智慧眼：構(gòu)建「星辰」，探索視界
人工智能的迅速發(fā)展正在深刻改變著人類生活，人工智能已經(jīng)成為國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的新焦點(diǎn)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎。經(jīng)過60多年的演進(jìn)，目前的人工智能呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征。
2020年6月18日，智慧眼AI Lab正式發(fā)布并啟用新一代人工智能訓(xùn)練推理框架--星辰，以更好地服務(wù)各垂直行業(yè)對(duì)機(jī)器視覺場(chǎng)景的需要。研發(fā)框架，進(jìn)而開源，是智慧眼AI Lab自成立初的使命之一，目前我們完成了堅(jiān)實(shí)的第一步。
人工智能從理論研究到產(chǎn)品化的過程涉及多個(gè)不同步驟和工具，使得人工智能開發(fā)的相關(guān)環(huán)境紛繁復(fù)雜。為了簡(jiǎn)化和優(yōu)化這個(gè)過程，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共同努力，開發(fā)并完善了多個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)和通用工具，框架由此而來。對(duì)人工智能技術(shù)體系來說，框架意味著堅(jiān)實(shí)的地基，是原點(diǎn)基石，更是持續(xù)健康發(fā)展的前提。
為什么智慧眼要自主開發(fā)框架？
目前比較受開發(fā)者認(rèn)可的框架多半來自國(guó)外，如Google領(lǐng)導(dǎo)的TensorFlow、Facebook打造的pyTorch等，國(guó)內(nèi)也開發(fā)了一些深度學(xué)習(xí)框架，如百度的PanddlePaddle，華為的MindSpore等等。
這些框架的強(qiáng)大毋庸置疑，但也有一定的局限性，比如TensorFlow、pyTorch等框架，對(duì)于機(jī)器視覺類問題來說，沒有針對(duì)性的調(diào)優(yōu)。
隨著任務(wù)復(fù)雜度的不斷提高，由于架構(gòu)設(shè)計(jì)和不斷更新等原因，導(dǎo)致這些主流框架變得繁雜，架構(gòu)優(yōu)化和移植愈加困難，模型的實(shí)際性能還有待提升。同時(shí)大部分框架忽略了多平臺(tái)移植，這使得算法跨平臺(tái)落地困難重重。
針對(duì)這些問題，智慧眼AI Lab根據(jù)機(jī)器視覺的基本任務(wù)（檢測(cè)、分割和識(shí)別）出發(fā)，構(gòu)建了一個(gè)高效的基于組件式訓(xùn)練和自動(dòng)選擇基本模型的人工智能訓(xùn)練平臺(tái)AEVis。
智慧眼同時(shí)配套研發(fā)了能適用各種硬件和各種系統(tǒng)平臺(tái)的推理框架AEBax, 使得AEVis訓(xùn)練模型能無縫快速地部署到各個(gè)平臺(tái)。
由此，AEVis與AEBax共同組成了一款針對(duì)機(jī)器視覺場(chǎng)景的人工智能訓(xùn)練推理框架，名曰：星辰。
星辰—智視(AEVis)：訓(xùn)練端
AEVis基于三大新的設(shè)計(jì)理論進(jìn)行開發(fā)，包括視覺相關(guān)且可定制、深度優(yōu)化且自動(dòng)調(diào)參、視覺任務(wù)直接融合。該訓(xùn)練框架采用多級(jí)分層技術(shù)構(gòu)成，并深度優(yōu)化內(nèi)存，能有效提升模型訓(xùn)練效率及系統(tǒng)運(yùn)行性能。
AEVis的框架由元算子、基模型、視覺件構(gòu)成。機(jī)器視覺采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由算子組成的一個(gè)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)前深度學(xué)習(xí)框架擁有上千種算子。AEVis將算子運(yùn)算進(jìn)一步分解，形成了兩大類共十來種算子基石，目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的算子均可以使用元算子的組合進(jìn)行表達(dá)。
·元算子
AEVis的元算子分成密集計(jì)算類和索引空間類。密集計(jì)算類主要使用向量?jī)?yōu)化技術(shù)，比如向量相乘，而索引空間主要使用索引重排技術(shù)，比如切分和累加。
