Yapay zeka açık kaynağının yükselen gücü! OPEN AI LAB Edge AI muhakeme çerçevesi Tenigne tam yorumlama
Akıllı şeyler (genel hesap: zhidxcom) metin | Wei Shiwei
Son zamanlarda, yerli yapay zeka (AI) açık kaynak ekosistemi aniden canlı hale geldi.Tsinghua Üniversitesi, bir takviye öğrenme platformunu yeni açık kaynaklı hale getirdi ve Huawei ve Megvii, art arda açık kaynaklı AI hesaplama ve derin öğrenme çerçevelerine sahip oldu.
Akademiden endüstriye, "açık kaynak", AI alanında anahtar kelime haline geldi. Bilgisayar endüstrisinin gelişme aşamasına kadar geliştirdiği fenomenlerden biri olan açık kaynak, AI endüstrisinin çiçek açması için vazgeçilmez bir itici güç sağlıyor.
Bir yandan, insanlara balığa öğretmekten insanlara balık tutmayı öğretmeye dönüşümü, yapay zeka için açık ve birlikte ilerleyen bir ekolojik ortam oluşturdu ve endüstrinin yapay zeka uygulamasını hızlandırmasına yardımcı oldu; diğer yandan, sektördeki pratik sorunları çözerken güncellenmeye devam ediyor. Ve yineleme, aynı zamanda AI alanına sürekli olarak önemli teknik besinler ve yaratıcılık sağlar.
Önemli açık kaynak güçleri arasında OPEN AI LAB'ın Tengine'ı ilgiyi hak ediyor.
Bu başlangıç şirketi Aralık 2016'da doğdu. Üç yıldan fazla süren geliştirmeden sonra, art arda AIoT uç hesaplama için bir AI çıkarım hızlandırma çerçevesi olan Tengine ve uçtan uca tek noktadan uçtan uca çözüm platformu Tengine2 gibi platform düzeyindeki ürünleri piyasaya sürdü. AI bilgi işlem gücü, algoritmalar ve endüstri çözümlerinin derinlemesine işbirliği, alt endüstrilerde AI teknolojisinin ticarileştirilmesini hızlandırır.
son günlerde, Smart Things, OPEN AI LAB'ın kurucu ortağı ve CTO'su Huang Mingfei ile derinlemesine bir diyalog kurdu. Konuşma sırasında Huang Mingfei, Tengine'in Tengine aracılığıyla daha fazla geliştiriciyi popülerleştirmek ve daha geniş bir endüstri uygulama dağıtımından yararlanmak için büyük bir açık kaynak topluluğu olan OpenCV ile derinlemesine bir işbirliği içinde olduğunu da ortaya koydu.
"Tengine" tam olarak nedir? Mükemmelliğin ardında, OPEN AI LAB'ın kendisini yeni ortaya çıkan Çin AI açık kaynak ekosistemine adaması için konumlandırması nedir? Aynı zamanda, OpenCV ile işbirliğinin AI açık kaynak ekosistemi üzerindeki önemi ve etkisi nedir?
Huang Mingfei, OPEN AI LAB'ın kurucu ortağı ve CTO'su
1. Çin'in yapay zeka açık kaynak dalgasının arka planı altında, AIoT şiddetli bir iniş savaşıdır
Google'ın derin öğrenme çerçevesi TensorFlow, açık kaynak bayrağını yükselttiğinden beri, AI çerçevesinin açık kaynağı giderek akademik ve sektörde bir trend haline geldi.
TensorFlow'a ek olarak, Keras, PyTorch, Caffe, Theano, PaddlePaddle, Angel, XDL gibi yapay zeka çerçeveleri ve platformları, bir grup geliştiricinin ilgisini çeken açık kaynaklı projeler olarak geliştirildi.
Aslında, AI çerçevelerinin açık kaynağı ve bir dizi akıllı geliştirme platformu, son yıllarda AI'nın karşılaştığı iniş zorluklarıyla yakından ilgilidir.
