グローバル億-登録開発者？エンターテインメントサイン億-指定ステーションは、エバンス・データ・コーポレーション（エヴァンス・データ・コーポレーション）は、最新のデータは、2023年に数が2770万開発に達すると予想されていることを示しています。これは、個々の実現のニーズに傾向が絶えずやって、世界中未満3000万開発者は70万人の生活施設、コードとコード、です。このプロセスは、ハードウェア環境、ネットワーク環境、導入、テスト問題、適応の問題、コストの問題の様々な...問題です。誰かのための優れたツールがありますが、誰かが、良いプラットフォームを持っている技術革新の源である - 開発者、生産性の鍵は、破裂しました。
2020
最初の行は35万行、フレームワークMegEngineを学習バックトラッキング深さ
国光客運曹操Zhiminは、そのビルドの自動化アルゴリズムは、データシステムを開発し、提案として戻る彼は、研究開発の頭だった2013年後半、で、研修やビジネスをすることができます、あまりにも多くの人手と時間を投資することなく、を介して取得することができるようになりますアプリケーションへの研究から、アルゴリズム自動サイクル。
国光客運研究所のインターンに応じて、コードの最初の行から、以下6ヶ月よりも3つの戯曲を書いた、早期に先駆け2014年に行った、深い学習の枠組みMegEngineの初版として、砂漠で研究から生まれました。
その後、順番に必要なビジネスニューラルネットワークを再現しながら、ビジネス部門と通信する客運アカデミー側に依存し、会社の発展のペースに追いつくために。別の6ヶ月は、中旬2015年に、フレームワークモデルのオンライン版のすべてが、すべての内部操作の統合を達成するために、自己開発、自己開発フレームワークのすべてのトレーニングを交換します。
砂漠では、自己開発フレームワークMegEngine全盛期の機会として、Googleは2015年11月にTensorFlowとオープンソースをリリースしました。そして、砂漠を聞かせて驚き、TensorFlow一致でMegEngineのインターフェイスは、このような設計思想の概念としてそのまま。
TensorFlow
内部評価コントラスト後、オープンソースTensorFlow性能は間違いなく継続的自己啓発として、砂漠の決意を強化し10倍遅い自己開発フレームワーク、より砂漠に応じて、満足のいくものではなかったです。
アルゴリズムの枠組みを学習深さが徐々に線形開発指数の変化から変化する基盤となるフレームワークのプレイパフォーマンスです。ビジネス実務における自己開発の利点として、事業の継続的な拡大、オープンフレーム、と3-5日に過去二、三週間から減少アルゴリズムのトレーニング期間を強調し続けています。
基礎となるフレームワークを展開することに加えて、クァンは、データおよび計算能力のインフラに依存して変化を導入しました。
2013年初頭などとして、国光客運に応じて、自分自身のデータのチームを設置し、データのコストを削減しながら、データの重複、誤用やその他の問題を解決するために、データ管理システムMegDataを作成するために、増加のビジネスニーズと、再びコンピューティングリソースMegComputeが完了したコンピューティングプラットフォームの研究雲から学ぶの深さに応じて、この除外のためのボトルネックとなります。
だから、MegEngine、MegData、MegCompute除外を構成するには、AI脳++が出始め、初期のプロトタイプ自動化されたアルゴリズム開発システム、生産性のためのオープンプラットフォームに依存します。VLSIは、脳深部++を頼って、大規模な分散型研修機能のモデルを学習し、業界をリードする分散コンピューティング技術が出て訓練し、累積ゲイン27グローバルAIコンテストの勝者に応じてオープンし、COCO三つの連続レコード業界を作成します。
一緒アローンベター。コード35万行として25日にオープンソースカンファレンス、オープン砂漠、。実践者がため息ほとんど知っているがあります。これはまた、すべての開発者を祝福開発者として、砂漠を祝福巨大なプロジェクトです。
パワー上昇、深い学習フレームワーク「天元」レビューハイライトのソース
記者会見では、フレームワークMegEngineが正式にオープン学習の深さに応じて開き、名称「天元。」その本来の目的は、AI時代に0-1からアルゴリズムを構築するプロセスを加速し、誰もが生産性向上ツールを持つことができ、ボードの中央にいたにもすべてのものの起源である、より多くの開発者は天元に基づくことができるという希望に応じてオープン。
