度为何想成立芯片公司？最近看到网传消息说百度准备要成立芯片公司，虽然目前官方还没有做出答复，但是互联网上的消息从来不是空穴来风，就像之前说OPPO要出电视机一样，最后还真出了电视机。BAT一直是互联网行业的三座大山，我对百度的认识，那得从第一次百度一下开始，我第一次在百度上查资料，是在网吧里进行的，所以印象特别的深刻，那时我还是个中学生。由于百度误判了移动互联网，导致百度的市场份额下滑严重，也出现了自上市以来首次股价下跌。不过还好百度反应快，及时做出了调整。在过去的一年里，百度的股价已经涨了很多。正因为百度经历过误判（那种滋味真的很不好受），所以百度这次不会放过研发和制造芯片的大好机会了，所谓一失足成千古恨。这就是百度想要成立芯片公司的主要原因。次要原因就是百度现在排行老三，比起阿里的7000亿美元市值和腾讯的9300亿美元市值还得继续努力。移动互联网百度的造车梦百度一直有个造车梦，今年百度和吉利达成合作，这意味着百度的造车梦正式落地。在2019年，百度就以5712件位列第一，并包揽了深度学习技术、语音识别、自然语言处理、智能驾驶等多个人工智能核心领域第一，这也是百度连续两年蝉联第一。百度在无人驾驶技术上面烧了这么多钱，却一直没法有大地推进，其实就是吃亏在硬件上（包括汽车芯片在内）。在这次宣布和吉利组建整车公司之前，百度之前投过一个新能源汽车公司，这家公司的名字叫威马，但结果却实是很不理想，最终以失败告终。在国内提到造车新势力都是三剑客——蔚来、理想、小鹏，从没有人会说还有威马。百度这次跟吉利合作，可以说是志在必得！新能源汽车国内芯片的发展趋势？虽然百度在芯片设计领域积累不多，但是按照百度一贯的方式，会先从别的公司挖几个高级技术人员过来。然后百度会构建自己的闭环生态圈，和自己的AI云服务进行捆绑。比如：继续发展昆仑，降低云服务和自动驾驶的成本。在对应业务稳定盈利的情况下，还会进一步扩展收益率的手段（云服务、Appollo / RoboTaxi目前都还没谱）。芯片在国内，芯片行业还有很大的发展空间，因为国家在大力扶持自主研发芯片。近年来，随着材料生产、器件制备等技术的不断突破，第三代半导体的性价比优势逐渐显现并正在打开应用市场。未来，将广泛应用于5G基站、新能源汽车、特高压、数据中心等场景，而我国正好也在大力支持新能源汽车的发展。百度此时不入局，更待何时？读到这里喜欢我的文章欢迎点赞+关注，有不同的想法欢迎在评论区留言。水大说科技（全网同名），专注科技领域和互联网行业发展。","news_type":1,"symbols_score_info":{"159813":1,"BIDU":1,"QNETCN":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1921,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":319966908,"gmtCreate":1611482396304,"gmtModify":1703750572799,"author":{"id":"3570102364847360","authorId":"3570102364847360","name":"alexhu88","avatar":"https://static.tigerbbs.com/6045e95d091e1908bb7402185a5f78e1","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570102364847360","authorIdStr":"3570102364847360"},"themes":[],"htmlText":"方便上科创板吗？","listText":"方便上科创板吗？","text":"方便上科创板吗？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/319966908","repostId":"2105441886","repostType":2,"repost":{"id":"2105441886","kind":"news","pubTimestamp":1611473320,"share":"https://ttm.financial/m/news/2105441886?lang=&edition=full","pubTime":"2021-01-24 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src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210124161231286d2358u5wm7mffsy\"/><p>企查查显示，北京度友科技有限公司成立于2020-10-15，法定代表人为梁志祥，注册资本为1000万元人民币。</p><p>其所属行业为科技推广和应用服务业，经营范围包含：技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广、技术服务；软件开发；基础软件服务；应用软件服务；计算机系统服务；软件服务；数据处理和存储支持服务；销售计算机、软件及辅助设备；制作、设计、代理、发布广告；经营电信业务；互联网<a href=\"https://laohu8.com/S/III\">信息服务</a>。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210124161234205d235jhromrvkpkn\"/><p>- THE END -</p><p>转载请注明出处：快科技</p><p>#百度网盘</p></article></body></html>","source":"tencent","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>百度网盘运营主体变更 后续服务将由度友科技提供</title>\n<style 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“度友科技”）。其实，百度网讯、北京度友两家公司都是百度旗下的全资子公司企业，这种运营主体变更在互联网企业中非常常见，包括腾讯、阿里、京东、腾讯都发生过类似情况，对用户几乎没有任何影响。另外，百度网盘在弹出的通告中还明确表示：“此运营主体迁移工作不会对百度网盘用户已享受的服务和权益内容产生影响”。企查查显示，北京度友科技有限公司成立于2020-10-15，法定代表人为梁志祥，注册资本为1000万元人民币。其所属行业为科技推广和应用服务业，经营范围包含：技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广、技术服务；软件开发；基础软件服务；应用软件服务；计算机系统服务；软件服务；数据处理和存储支持服务；销售计算机、软件及辅助设备；制作、设计、代理、发布广告；经营电信业务；互联网信息服务。- THE END 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