Şu anda, hayatın her alanı "AI" gibi görünmektedir, ancak karmaşık pratik uygulama senaryoları, AI çerçeveleri ve platformları için etkili çözümlerin nasıl sağlanacağı şüphesiz en büyük beklentileri taşır ve yukarı doğru farklı algoritma modelleri ve uygulamaları taşımalıdır. Çeşitli yongalar ve bilgisayar işletim sistemleri ile aşağı doğru uyumluluk.
Yukarı ve aşağı akıştan kapsamlı katılımı çekmek için açık kaynak yoluyla, topluluk temelli işbirliği, teknoloji yinelemelerini daha hızlı ve daha yaygın olarak kullanmak ve sonuçta sektörde ortak refah elde etmek için birlikte çalışır. Aynı zamanda, 5G'nin temsil ettiği Nesnelerin İnterneti (IoT) iletişim teknolojisi hızla gelişti ve AI ve IoT, Akıllı Nesnelerin İnterneti (AIoT) ile birleşti.
Huang Mingfei'nin görüşüne göre, AIoT teknolojisinin endüstride düşük maliyetli, gerçek zamanlı, düşük güç tüketimi, yüksek güvenilirlik ve gizlilik ve güvenlik sorunlarının ortaya çıkması nedeniyle popülaritesi nedeniyle, AI bilgi işlem buluttan bilgelik gibi uç düğümlere doğru ilerliyor Ulaşım, otonom sürüş, akıllı ev ve kentsel beyin alanlarında, yüz milyonlarca uç düğüm ve terminal cihazının, uç yapay zeka hesaplaması olarak adlandırılan yerel zekayı gerçekleştirmesi gerekiyor.
Uç bilgi işlem için talep, donanım maliyeti, güç tüketimi, uyumluluk ve kullanım kolaylığı açısından daha büyük zorluklar ortaya çıkarmaktadır.Donanım, karmaşık yonga türleri, düşük bilgi işlem gücü kullanımı, karmaşık yazılım geliştirme ortamları ve zayıf uyumluluk gibi temel sorunlarla karşı karşıyadır.
Huang Mingfei, yapay zeka algoritma modellerinin buluttan uç düğüm dağıtımına geçişinin nasıl kolayca ve hızlı bir şekilde gerçekleştirileceğinden ve sektörde yapay zeka ekonomisinin anahtarı haline gelen ve dağıtımı ölçeklendiren uç düğümlerdeki çip bilgi işlem gücü ve donanım performansından tam olarak nasıl yararlanılacağından bahsetti. .
Bu bağlamda, OPEN AI LAB'ın uç yapay zeka muhakeme çerçevesi Tengine büyük ilgi gördü.
2. Tengine'in temel yetenekleri ve sektörün güçlendirilmesi
(1) Tengine nedir ve hangi sorunu çözer?
Huang Mingfei, "Basitçe söylemek gerekirse, algoritma geliştiricilerinin yapay zekanın hızlı sanayileşmesinde karşılaşılan çeşitli darboğazları çözmelerine yardımcı olan gömülü bir yapay zeka muhakeme çerçevesidir." Tengine'in iki özelliği vardır: Birincisi, sunucu kümelerinden ziyade büyük AIoT uygulama cihazları olan gömülü cihazlara odaklanan fiziksel konum seviyesidir; ikincisi, odaklanmanın eğitime değil muhakeme üzerine olduğu iş modeli seviyesidir.
Mimari perspektifinden bakıldığında, Tengine yukarıdan aşağıya beş çerçeve düzeyine ayrılabilir: model uyumluluk katmanı, temel araç zinciri, modüler mimari katmanı, işletim sistemi katmanı ve heterojen hesaplama katmanı.Alfabrikalar arası çerçeve uyumluluğu, çapraz çip adaptasyonu, Yapay zeka üretkenliğini etkili bir şekilde iyileştirmek için dağıtım araç zincirinin çeşitli temel özelliklerinin heterojen bilgi işlem gücü çizelgeleme hızlandırma, hafif, bağımlı olmayan, tutarlı geliştirme ve aktarımı.
