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微軟人工智能系統(tǒng)聯(lián)合中心亮相 講述如何打造全棧AI平臺(tái)

智能
  • 雷鋒網(wǎng)
  • 2018-06-28 15:03

在近來的大會(huì)上,微軟反復(fù)強(qiáng)調(diào)其全新的世界觀“智能云&智能邊緣”。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代掉隊(duì)的微軟,似乎要以這個(gè)新口號(hào)在人工智能時(shí)代脫胎換骨。然而,以Windows操作系統(tǒng)起家的微軟,并沒有放棄“系統(tǒng)”。2017年,微軟定位北京,成立了微軟亞洲研究院-微軟(亞洲)互聯(lián)網(wǎng)工程院人工智能系統(tǒng)聯(lián)合中心,旨在為微軟的AI生態(tài)搭建最核心、最基礎(chǔ)的系統(tǒng)平臺(tái)。

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(微軟微軟全球執(zhí)行副總裁、人工智能及微軟研究事業(yè)部負(fù)責(zé)人沈向洋博士在微軟2018人工智能大會(huì))

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6月20日,微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)、人工智能系統(tǒng)聯(lián)合中心負(fù)責(zé)人周禮棟以及其團(tuán)隊(duì)召開了一次深度workshop,介紹微軟如何做“人工智能時(shí)代的系統(tǒng)創(chuàng)新”。

何為系統(tǒng)?微軟給出的定義是系統(tǒng)就是把零散、復(fù)雜的個(gè)體組織成有序的整體。在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,不妨將這個(gè)抽象又簡(jiǎn)單的名詞理解為平臺(tái)?!耙恢币詠恚④浂际且粋€(gè)平臺(tái)公司,從早期的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù),到云平臺(tái)、分布式系統(tǒng),其實(shí)都可以被稱為‘系統(tǒng)’。”

PC時(shí)代有操作系統(tǒng),互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代有分布式系統(tǒng),AI對(duì)系統(tǒng)提出了新的要求?,F(xiàn)階段的人工智能有三個(gè)非常重要的支柱點(diǎn)——大數(shù)據(jù)、新算法和大計(jì)算。而“系統(tǒng)”作為連接數(shù)據(jù)和算法的紐帶,是一個(gè)不為大眾所熟知的關(guān)鍵要素,一個(gè)好的系統(tǒng)可以有效支撐AI應(yīng)用的架構(gòu)、開發(fā)、部署和落地。

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周禮棟介紹道,微軟人工智能系統(tǒng)聯(lián)合中心要做一個(gè)全棧的AI平臺(tái)(AI Stack),可以為AI開發(fā)者提供全方位支持,讓廣大AI開發(fā)者、AI應(yīng)用背后的技術(shù)團(tuán)隊(duì),讓他們?cè)陂_發(fā)AI應(yīng)用時(shí)更加得心應(yīng)手,沒有后顧之憂,目前主要分為三個(gè)層次:

一、AI計(jì)算能力

從硬件到基礎(chǔ)設(shè)施再到管理系統(tǒng)全部覆蓋,充分利用GPU、FPGA等新興技術(shù),以及云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)有的相對(duì)成熟的大規(guī)模分布式系統(tǒng),讓AI的計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化。

二、AI平臺(tái)中間層

其中包括編程語言、各種工具包等,供開發(fā)AI算法的人使用,為他們提供完善的開發(fā)和運(yùn)行環(huán)境。

三、AI算法

提供成熟的AI算法供應(yīng)用開發(fā)者使用,例如讓微軟認(rèn)知工具包CNTK與TensorFlow、Caffe等框架實(shí)現(xiàn)靈活轉(zhuǎn)換,在一種框架下訓(xùn)練好的模型,可以在另一種框架下無縫使用,并將更多算法集成到Visual Studio中去。

全棧AI平臺(tái)(AI Stack)體現(xiàn)了微軟的系統(tǒng)理念,連接底層技術(shù)和工具包直接提升開發(fā)者進(jìn)行深度學(xué)習(xí)開發(fā)、模型訓(xùn)練的效率,但是對(duì)于開發(fā)者來說整個(gè)系統(tǒng)又像是無形的、不可見的。這樣的系統(tǒng)思路有助于實(shí)現(xiàn)“AI普及化”,打造一個(gè)通用AI平臺(tái)的目標(biāo)。當(dāng)然,目前還需要各個(gè)層面的協(xié)同發(fā)展。

在AI計(jì)算能力方面,英特爾、谷歌等主要發(fā)力AI芯片,微軟則強(qiáng)調(diào)Azure智能云。Azure智能云匯聚了微軟在人工智能領(lǐng)域的大量投入與技術(shù)積累,是開發(fā)、部署、運(yùn)行人工智能的云平臺(tái),同時(shí)也是將智能云與智能邊緣融會(huì)貫通的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。微軟一直在拓展Azure的功能。

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Azure目前有四個(gè)方面:公有云Azure、混合云Azure Stack、物聯(lián)網(wǎng)Azure IoT Edge和Azure Sphere,以這四個(gè)方面打造出完整的計(jì)算環(huán)境,支持全新應(yīng)用場(chǎng)景。

在AI平臺(tái)中間層,微軟已有多種工具:Project Brainwave 、ML.NET、ONNX、OpenPAI、Tools for AI、NNI等,都旨在提供更簡(jiǎn)易、高效的人工智能開發(fā)工具。

微軟于2017年發(fā)布的Project Brainwave能利用Azure上的FPGA基礎(chǔ)架構(gòu)完成實(shí)時(shí)的人工智能處理。用戶只需要通過實(shí)時(shí)的單一批數(shù)據(jù),就能得到以往需要多得多的批量數(shù)據(jù)處理才能得到的結(jié)果。

