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[導讀]   隨著深度學習技術的成熟,AI人工智能正在逐步從尖端技術慢慢變得普及,計算機通過語音識別、圖像識別、讀取知識庫、人機交互、物理傳感等方式,獲得音視頻的感知輸入,然后從大數(shù)據(jù)中進行學習,得到一個

  隨著深度學習技術的成熟,AI人工智能正在逐步從尖端技術慢慢變得普及,計算機通過語音識別、圖像識別、讀取知識庫、人機交互、物理傳感等方式,獲得音視頻的感知輸入,然后從大數(shù)據(jù)中進行學習,得到一個有決策和創(chuàng)造能力的大腦。然而,這是一項大工程,他并不是只要一家公司他就可以完成的,他需要的是更多的合作。

  今年九月,微軟和 Facebook 發(fā)布了一個全新的開源項目——ONNX,欲借此打造一個開放的深度學習開發(fā)工具生態(tài)系統(tǒng)。該項目的目的是讓不同的神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)框架做到互通互用。詳細信息可參見Facebook、微軟聯(lián)合推出 ONNX 標準,號稱要解決開發(fā)框架碎片化。

  早前,Microsoft CogniTIve Toolkit、PyTorch 和 Caffe2 均已宣布支持 ONNX。而就在今天,AMD、ARM、華為、IBM、英特爾、高通同時宣布支持ONNX。

  這些公司和Facebook、微軟一樣,認識到了ONNX開源系統(tǒng)給工程師和研究者提供的便利性,它可以讓研究人員輕易地在當前頂尖的機器學習工具之間進行轉換,并為項目選擇最好的組合方式。與此同時,ONNX還可以讓更多的開發(fā)人員更容易地進行優(yōu)化。

  任何支持ONNX模型的工具都可以受益,因為ONNX兼容不同的運行時間和庫,其設計初衷是讓業(yè)界最好的人工智能硬件的性能最大化發(fā)揮。

  Facebook表示,ONNX是他們的人工智能團隊中有關深度學習方法的重要組成部分,他們一直致力于推動人工智能的前沿發(fā)展,開發(fā)出更好的學習算法。一旦發(fā)現(xiàn)新的突破,他們就會試圖把這種最先進的技術盡快交付給整個團隊。一旦有了ONNX,他們就可以專注于將大量人工智能相關的研究和產(chǎn)品更緊密地結合在一起,這樣就能更快地進行創(chuàng)新和展開相關研究。

  Facebook同時表示,很高興華為、英特爾、高通等公司加入ONNX開放系統(tǒng),他們也在邀請其他公司加入到ONNX生態(tài)系統(tǒng)中來。ONNX支持在不同的框架之間進行互操作,并能簡化從研究到生產(chǎn)的操作,將有助于提高人工智能研究的創(chuàng)新速度。

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