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百度飞桨硬件生态路线图全公开：硬件伙伴20家，适配29种芯片型号

12月20日 ， 由深度学习技术及应用国家工程实验室与百度联合主办的WAVE SUMMIT+2020深度学习开发者峰会在北京举办 。 百度飞桨作为国内开源最早、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台 ， 继520峰会之后 ， 持续发布前沿产业洞察 ， 重磅技术升级和开源生态成果 。 众多行业专家、知名学者、开源领袖出席峰会 ， 共同探讨产业共进、人才共育以及开源共建 ， 多重举措推动国家AI技术发展 ， 助力产业智能化升级 。
“开源开放已经成为驱动技术创新和加速产业发展的核心动能 。 ”百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰在致辞中表示 ， “开源开放对人类社会过去几百年科学和技术的发展起到非常重要的作用 ， 让我们可以更快追踪到最新的技术进展 ， 并将改进意见以及创新思想迅速进行反馈 ， 形成一个正循环 ， 进一步推动科技的创新迭代 。 当下 ， 中国开源力量正在影响全球的科技创新 。 同时 ， 在以深度学习为代表的人工智能发展浪潮中 ， 产业界已经成为驱动开源开放的重要力量 。 而成熟的开源开放技术生态与开放平台 ， 也正在推动社会各界加快融合发展 。 ”
百度飞桨硬件生态路线图全公开：硬件伙伴20家，适配29种芯片型号文章插图
本届峰会 ， 百度飞桨带来八大全新发布与升级 ， 有支持前沿技术探索和应用的生物计算平台PaddleHelix螺旋桨 ， 开发更加便捷的飞桨开源框架2.0 RC版 ， 端云协同的AI集成开发环境BML CodeLab ， 支持更强大分布式训练的业界首个通用异构参数服务器架构 ， 开源算法库增至200+ ， 飞桨企业版EasyDL智能数据服务升级 ， 飞桨硬件生态路线图以及携手全球开发者开启“大航海”计划 。 可见飞桨技术与生态发展的步调越来越快 。
八大亮点发布 ， 夯实AI技术底座 ， 助力产业智能化
新基建浪潮下 ， 各行各业都拉开了智能化升级的大幕 。 百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜通过三组数据揭示出AI加速下沉的产业洞察 。 她表示 ， 越来越多非互联网IT行业加入到产业智能化升级的浪潮中 ， 两年间占比从53.4% 增至 67.9%;全国城市的AI开发者活跃度持续增高 ， 过去一年佛山、东莞、重庆增速最快;高校AI培训覆盖学科明显增加 ， 非计算机专业高校教师占比从2019年的35%增长到2020年的45% ， 越来越广的专业领域开始拥抱AI 。 飞桨作为AI开发的基础设施 ， 已经在各行业、多地域、众领域发挥并产生者更大的影响 。
峰会现场 ， 吴甜全新发布PaddleHelix螺旋桨生物计算平台 。 先期将开源螺旋桨生物计算开源工具集 ， 提供包括RNA二级结构预测、大规模的分子预训练、DTI药物靶点亲和力预测以及ADMET成药性预测等在内的新药研发和疫苗设计环节的核心能力 ， 帮助生物信息学、计算机交叉学科背景的学习者、研究者和合作伙伴 ， 更便利地构建AI算法模型 。
百度飞桨硬件生态路线图全公开：硬件伙伴20家，适配29种芯片型号文章插图
(百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜)
百度深度学习技术平台部高级总监马艳军带来飞桨开源深度学习平台的全新发布——开源框架V2.0RC版 ， “编程一致、动静统一”的全新开发体验 ， 将让开发者惊艳 。 新框架下 ， 飞桨动态功能走向成熟、API进行了全面升级 ， 同时动静统一的编程体验将为深度概率编程、量子机器学习等前沿学术研究提供更好的支持 。
此外 ， 马艳军还公布了飞桨开源平台在分布式训练和开源算法库方面的升级 ， 以及飞桨硬件生态路线图 。 飞桨推出业内首个通用异构参数服务器架构 ， 其可以大幅提升训练效率 ， 节约成本 ， 真正实现训练效率最优化;开源算法库全面升级 ， 官方算法数量从140+扩展至200+;飞桨硬件生态伙伴达到20家 ， 适配或者正在适配的芯片/IP型号29种 。 飞桨提供了自主可控的坚实底座 ， 加速AI产业生态构建 。


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