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百度飞桨开源框架v2.2重磅亮相:降门槛 降成本 让AI“触手可得”

美丽说/2021-12-13/ 分类:百科知识/阅读:
12月12日消息,由深度学习技术及应用国家工程实验室主办的WAVE SUMMIT+ 2021深度学习开发者峰会今日召开。此次峰会,飞桨开源框架v2.2重磅亮相。 百度深度学习技术平台部高级总监马艳军与百度AI产品研发部总监忻舟,就飞桨新版 本特性与落地部署应用做了详尽 ...

12月12日消息,由深度学习技术及应用国家工程实验室主办的WAVE SUMMIT+ 2021深度学习开发者峰会今日召开。此次峰会,飞桨开源框架v2.2重磅亮相。

百度深度学习技术平台部高级总监马艳军与百度AI产品研发部总监忻舟,就飞桨新版 本特性与落地部署应用做了详尽解读。

飞桨新版本将如何在解决AI落地产业方面提供全新解答?一起看看。

践行融合创新,飞桨核心技术持续积累与突破

峰会现场,马艳军表示,飞桨作为中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台,核心技术持续积累与突破,全新发布的开源框架2.2版本,涉及深度学习开发、训练、文本任务极致优化、硬件高效适配、低门槛推理部署等多方面创新性技术,赋能开发者,为产业应用和前沿探索提供技术源动力。

开发方面,飞桨提供丰富的API,支持开发者便捷、高效地开发深度学习模型。飞桨框架v2.2的API更加丰富、高效并保持良好的兼容性,有针对性地丰富了100多个API,可支持更广泛模型开发,尤其针对科学计算的模型应用,增加了傅里叶变换、Jacobian/Hessian/VJP/JVP等一系列API,支持量子计算、生命科学、计算流体力学、分子动力学等应用,助力前沿技术探索。

训练方面,全新发布端到端自适应大规模分布式训练技术。针对不同的模型和硬件,抽象成统一的分布式计算视图和资源视图,并通过硬件感知切分和映射功能及端到端的代价模型,搜索出最优的模型切分和硬件组合策略,将模型参数、梯度、优化器状态按照最优策略分配到不同的计算卡上,达到节省存储、负载均衡、提升训练性能的目的。

基于全新的端到端自适应大规模分布式训练技术,百度飞桨在鹏城云脑II集群上采用自适应优化,训练速度达到优化前2.1倍。而近期发布的全球首个知识增强千亿大模型鹏城-百度·文心,也是基于端到端自适应大规模分布式训练技术。

文本任务方面,从文本处理、训练、解码到部署进行全面加速。升级对字符串张量的支持,为开发者提供端到端文本任务开发体验。在预训练模型方面,针对Transformer Encoder的网络结构实现了极致的性能优化,并通过自定义算子功能,融合了NVIDIA FasterTransformer的高性能算子。基于这些优化,框架针对预训练模型形成了训推一体全流程开发体验,让部署代码节省94%。

硬件接入方面,多层次、低成本的硬件适配方案降低了框架与芯片的适配成本。百度自研Kernel Primitive API、NNAdapter、编译器CINN(预发布)三大优化方案,分别对AI算子库、图、编译器后端进行软硬件结合的深度融合优化,极大降低了硬件适配成本,赋能硬件生态圈。

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