智慧眼：构建【星辰】，探索视界( 二 ) 2020年6月18日

元算子

AEVis的元算子分成密集计算类和索引空间类。密集计算类主要使用向量优化技术，比如向量相乘，而索引空间主要使用索引重排技术，比如切分和累加。

常见的神经网络算子，如卷积、池化、全连接等操作均可由元算子组合。基于元算子组合的神经网络使得后面的学习简单统一了。比如能方便融合各种计算图，提供高效率的计算;统一管理反向计算图和自动支持求导;统一调度CPU-GPU-TPU内存，高效内存拷贝;统一管理迭代的计算图，方便融合优化。

基模型

AEVis不仅使得用户可以方便定义新的模型，同时还提供了丰富的内置基模型，用户可以根据各自模型进行组合，解决具体任务。

内置基模型主要有特征端和目标端，特征端包括颜色特征、形状特征和纹理特征等。

视觉件

AEVis进一步为用户提供各种视觉件，比如实现了ResNet ， VGG ， Faster-RCNN ， SSD ， DeepLab ， Mask-RCNN等多个视觉网络模型。基于视觉件，机器视觉团队可针对实际的产品需求，快速反应。

星辰—慧识(AEBax)：推理端

AEBax是业内第一个全硬件和全平台的人工智能推理框架，通过各种底层技术优化，实现多个不同硬件平台的部署落地，真正实现一次调用，处处运行。

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AEBax拥有三大优点

·深度优化轻量级部署

AEBax对内通过深度优化不同的计算核，比如在移动端大量使用Neon指令集，在GPU端使用原始态的Cuda代码，来统一计算和资源，达到轻量化部署的目的。

·统一标准模型定义，支持三方平台转换

AEBax依靠定义统一的模型格式和调用接口提供给用户，用户只需编码调用一次，代码即可运行各大平台。 AEBax提供了转换工具，能把传统的Caffe ， pyTorch或者tensorflow下训练的模型，转换成我们支持的模型格式，简化推理和部署流程。

·完全统一API接口，适用各种平台

AEBax对外提供任务相关的一致接口，不仅支持GPU、CPU、ARM等主流硬件平台，同时也支持华为Atlas、比特大陆、寒武纪等国产芯片。

智慧开源探索视界

国务院发布的《新一代人工智能规划》中提到，中国人工智能的发展遵循4个基本原则，分别是科技引领、系统布局、市场主导、开源开放，开源开放的重要性不言而喻。开源开放的存在，能够极大推动研发速度加快、成本节约、效益最大化，是促进人工智能技术创新和产业发展的有效路径。

智慧眼：构建【星辰】，探索视界。回到智慧眼AILab的重要使命：开发框架，而后开源。智慧眼以机器视觉场景的开源框架为切入点，推出星辰，已完成坚实的第一步。

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