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学习|在“十四五”这个关键窗口，中国要怎么实现AI自主可控？( 三 )


在训练环节 ， 飞桨在提升协同训练效率的通俗 ， 还在大幅度放松训练所需求的软件、硬件、带宽环境 ， 通俗理解就是在各种学习条件下都能“好好学习”；
在部署环节 ， 飞桨的软硬一体能力起到了重要作用 ， 有针对多硬件支持的底层加速库和推理引擎Paddle Mobile以及Paddle Serving等 ， 打个比方就是 ， 除了教会学生知识 ， 还给他们快速适应环境、实践上手的能力 。
以上可以看到 ， 飞桨在想方设法降低千行万业应用AI的门槛 ， 让“用户”快速上手 ， 实现生产力；让产业无缝进入AI时代 ， 完成变革 。
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成为产业的AI基座 ， 中国技术自强的时代利器
在前三次产业革命中 ， 中国都是被边缘化的看客 ， 如今站在第四次产业革命的起点 ， 我们显然不会错过这个“再次崛起”的机会 ， 那么谁能承担起中国在AI时代的产业基座呢？
就目前来看 ， 百度飞桨责无旁贷 。
特别是在“新基建”的风口之下 ， 飞桨在获得发展机遇的同时也被寄予了更多的期望 ， 中国技术自强的破局期望 。
平心而论 ， 飞桨通过开放大规模深度学习模型训练技术 ， 在训练规模和训练效率上（支持万亿级规模参数的模型训练）与TensorFlow和PyTorch不遑多让 ， 特别是为了进一步降低人工智能的应用门槛 ， 推出无需代码编写的人工智能建模工具EasyDL ， 使用者通过页面拖拽操作和少量数据上传即可创造出定制化的人工智能模型 ， 以此来平衡专业人才与AI需求之间的矛盾 。
百度飞桨技术领先、功能完备、便捷易用的特性 ， 使其成为中国技术自强的代表 ， 将视野放得更高一些 ， 飞桨还将成为中国破局深度学习框架自主可控的一柄利器 。
在不久前的百度世界2020大会上 ， 飞桨又迎来再次进化 。
作为百度大脑“软硬一体AI大生产平台”的“软”的层面 ， 飞桨动态图功能升级实现了动静态的结合 ， 让用户更容易开发模型；全面升级的API体系 ， 则对于开发者更加友好 。 同时在硬件上适配22种芯片型号 ， 覆盖15家硬件厂商 ， 对国产硬件的支持超过TensorFlow和PyTorch 。学习|在“十四五”这个关键窗口，中国要怎么实现AI自主可控？
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（飞桨深度学习平台在百度世界2020大会上发布更新）
此外 ， 在“硬”的层面 ， 此次大会百度自研的AI芯片百度昆仑2预发布 ， 相比2018年发布的中国首款云端通用AI处理器“百度昆仑1” ， 百度昆仑2的性能大幅提升 ， 能够更好地满足各种场景的AI计算需求 。 百度飞桨 ， 加上百度昆仑 ， 软硬一体 ， 使得中国在AI操作系统和AI芯片两大AI核心底层技术上拥有了自主知识产权 。
百度创始人、董事长兼CEO李彦宏也在百度世界2020上表示 ， AI技术研发需要长期坚持 ， 因为它的商业价值不可能在短短几年之内就体现出来 ， 需要科技人员有雄心、有耐心、耐得住寂寞 ， 而且要有坚定的信仰 ， 相信自己一定要掌握这门技术 。 “‘没有一种坚持会被辜负’ ， 我们坚信 ， 只要坚持下去 ， 一定会获得相应的成果 。 ”
操作系统上 ， 我们错过了；芯片 ， 我们也错过了 。
深度学习框架还没掉队 ， 我们要挺住 。
*本文图片均来源于网络   本文首发于微信公众号：智能相对论 。 文章内容属作者个人观点 ， 不代表和讯网立场 。 投资者据此操作 ， 风险请自担 。
（责任编辑：王治强 HF013）


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