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阿里云机器学习PAI构建AI集团军作战,联手Intel在AI软硬件领域发力

2022年05月11日
       第一届“英特尔立异大师杯”深度学习挑战赛已在阿里云天池渠道如火如荼的举行中。本次大赛由英特尔主办, 阿里云核算渠道机器学习PAI联合达摩院以及中文信息协会等组织机构联合承办, 共有近7500支部队报名参赛, 并取得了优异的成果。
       此次AI赛事聚集在当下炽热的核算机视觉OCR范畴以及自然语言处理NLP范畴的经典技能方向, 期望经过竞赛引导开发者们找到更立异优化的技能处理方案, 并促进AI职业界的交流学习, 推进开发者们的技能交流。参赛选手中不只有来自各个企业的参赛部队, 也有许多来自国内闻名高校的年青选手, 包含:北京大学, 复旦大学, 浙江大学, 华北电力大学, 重庆理工大学, 我国海洋大学, 北京科技大学, 北京交通大学, 华中科技大学, 西安电子科技大学, 四川大学等等。在实际场景中文字是人们日子中必不行少的部分, 咱们每天都在日子和作业中处理不行计数的文字信息, 例如:书本中的文字, 海报中的文字, 收据中的文字等等。本次竞赛OCR赛道的使命旨在处理这类光学文字的提取问题:如何将实际场景中呈现的文字信息, 更精确的转化为电子设备能够处理的文本信息, 以满意人们在不同职业运用中的需求。此外, 地址也是日常日子中一种重要且常用的文本信息, 像是轿车导航、电商购物、快递配送、人口普查、水电气开户等都需求咱们用到地址信息。常见的地址可能会包含行政区划信息, 如省、市、县、城镇的信息;也有可能会包含路网信息, 如路名, 路号, 道路设施等;智能地址要素解析能够将地址文本拆分红独立语义的要素, 并对这些要素进行类型辨认的进程。
       而智能地址文本相关性服务更能够协助人类依据不同方式的地址表述来快速查找定位到精确的地址。本次“英特尔立异大师杯”深度学习挑战赛正是由“通用场景OCR文本辨认使命”、“NLP地址要素解析使命”和“NLP地址相关性使命”三个赛道组成, 参赛选手能够自在报名参与任何赛道, 发挥自己的算法技能和创造力, 探究中文语义AI技能在各类日常日子有用场景中的运用。值得一提的是, 本次参赛的开发者能够在阿里云天池实验室供给的交互式建模渠道PAI-DSW进步行模型练习。PAIDSW(DataScienceWorkshop)由阿里云机器学习渠道PAI于2018年针对算法开发人员推出的云端机器学习编程环境, 在已有PAIStudio供给的组件化迁延拽式模型练习服务的根底上, 供给了更具灵活性和自主性的模型开发和练习。PAIDSW在集成JupyterLab的根底上, 内置了丰厚的数据开发和机器学习算法库, 并为天池渠道的参赛选手供给了多种免费的核算资源, 包含当下干流的CPU和GPU。事实上, “英特尔立异大师杯”深度学习挑战赛仅仅PAI和Intel协作的一个缩影。PAI和英特尔协作贯穿了从硬件至驱动再到软件, 第七代高主频实例包含了英特尔至强处理器, 为机器学习渠道供给了十分大的优化空间, 例如在互联网职业, 不管是在内容引荐、广告引荐、产品引荐这些范畴, 把内容信息转换成特征信息, 需求运用十分多的自然语言处理技能, 英特尔产品DLboost能够大幅进步NLP的功率, 推升咱们在公共云客户以及专有云客户运用渠道的性价比。CPU硬件上集成了BF16加快指令能够大幅度进步PAI练习渠道加快的功率, 一起AVX-512指令集供给通用的底层算子。软件调配英特尔®oneAPI深度神经网络库(oneDNN)十分简单集成, 下降优化和运用门槛。
       PAI和英特尔在AI范畴的协作, 能够说是一次成功的强强协作。英特尔关于自己硬件功能的了解以及咱们关于在模型上面临练习对场景的了解, 构成一个更好的联动, 把AI自动化能够做起来, 咱们的用户愈加为所欲为地进行模型的改变。两边协作具有抢先性, 能够推进业界规范的进步, 在benchmark(全球AI功能榜单)进步一步去发布成果, 推进整个CPU渠道作业的演进。从英特尔和阿里云PAI的协作也能够窥探出整个AI技能的开展趋势在向智能化、自动化以及工程化开展。
       Gartner将「AI工程化」列为2021年度九大重要战略科技趋势之一。AI要成为企业生产力,

就必须以工程化的技能来处理模型开发、布置、办理、猜测等全链路生命周期办理的问题。针对AI工程化落地的实践经验, 阿里云以为模型超大规划化是十分重要的一个根底才能。2021年头, 阿里云机器学习PAI、达摩院智能核算实验室联合清华大学共同开发了业界最大规划的中文多模态预练习模型M6。PAI团队自研Whale分布式练习结构, 在核算功率、通讯功率、显存耗费等多个方面进行了深度优化,

然后协助M6模型快速迭代练习。
       根据机器学习渠道PAI, 阿里云期望构建大规划AI端到端的才能, 从底层芯片到分布式体系, 再到上层算法和数据的规划化, 打造AI工程化集团作战的才能,

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