実績のある業界の6年後、1,400人以上のR＆D人材のオープンビューが使用されている、開いているビューは現在、ほぼすべてのAI製品は天元MegEngine建物に基づいています。オープンソースについては、対象と特製大規模なアップグレードに応じてオープン、それは人々に全く新しい外観を示すことができそうという。
クァンによれば、共同創設者およびCTO唐Wenbin導入として、天元オープンソースコードが35万線を有し、C ++は、ほとんどを占めCUDA、パイソンをその後、加えて、含む簡単使用する開発者を可能にするオープンソースのApacheライセンス2.0プロトコルに基づきますいくつかは、市販のシーンを使用問題ありません。
天元MegEngineアーキテクチャ研究所天Zhongboの謎アウトなどの製品の発売サイクル、シニアテクニカルディレクター国光客運、で。アーキテクチャ図から分かるように、天元MegEngineは、上から下には、コンパイラ、ランタイム管理、計算カーネルを最適化し、インターフェース図ショーを計算に分割5つのレベルに分けられます。
また、国光客運に応じて繰り返し訓練と実践は、ピットを避けるために、豊富な経験を蓄積した困難の様々な、直面しました。一方、こうした研修モデルを持参し、非効率的なモデル変換を推論するように、現在の開発環境の痛みのポイントを組み合わせ、研究、マルチフレームが、あまり使いやすいように、コストおよび変換学習フレームワークを使用することによって引き起こされる、両方のダイナミックの静的な障害を持つことはできませんコストが高く、その上、天元は、最適化を目標とし、「簡単に」優先するものにすべてのユーザーをアップグレードされています。
報告によると、天元MegEngineはつまり、4つのような利点があります。
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それはGoogleのTensorFlow、FacebookPytorchやその他のオープンソースのフレームワークの開発者と比較して、以下のことを言及する価値がある、開いているビューは、人工知能の分野に根ざした会社です。六年一日のように、そして常に業界の慣行に準拠し、100％天元MegEngineを移行する機能に基づくモデルは、理論と実践が統一されているように、ビジネスに訓練を受けました。天元は大幅にも、オープンソースの除外は目的、すなわちに依存して確認され、使用する開発者のためのしきい値を減らす「深い学習、単純な開発。」
若い客運「成熟した対価」に応じて、AIシンク、
「AI
トレーニング、および推論を展開するための深い学習アルゴリズムの枠組みに加えて、工業化の過程でのAIも、データが関与して力を計算するが、これはAIプラットフォーム--Brain ++の生産性として、砂漠です。
脳++
繰り返し作成ホイールの問題を回避しながら、オープンソース企業のコア成分として天元MegEngine脳++は間違いなく、使用するために開発した閾値を減少させました。我々はすべて知っているように、初期の深さでの学習は、各開発者がコードの重複の多くを記述する必要があります。今日は大きな違いは、世界中の開発者は、無料試用版天元MegEngineもAIプラット＆ホイットニーを実装することができます。
より多くのパートナー、AIの企業がより多くの企業や開発者が本当にAIを使用できるように、業界が繁栄し続けそうすることを、この共同のネットワーク共有に追加することを期待して天元MegEngineオープンマインドに応じて、国光客運。オープン愛とより便利なものに基づいてこれを行うには許可されているすべての開発者が利用できる漁具「天元」、に応じて、釣りを与えるよりも、人に魚を与えます。
もちろん、これはアルファのオープンソース版として、唯一の砂漠で、そしておそらくいくつかの欠陥が残っている、これはまた、より多くの開発者を求めて、学者は、学生が天元生態を改善するために、手に手に参加しました。
唐Wenbinも指摘：「おそらく天元戦の次の世代は、R＆Dチームとして、砂漠によって行われていないが、あなたと公式のベータ版でそれから作成するために、私たちはあなたとそのまとめを願っていますので、より良い深さの調査を構築しますフレームワーク。 "
国光客運ビューもそれが天元MegEngine開発ロードマップを明確にし、今年6月にベータ版をリリースする計画は、ARMシリーズのCPUのサポート機能を提供します。9月、完全にコンピューティングデバイスの主流をカバーするために天元MegEngine能力、しばらく包括的なアップグレードのダイナミックなコンピューティングパワーを既存のトレーニング経験を推論のプロセス全体を最適化します。