業界の開発者にとって朗報です! Baidu PaddlePaddle のディープラーニング機能が Inspur AI サーバーに導入

業界の開発者にとって朗報です! Baidu PaddlePaddle のディープラーニング機能が Inspur AI サーバーに導入

8月28日、北京で開催されたAICC 2019人工知能コンピューティングカンファレンスで、BaiduとInspurは人工知能分野での提携を発表しました。両者は共同でBaidu PaddlePaddleとInspur AIStationの共同ソリューションを構築します。この協力により、ディープラーニング開発者は、Inspur AI サーバーに PaddlePaddle のディープラーニング機能をより便利かつ効率的に適用できるようになります。これを基に、両者は協力して新たなオープンエコシステムを構築し、業界の開発者に力を与え、産業インテリジェンスのプロセスを前進させていきます。

現在、PaddlePaddleの3つの主要なツールモジュールであるPaddleHub、AutoDL Design、PARLと、ERNIE継続学習セマンティック理解フレームワークを含む、優れたパフォーマンスを備えた160以上の事前トレーニング済みモデルがInspur AIStationプラットフォームに統合されていると報告されています。開発者は、俊敏で効率的なAIコンピューティングリソースの管理と展開、および専門的なAIフレームワーク最適化サービスを同時に享受できます。

Baidu PaddlePaddleは、ディープラーニングのトレーニングと予測フレームワーク、モデルライブラリ、ツールコンポーネント、サービスプラットフォームを統合した、中国の完全に機能するエンドツーエンドのオープンソースディープラーニングプラットフォームです。柔軟性と高性能を考慮した開発メカニズム、産業グレードのアプリケーション効果を備えたモデル、超大規模並列ディープラーニング機能、統合推論エンジン設計、体系的なサービスなどの利点があり、ディープラーニング技術の革新と応用を容易にすることに取り組んでいます。

AIStation は、AI エンタープライズ トレーニング シナリオ向けの Inspur の人工知能 PaaS プラットフォームです。コンテナ化された展開、ビジュアル開発、集中管理などを実現し、ユーザーに超高性能の AI コンピューティング リソースを提供し、効率的なコンピューティング パワー サポート、正確なリソース管理とスケジューリング、アジャイルなデータ統合と加速、プロセス ベースの AI シナリオとビジネス統合を実現し、開発環境、コンピューティング リソース、データ リソースを効果的に接続し、開発効率を向上させます。

Baidu PaddlePaddle はオープンソース化されて以来、進化とアップグレードを続けています。今年 7 月初旬にリリースされた PaddlePaddle + Huawei Kirin NPU のコラボレーションは、ディープラーニング フレームワークとチップを接続し、「ハードウェアとソフトウェアの組み合わせ」のアプローチを通じて、中国の業界開発者向けにディープラーニング機能を完全に解き放ちます。

本日発表されたInspur AIStationとの共同ソリューションは、Baidu PaddlePaddleのサーバー側での戦略的なレイアウトを改善し、AIサーバー側でのディープラーニングの能力をさらに発揮するのに役立ちます。この時点で、PaddlePaddle はエンド側とクラウド側の両方で全方位の 3 次元的なカバーを実現しました。

<<:  ディープラーニングの次の段階:ニューラルアーキテクチャの自己学習により、優れたコンピュータビジョンモデルが実現

>>:  1 つの記事で 26 個のニューラル ネットワーク活性化関数 (ReLU から Sinc まで) を紹介します

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

人工知能がソフトウェアテストに混乱をもたらす4つの方法

ソフトウェアテストにおける人工知能の使用はますます一般的になりつつあり、それには十分な理由があります...

AIを拡張するための3つの成功要因

AIからより多くの利益を得るには、管理者はテクノロジーの使用方法を変える必要があります。 [[333...

在庫: 2020 年の最もクールな AI チップ スタートアップ 10 社

AIチップをめぐる争いはインテルやエヌビディアなどの半導体大手の間で激化しているが、多くの中小企業も...

詳細 | ビッグデータアルゴリズムアプリケーションのテストの開発

[[389157]]この記事では、アリババ AI ミドルプラットフォームの技術品質システム、つまり検...

効率が1200倍にアップ! MIT、医薬品製造向けの新たなAIモデルを開発

海外メディアTech Xploreによると、MITの研究者らは最近、新しいタンパク質分子の構造を事前...

FMI2017----人工知能とビッグデータが時代を力づける

2017年8月5日、ペガサスが主催する「FMI人工知能&ビッグデータサミットフォーラム」が北京国家会...

なぜ AIoT が将来の主流となるのでしょうか?

エンジニアであれ消費者であれ、AIとIoT技術が私たちの生活にもたらした変化は誰もが感じています。ビ...

自然:機械が人間の言語の出現を促進する

今週ネイチャー誌に掲載された科学報告で、研究者らはロボットが人間の言語の生成を促進できることを発見し...

...

プロジェクト管理における人工知能の役割

人工知能 (AI) の台頭とさまざまな業界への統合の増加に伴い、プロジェクト管理も進化しています。 ...

人工知能、機械学習、データマイニング、データ分析の関係は何ですか?

人工知能は現在、注目されている分野です。すべてのインターネット企業や著名人が、人工知能はインターネッ...

WeBank AI 主任科学者 NeurIPS の論文で「最新のニューラル ネットワーク盗難防止技術」が明らかに

保護されていないニューラル ネットワークは、誰でも運転できるロックされていない車のようなものです。...

GPT-4Vと人間のデモンストレーションによるロボットのトレーニング:目が学習し、手がそれに従う

言語/視覚入力をロボットの動作に変換するにはどうすればよいでしょうか?カスタムモデルをトレーニングす...

AI によってビデオの偽造が容易になるのでしょうか?

ああ、あの時のビデオテープが本当にあればよかったのに!ジェームズ・コミー氏は6月8日、上院情報委員会...

...