内容简介:雷锋网消息,由微软共同发起的开源项目ONNX合作伙伴研讨会首次登陆中国,微软项目总经理Venky Veeraraghavan和微软人工智能平台团队首席项目经理Prasanth Pulavarthi于微软大厦接受了包括雷锋网在内的媒体采访,ONNX进展情况如何,微软又将怎样推动Azure成为最佳人工智能云平台,两位采访对象作了部分解答。ONNX架起硬件和软件的桥梁ONNX即“Open Neural Network Exchange”,即“开放的神经网络切换”。ONNX是一种表示深度学习模型的开放格式。借助O
雷锋网消息,由微软共同发起的开源项目ONNX合作伙伴研讨会首次登陆中国,微软项目总经理Venky Veeraraghavan和微软人工智能平台团队首席项目经理Prasanth Pulavarthi于微软大厦接受了包括雷锋网在内的媒体采访,ONNX进展情况如何,微软又将怎样推动Azure成为最佳人工智能云平台,两位采访对象作了部分解答。
ONNX架起硬件和软件的桥梁
ONNX即“Open Neural Network Exchange”,即“开放的神经网络切换”。ONNX是一种表示深度学习模型的开放格式。借助ONNX,AI开发人员可以更轻松地在最先进的 工具 之间移动模型,并选择最适合他们的组合。ONNX由合作伙伴社区开发和支持。(ONNX is a open format to represent deep learning models. With ONNX, AI developers can more easily move models between state-of-the-art tools and choose the combination that is best for them. ONNX is developed and supported by a community of partners.)
以上是ONNX的官方介绍。雷锋网此前报道,2017年9月份,微软和 Facebook 发布ONNX,欲借此打造一个开放的深度学习开发工具生态系统,该项目的目的是让不同的神经网络开发框架做到互通互用。
把模型从研究阶段推向产品阶段,经常需要转移到不同的框架,ONNX能让人工智能开发者根据任务的需要选择最合适的开发框架,并让硬件厂商进行最佳优化。
ONNX 的工作原理是:实时跟踪某个神经网络是如何在这些框架上生成的,接着,使用这些信息创建一个通用的计算图,即符合ONNX 标准的计算图。
微软项目总经理Venky Veeraraghavan
对于ONNX未来的演进方向,Prasanth Pulavarthi表示,“实际上ONNX的具体的规格一直是在不断的演进当中,它的变化和演进的基础一方面是新的开发工作,还有一方面是出现新的客户需要,每两到四个月,ONNX会更新一次。在这个升级当中我们会添加一些新的运算符,这种运算符实际上是一种数学上的功能,使得用户可以创建新的模型。所以,我们会在未来继续来做这方面的工作,继续创造出新的类型的模型,所以ONNX的规格变化更新是一直持续的。”
微软人工智能平台团队首席项目经理Prasanth Pulavarthi
Venky Veeraraghavan补充道,“ONNX是一个标准,标准之下已经有很多的公司参与进来,微软着重确保相关的工作对于解决微软内部的问题是有帮助的。微软过去已经花费了大量的时间和精力应用在微软内部,不管是Bing、语音还是广告的模型来进行测试,以确保这一套标准是能够支持最为复杂的模型。而且,不仅它能够支持非常复杂的模型,同时在硬件平台上也会有出色的性能表现,并且能够支持各种不同的框架,像TensorFlow,PyTorch。”
雷锋网了解到,AMD、ARM、华为、IBM、英特尔、高通等企业均已加入ONNX开源项目,目前已有超过20家全球企业宣布支持ONNX。
对于业界非常关心的谷歌何时加入ONNX或者最新进展,两位受访对象并没有正面回应,不过Venky Veeraraghavan表示, 微软认为在发展AI方面未来毫无疑问需要依赖开放的标准,微软也已经与谷歌做了充分的沟通,分享了相关计划和想法。不过目前为止,谷歌决定暂时不会积极的参与到ONNX工作当中来。
Azure目标是最强人工智能云平台
据微软官方资料,目前,在多种人工智能开发框架中都能创建ONNX模型,包括PyTorch、Chainer、微软认知工具包(CNTK)、MXNet、ML.Net、TensorFlow、Keras、SciKit-Learn,这个列表还在不断增加。此外,为ONNX模型实现可视化和加速的开发工具生态系统也已初具规模,已经出现了针对典型场景预先训练的ONNX模型。
在全力支持ONNX建设开放互操作人工智能生态系统的同时,微软也在全力将Azure打造成最佳人工智能云平台,从预先训练好的模型到帮助构建模型的云服务,Azure提供了完善的机器学习平台。
雷锋网了解到,微软主要提供三方面的AI能力。第一是算力(infrastructure)层面,针对熟悉算法的数据科学家,微软的GPU服务数月前已经在中国数据中心落地,微软也有非常强的数据相关服务,GPU、CPU、或者虚机,都可以归类成是基础架构层面的AI模式。
第二种受众对象是软件工程师,微软可以提供直接调用现有AI服务的能力,比如bot或者认知服务,统称为API认知服务,微软将其归类为AI Services。第三大类为工具,比如ONNX框架和CNTK框架。此外微软还有Visual Studio和Visual Studio Code等,微软整体AI思路也分为这三部分。
在雷锋网 (公众号:雷锋网) 看来,微软的特点是赋能其他公司或者开发人员打造专属AI工具、AI产品、AI的领导力和竞争力,这也是是微软和其他人工智能公司的区别。
相关文章:
融合 Caffe2、ONNX 的新版 PyTorch 发布在即,能否赶超 TensorFlow?
Pytorch 0.3.0 发布,实现多方面提速,增加对ONNX支持
雷锋网原创文章,未经授权禁止转载。详情见 转载须知 。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- 微软加码ONNX推广力度 Azure欲成最佳人工智能云平台
- 首届中国高校计算机大赛人工智能创意赛落幕,百度加码AI创意
- 芯片加码,依图「超车」?
- 加码数字化 GUCCI上线AR试鞋
- 人脸识别技术加码智慧机场,海康大华纷纷入局
- 加码对抗亚马逊,微软收购开源公司 CitusData
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。