Baidu PaddlePaddleがソフトウェアグリーンアライアンス開発者会議に登場。最新の2つの成果は産業実装に直接つながるものだった。

11月19日、アリババ、百度、ファーウェイ、テンセント、網易など国内有名企業が企画・主催する2019年ソフトウェアグリーンアライアンス開発者会議が北京国家会議センターで正式に開幕した。 Baidu のディープラーニング技術プラットフォーム部門のディレクターである馬延軍氏は、300 社を超えるパートナーと 2,000 名を超える開発者が出席した中、大規模な産業用アプリケーション向けのオープンソース ディープラーニング プラットフォーム PaddlePaddle の最新の技術進歩について発表しました。

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ディープラーニング技術の発展と進歩により、人工知能はさまざまな産業のインテリジェント化を推進する中核的な力となりました。上位のアプリケーションをサポートし、下位のチップに接続するディープラーニング フレームワークは、このインテリジェント時代の「オペレーティング システム」と呼べるでしょう。オープンソースのディープラーニング プラットフォームをベースとした開発により、ディープラーニング技術の適用ハードルが効果的に下がり、開発者や企業は業界の主流の開発方法でもある車輪の再発明を避けることができます。

PaddlePaddle は、Baidu の長年にわたるディープラーニング技術研究とビジネス アプリケーションに基づいています。コア ディープラーニング フレームワーク、基本モデル ライブラリ、エンドツーエンドの開発キット、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ています。2016 年に正式にオープン ソースになりました。これは、完全に独立した知的財産権を持つ、中国初で現在唯一の完全にオープン ソースで、技術的に先進的、かつ完全に機能する産業グレードのディープラーニング プラットフォームです。同イベントで、倪光南院士は「ソフトウェアとハ​​ードウェアのエコシステムの新潮流に対応する自主革新」と題する演説で、中国のインターネット情報技術の自主管理の推進を加速するよう呼びかけ、オープンソースソフトウェアがソフトウェア産業のオープンイノベーションを促進する方法を指摘した。

現在、AI+5G+IOTの急速な発展により、フルシーンのスマートコネクテッドライフが到来しています。あらゆる分野で人工知能技術を応用してインテリジェント化を進めており、独立した制御可能な全端末ソフトウェアとハ​​ードウェアのエコシステムを共同で構築することが重要な課題となっています。大規模な産業用アプリケーションの課題に直面した Ma Yanjun 氏は、Paddle の最新の成果であるエッジツーエッジ推論エンジン Paddle Lite 2.0 と 4 つの産業グレードのエンドツーエンド開発キットの共有に重点を置きました。

Baidu Paddleは、検索ランキングや動画推奨などのアプリケーションの超大規模希少機能、数兆のモデルパラメータのオンライン継続学習、モバイル端末上のソフトウェアレベルでの生涯学習、ハードウェアレベルでの異種コンピューティングの課題に対応するため、軽量エッジサイド推論エンジンPaddle Lite 2.0をリリースしました。

Paddle Lite 2.0には、使いやすさの高さ、多数のサンプルコードと操作ガイドの提供、さまざまなデバイスシナリオへの展開の容易化と迅速な実装、幅広いハードウェアサポート、Paddle Liteは現在、8つの主流ハードウェアに加えて、エッジデバイスのHuawei NPUとFPGAをサポートしており、設計アーキテクチャは新しいハードウェアの拡張に非常に便利です、パフォーマンス上の利点、Paddle Liteのパフォーマンス上の利点はFP32シナリオだけでなく、特にモバイル端末で広く普及しているINT8で、その優位性はより明らかになります。パフォーマンスの利点は実際のアプリケーションにとって非常に重要であり、レイテンシーの利点は最終的に開発された製品のユーザー エクスペリエンスに直接関係します。

Paddle LiteとHuawei HiAI Foundationが緊密な共同最適化を実施し、大きな進歩を遂げたことは特筆に値します。会議の午後、HuaweiはHiAI 3.0バージョンを正式にリリースしました。記者会見では、百度のディープラーニング技術プラットフォーム部門の技術マネージャーである高鉄竹氏が、百度Paddle Liteのエンドサイド推論フレームワークの特徴と、Huaweiとのディープラーニングの融合について紹介した。両者は、新世代人工知能産業技術革新戦略提携において、エンドツーエンドのAIソフトウェア標準に関する研究作業を開始しました。標準化された推論インターフェースと標準化されたアプリケーションインターフェースを通じて、エンドツーエンドのAI産業の大規模かつ秩序ある発展を促進し、開発者がエンドツーエンドのAIを使用してアプリケーション革新を行うことをより良く支援します。

現在、インターネット分野だけでなく、多くの伝統的な産業でもディープラーニングの導入が進んでいます。問題定義技術の選択、高い検証コストと長い研究開発サイクル、設備コストの制限、特定のパフォーマンス要件など、実装プロセスにおける実際の課題に対応するため、PaddlePaddle は、ERNIE セマンティック理解、PaddleDetection ターゲット検出、PaddleSeg 画像セグメンテーション、推奨方向の ElasticCTR クリックスルー率推定など、アプリケーション タスク用の 4 つの産業グレード開発キットをリリースしました。これにより、開発のハードルが下がり、低コストで迅速な統合の要件を満たすことができます。

セマンティック理解の面では、ERNIE 開発キットは、継続学習セマンティック理解フレームワーク ERNIE 2.0 に基づくアップグレードです。中国語と英語の 16 のタスクでベンチマーク製品を上回り、軽量ソリューション、包括的な機能、非常に高速な予測、柔軟な展開、プラットフォームのエンパワーメントという 5 つの主要な機能を備えています。

PaddleSeg は、DeepLabv3+、PSPNet、U-Net、ICNet の 4 つの主要なセグメンテーション モデルをカバーする産業グレードの画像セグメンテーション ライブラリです。統一された構成により、ユーザーはトレーニングから展開まで、画像セグメンテーション アプリケーション プロセス全体をより便利に完了できます。

物体検出に関しては、PaddleDetection は 60 以上の事前トレーニング済みモデルを統合しており、Baidu 国際大会の優勝モデルも含まれています。目標は、産業界と学術界に使いやすいターゲット検出モデルを提供することです。このライブラリでは、PaddlePaddle はモバイル デバイスで簡単に使用できるように、多くの小さなターゲット検出モデルも提供します。

パーソナライズされた推奨事項に使用される ELASTIC CTR は、Baidu の産業実践から生まれました。分散トレーニング CTR 推定タスクとサービング プロセスのワンクリック展開を実現し、エンドツーエンドの CTR トレーニングと二次開発ソリューションを提供します。

現在、国民経済と国民生活に関わる重要産業のインテリジェント化が加速しており、業界大手企業の人工知能応用の深さと幅も相当なものになっています。 Baidu PaddlePaddleはさまざまな業界に進出し、具体的な価値をもたらしています。 PaddlePaddle ディープラーニング プラットフォームは、150 万人以上の開発者にサービスを提供しており、カスタマイズされたトレーニング プラットフォームだけで 65,000 社以上の企業ユーザーが利用し、169,000 のモデルがリリースされていると報告されています。