在Build 2018微軟全球開發(fā)者大會(huì)上,微軟宣布推出跨平臺(tái)、開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架ML.NET的預(yù)覽版。ML.NET讓任何開發(fā)者都能開發(fā)出自己的定制化機(jī)器學(xué)習(xí)模型,并將其融入到自己的應(yīng)用中去——開發(fā)者完全無需具備開發(fā)和調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型的經(jīng)驗(yàn)。

在隨后的微軟2018人工智能大會(huì)上,微軟介紹了兩個(gè)新的工具:Open Platform for AI(OpenPAI)和Tools for AI。

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OpenPAI由微軟亞洲研究院和微軟(亞洲)互聯(lián)網(wǎng)工程院聯(lián)合研發(fā),旨在為深度學(xué)習(xí)提供一個(gè)深度定制和優(yōu)化的人工智能集群管理平臺(tái),其支持多種深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)及大數(shù)據(jù)任務(wù),可提供大規(guī)模GPU集群調(diào)度、集群監(jiān)控、任務(wù)監(jiān)控、分布式存儲(chǔ)等功能。

Tools for AI也是中國(guó)團(tuán)隊(duì)打造,為開發(fā)者提供了一個(gè)全平臺(tái)、全軟件產(chǎn)品生命周期、支持各種深度學(xué)習(xí)框架的開發(fā)套件。開發(fā)者可以通過熟悉的Visual Studio和Visual Studio Code開發(fā)工具,快速開發(fā)深度學(xué)習(xí)相關(guān)的程序。Tools for AI的一鍵安裝功能可以幫助開發(fā)者配置深度學(xué)習(xí)的開發(fā)環(huán)境,配合Visual Studio (Code)自帶的Python語言開發(fā)功能,開發(fā)者可以方便地編輯和調(diào)試基于CNTK、TensorFlow、PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練程序。

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除了以上已經(jīng)發(fā)布的工具外,微軟亞洲研究院資深研究員伍鳴和研究員薛卉在workshop現(xiàn)場(chǎng)演示了微軟在人工智能系統(tǒng)上的創(chuàng)新。

伍鳴展示了三種深度學(xué)習(xí)框架后端優(yōu)化路徑,第一種是一種硬件網(wǎng)絡(luò)技術(shù)RDMA網(wǎng)卡,目前許多以深度學(xué)習(xí)為目標(biāo)應(yīng)用的GPU集群都部署了這樣的網(wǎng)絡(luò)。為了更好地利用如RDMA、NVLink等的高速網(wǎng)絡(luò)硬件的能力,微軟設(shè)計(jì)了一種零拷貝通信機(jī)制,將Tensor數(shù)據(jù)直接傳輸?shù)浇邮斩?。?jīng)過在TensorFlow上的實(shí)驗(yàn),該方法在一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上的收斂速度提高2-8倍。第二種是內(nèi)核融合,其主要思路是如何自動(dòng)對(duì)任意深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)施優(yōu)化,提升單個(gè)計(jì)算單元運(yùn)算效率,實(shí)現(xiàn)約10倍左右的性能加速。第三種是擴(kuò)展TensorFlow API,使用戶可以在模型腳本中直接控制壓縮和量化,另一個(gè)思路是將輸入數(shù)據(jù)異步拷貝到CPU中,掩蓋數(shù)據(jù)拷貝的開銷,這種做法需要和內(nèi)核融合結(jié)合。

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研究員薛卉介紹了其開發(fā)的NNI。薛卉原本從事自然語言處理,在加入系統(tǒng)組后,從自身在上層技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行科研工作的切身體會(huì)出發(fā),和微軟亞洲研究院首席研究員楊懋一起開發(fā)了名為Neural Network Intelligence(NNI)的底層框架。NNI項(xiàng)目源起于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)的繁瑣流程,特別是深度學(xué)習(xí)目前還處于黑箱狀態(tài),研究人員往往需要花費(fèi)大量的時(shí)間進(jìn)行模型選擇和超參數(shù)調(diào)試。NNI的誕生不僅可以支持不同的操作系統(tǒng)和編程語言,自動(dòng)地幫助使用者完成數(shù)據(jù)分析、模型比對(duì)、參數(shù)調(diào)試和性能分析工作,還能方便使用者將模型運(yùn)行在不同的分布式系統(tǒng)上。近期,NNI就會(huì)以開源工具包的形式對(duì)外發(fā)布,這將給研究、開發(fā)人員更多嘗試創(chuàng)新的可能性,加快科研和技術(shù)發(fā)展的腳步。

做系統(tǒng)最重要的是易用性,微軟以上的項(xiàng)目通過系統(tǒng)的優(yōu)化、創(chuàng)新,能夠賦能更多科研人員、開發(fā)者和實(shí)踐者。

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目前除了微軟,其他巨頭公司也在積極推廣人工智能系統(tǒng)/平臺(tái),英特爾有其“人工智能全棧解決方案”,囊括了芯片、處理器、數(shù)據(jù)庫(kù)、開源軟件工具等;蘋果有機(jī)器學(xué)習(xí)框架Core ML、Create ML、對(duì)話式人工智能Siri。未來,人工智能時(shí)代的標(biāo)志性系統(tǒng)究竟是什么樣?還需要我們繼續(xù)探索。


來源:雷鋒網(wǎng)

作者:

編輯:jinpeng

圖片來源:

本文鏈接: http://givenhand.cn/article/20180628/383.html

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