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#雷克世界#「天元」开源，旷视抢占人工智能棋局中的天元位置( 二 )


对于人工智能公司而言 ， 有些时候会面临众多设备和场景 ， 如何才能在每台设备上打造极致性能 ， 从而输出优质的产品和服务？旷视秉持灵活高效的原则 ， 借助高性能算子库 ， 充分释放不同设备的算力 。 通过与参考框架展的训练性能展开横向对比 ， 天元在主流模型上展示出了出色的速度表现 。 同时 ， 在CPU的推理场景下 ， 天元也表现出了良好的性能 。 旷视发现 ， 如果要将算法更好地部署在各种设备中 ， 或者利用现有设备训练更大模型、支撑更多种类的算法 ， 需要采取高效的内存优化策略 ， 降低显存占用 。 因此 ， 天元内置了高效的内存优化策略 。 此外 ， 通过采用亚线性内存优化技术 ， 天元还可以在保证计算速度几乎不变的前提下大幅提升训练能力 。 “我们在内部的一些评测中 ， 可以实现某些大模型20倍以上的内存节省 ， 速度几乎不变 。 ” 田忠博说道 。
训得好、训得快、训得动
#雷克世界#「天元」开源，旷视抢占人工智能棋局中的天元位置
本文插图
天元可以实现框架与算法的协同 ， 做到训得好 。 孙剑表示 ， 计算平台之间存在很大的差异 ， 基于这些差异 ， 开发者难以设计一种网络满足全部需求 。 天元可以根据不同设备的计算特性 ， 协同设计网络结构和框架算子 ， ShuffleNet就是协同设计的结果 。 如今 ， ShuffleNet在智能手机人脸识别方面实现了出色的应用 。
天元是一个高效的训练系统 。 在计算机视觉领域的MS COCO挑战赛中 ， 旷视在2017年、2018年、2019年连续夺冠 ， 其中非常关键的优势在于其拥有天元这样训得快的系统 。 天元极大地减少了创新时间 ， 可以在单位时间内完成更多测试 ， 加快研发人员加快对困难问题的理解和认知 。
天元具备大规模能力 。 旷视和北京智源人工智能研究院发联合发布了Objects365 ， 目前已更新至Objects365 V2版本 。 该数据集中有365种常见物体、超过200万张图像、超过2800万个人工标志框 。 面对庞大的数据集 ， 天元可以实现训得动 ， 能够在短时间内完成训练 。
旷视此次发布的是天元Alpha版本 ， 预计6月会发布Beta版本 ， 9月发布正式的1.0版本 。 “希望更多人能够对我们的产品提出批评建议 ， 一起来贡献Code” ， 唐文斌表示 。
“如果把天元比作一个小孩的话 ， 今天可能是他走出房间去迎接阳光 ， 想为这个社会去做更多事情的时候 。 ”在发布会的最后 ， 唐文斌说道 ， “同时 ， 也希望社会各界的朋友对他有更多的呵护 ， 对他有更多的帮助 ， 我们一起来帮助他真正的成长 。 ”
围棋中 ， 天元代表棋盘正中心的点位 ， 而旷视能否在人工智能这盘棋局中占据C位 ， 我们拭目以待！


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