AI生態迅速發展，百度雲深度學習平台支持國際超算大會

6月18-22日，2017國際超級計算大會(ISC17)在德國法蘭克福展覽中心拉開帷幕，各種最新前沿科技和產品的亮相使AI成為了全球企業及開發者矚目的焦點。百度雲作為國內唯一受邀參展的軟體商，為競賽提供了深度學習平台和運算環境。

最令人感到驕傲的是，此次超算大會上，我國自主研發的兩台超級計算機再次奪得冠亞軍，「AI+China」成為了大會的最紅關鍵詞。全世界都知道，中國政府向人工智慧領域投入了難以估量的財力和物力，更不用說互聯網界有多少企業投身AI相關領域。現在的中國不斷地在研發最新科學技術與尖端智能產品，以此發掘行業發展新路線，使深度學習落地到行業應用中去，以全面推動各行各業產業化、智能化轉型。

賦予智能產品深度學習能力，解決演算法和數據是關鍵

當智能設備帶給我們便利的同時，也提高了用戶對於智能產品的要求。深度學習是AI技術最重要的一部分，為了能夠讓智能設備像人類一樣的思考，機器必須通過深度學習來擺脫數據的限制，理解這個不斷變化的世界。

大數據、大模型、大計算是深度學習的三大支柱，對於開發者來說，這三樣可樣樣都是不小的難題。特別是數據上，一個簡單的圖形識別就需要上百萬人工標註的數據，一個簡單的語音識別就需要成千上萬小時的人工標註數據，如果是一些冷門的應用場景或者是一些疑難雜症，需要耗費的人力、物力將會更多。

關於深度學習技術複雜性， 百度雲AI和大數據首席研發架構師張發恩認為：

「深度學習」網路模型某種意義是多層神經網路以及其各種變化，如卷積神經網路、循環神經網路、對抗生成神經網路、注意力機制神經網路、融合神經網路等。實用的「深度學習」網路模型通常包含數百萬到數十億參數。訓練這樣模型通常需要大量計算資源和訓練技巧。計算資源購買相對容易，但以高效的、分布式的方式將大量計算資源利用起來訓練一個神經網路，並不容易。訓練一個高質量的的「深度學習」模型， 經驗也很重要，比如參數的初始化就很有學問。好的參數初始化事半功倍，壞的初始化會導致訓練失敗。

而早有數據調查表明，相對機器翻譯而言，找來專家做人工翻譯，大概需要花費2200萬美元。無疑，讓一個創業公司或者一些剛剛涉足智能AI的公司拿出這樣一大筆資金是困難的或根本行不通的，因此對於開發者來說，一個便捷、高效、有強大計算能力的深度學習平台的出現顯得尤為迫切。

百度雲深度學習平台，作為一個開發者原可以如此簡單

在這樣的情況下，百度雲深度學習平台依託百度雲強大的雲產品性能和服務，以及NVIDIA領先的AI和GPU計算平台，成為了國內第一個公有雲上基於虛擬化的託管集群，它的出現完美解決了開發者所頭疼的「數據」和「演算法」兩大難題。

在深度學習平台上，開發者可以直接使用平台所提供的解決方案，而這套解決方案早已在百度數千項應用中檢驗過；平台上還有用於儲存深度學習所需要的海量數據，並且支持分布式文件系統的讀取，開發者可以在平台上直接訪問。對於開發者所關心的硬體方面，百度雲平台的掌控也十分嚴格，不管是計算節點定製、網路結構規划上，還是再選型和供電標準上，都經過了十分嚴格的測試，使平台成為一個成熟的軟硬體一體化的深度學習賦能平台。

百度雲深度學習平台基於百度自行研發的分布模式任務調度系統及GPU資源監管系統，還提供給開發者提供深度學習任務調度以及硬體資源監控系統，幫助用戶輕鬆實現集群資源的分配和管控。讓開發者輕鬆獲得和使用深度學習技術，更專註於打造智能應用產品和服務。

共創AI生態繁榮，要將深度學習平台賦能各行各業

在前面提到的國際超算大會上，人們驚訝的發現一些本科生甚至高中生對於深度學習都是手到拈來，這正是得益於百度雲深度學習平台簡單易用的特性。在智能AI奇點爆發之前，越來越多的企業和用戶都希望通過深度學習成為一個「開發者」，以搶得人工智慧的先機。百度雲深度學習平台極大的降低了AI開發門檻，並且提供平台使用和技術入門服務，因此，年輕的科技人、有想法的創業公司都可以加入到開發者的行業中來，有利於更多智能AI產品的創新研發，為AI生態圈輸送了不少新鮮血液。

百度雲深度學習平台作為國內第一個公有雲上基於虛擬化的託管集群，與全球頂尖企業Google、IBM比肩，填補了國內深度學習平台的空白，在行業內起到了領導者的作用。同時百度雲深度學習平台因為有著提供數據儲存、模型訓練、模型預測、運維管理、技術培訓等能夠貫穿整個深度學習周期的技術，也給行業內開發者樹立了一個流程化、標準化、便捷化的模板，通過軟硬體一體化的形式，將深度學習平台賦能給整個AI產業鏈上的各行各業，使人人都可參與到AI生態環境發展的環境中來。

百度一直知道，開發者和企業的參與是AI生態不斷繁榮發展的重要環節，從百度雲深度學習平台上也能看出百度作為AI生態圈領導者的決心與實力，未來百度將繼續布局人工智慧領域，通過開放賦能，為國內外開發者與企業提供更加先進更加方便的深度學習平台，最終推動AI技術向更廣闊的領域發展。

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