常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子，如卷積、池化、全連接等操作均可由元算子組合?；谠阕咏M合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使得后面的學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單統(tǒng)一了。比如能方便融合各種計(jì)算圖，提供高效率的計(jì)算；統(tǒng)一管理反向計(jì)算圖和自動(dòng)支持求導(dǎo)；統(tǒng)一調(diào)度CPU-GPU-TPU內(nèi)存，高效內(nèi)存拷貝；統(tǒng)一管理迭代的計(jì)算圖，方便融合優(yōu)化。
·基模型
AEVis 不僅使得用戶可以方便定義新的模型，同時(shí)還提供了豐富的內(nèi)置基模型，用戶可以根據(jù)各自模型進(jìn)行組合，解決具體任務(wù)。
內(nèi)置基模型主要有特征端和目標(biāo)端，特征端包括顏色特征、形狀特征和紋理特征等。
·視覺件
AEVis進(jìn)一步為用戶提供各種視覺件，比如實(shí)現(xiàn)了ResNet，VGG，F(xiàn)aster-RCNN，SSD，DeepLab，Mask-RCNN等多個(gè)視覺網(wǎng)絡(luò)模型?；谝曈X件，機(jī)器視覺團(tuán)隊(duì)可針對(duì)實(shí)際的產(chǎn)品需求，快速反應(yīng)。
星辰—慧識(shí)(AEBax)：推理端
AEBax是業(yè)內(nèi)第一個(gè)全硬件和全平臺(tái)的人工智能推理框架，通過各種底層技術(shù)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)多個(gè)不同硬件平臺(tái)的部署落地，真正實(shí)現(xiàn)一次調(diào)用，處處運(yùn)行。
AEBax擁有三大優(yōu)點(diǎn)
·深度優(yōu)化輕量級(jí)部署
AEBax對(duì)內(nèi)通過深度優(yōu)化不同的計(jì)算核，比如在移動(dòng)端大量使用Neon指令集，在GPU端使用原始態(tài)的Cuda代碼，來統(tǒng)一計(jì)算和資源，達(dá)到輕量化部署的目的。
·統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)模型定義，支持三方平臺(tái)轉(zhuǎn)換
AEBax依靠定義統(tǒng)一的模型格式和調(diào)用接口提供給用戶，用戶只需編碼調(diào)用一次，代碼即可運(yùn)行各大平臺(tái)。AEBax提供了轉(zhuǎn)換工具，能把傳統(tǒng)的Caffe，pyTorch或者tensorflow下訓(xùn)練的模型，轉(zhuǎn)換成我們支持的模型格式，簡(jiǎn)化推理和部署流程。
·完全統(tǒng)一API接口，適用各種平臺(tái)
AEBax對(duì)外提供任務(wù)相關(guān)的一致接口，不僅支持GPU、CPU、ARM等主流硬件平臺(tái)，同時(shí)也支持華為Atlas、比特大陸、寒武紀(jì)等國(guó)產(chǎn)芯片。
智慧開源 探索視界
國(guó)務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能規(guī)劃》中提到，中國(guó)人工智能的發(fā)展遵循4個(gè)基本原則，分別是科技引領(lǐng)、系統(tǒng)布局、市場(chǎng)主導(dǎo)、開源開放，開源開放的重要性不言而喻。開源開放的存在，能夠極大推動(dòng)研發(fā)速度加快、成本節(jié)約、效益最大化，是促進(jìn)人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有效路徑。
回到智慧眼AI Lab的重要使命：開發(fā)框架，而后開源。智慧眼以機(jī)器視覺場(chǎng)景的開源框架為切入點(diǎn)，推出星辰，已完成堅(jiān)實(shí)的第一步。
下一步，智慧眼將逐步開源星辰框架，豐富中國(guó)人工智能技術(shù)體系，為AI行業(yè)構(gòu)建開放共贏的良好生態(tài)，從而為中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展貢獻(xiàn)力量！
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