1. İşletim sistemleri arası / algoritma çerçevesi uyarlaması
Yapay zekanın endüstride ve akademide hızla gelişmesiyle birlikte, sektörde kendi avantajları ile yaygın olarak kullanılan TensorFlow, Caffe, PyTorch, MXNet, ONNX, PaddlePaddle vb. Gibi piyasadaki ana algoritma eğitim çerçeveleri hızla artmaktadır.
Ancak geliştiriciler için eğitim yalnızca ilk adımdır.Eğitimden sonra çıkarım modelinin etkili bir şekilde yerleştirilmesi, senaryo problemini çözmenin anahtarıdır.Hızlı donanım platformu geçişi ve verimli dağıtım, AIoT endüstrisinin hızlı gelişimi için kısıtlamalar haline geldi.
Tengine şu anda piyasadaki TensorFlow, Caffe ve MXNet gibi genel model formatlarını desteklemekte ve ONNX modeli aracılığıyla PyTorch ve PaddlePaddle'ı destekleyerek geliştiricilerin eğitim çerçevelerini daha özgürce seçmesine olanak vererek farklı donanım ve senaryolara olan ihtiyacı azaltmaktadır. Ve platformu taşımanın maliyeti.
İşletim sistemi düzeyinde, AIoT sahnesinin farklılaşması ve yakınsamaması nedeniyle, Android, Ubuntu, RTOS vb. Her birinin kendi uyarlanmış ürün formları vardır. Tengine ayrıca, yapay zeka geliştiricilerinin geliştirme sürecini basitleştirmek için işletim sistemi düzeyinde uyumlu uyarlamalara sahiptir. .
2. Çapraz çip platformu uyarlaması
Algoritma çerçevesi ve işletim sistemine ek olarak, daha popüler bir konu da çiplerin geliştirilmesidir.
Şu anda, AIoT yongalarının geliştirilmesi, yüzlerce düşünce okuluyla rekabet halindedir.Farklı senaryo gereksinimleri, performans gereksinimleri, güç tüketimi gereksinimleri ve maliyet gereksinimleri, aynı zamanda patlayan AIoT endüstrisinin önemli bir özelliği olan yonga üreticilerinin yonga serisinin geniş bir tanımını getirmiştir.
Bununla birlikte, geliştiriciler için, özellikle pazarın inovasyon yeteneklerinin yarısından fazlasını oluşturan küçük ve orta ölçekli ekipler, algoritma geliştirme, yonga adaptasyonu, dinamik kaynak planlaması ve performans ayarı için çiplerin sürekli inovasyonu ve yinelemesi genellikle büyük ve yedek teknoloji yığını yeteneklerine dayanır. Sanayileşme penceresinin kavranması, yüksek geliştirme maliyetleri ve uzun karar alma döngüleri gibi bir dizi soruna doğrudan yol açan.
Tengine, endüstrinin verimliliği hızlandırmasına ve artırmasına yardımcı olmak için, geliştiricilere donanım aygıtları arasında birleşik bir geliştirme platformu sağlar.Farklı donanım aygıtlarındaki API'ler, geliştiricilerin farklı yongalara tutarlı bir şekilde etkili çağrı adaptasyonu elde etmelerine yardımcı olarak olabildiğince tutarlıdır.
Geliştiricilerin, MCU, Arm Cortex-A / M serisi işlemciler, Arm China Zhouyi AIPU, Hisilicon NNIE, Rockchip RK3399Pro NPU vb. Dahil olmak üzere yongaların bilgi işlem gücünü tam olarak çağırmak için yalnızca Tengine API kullanması gerekir.
3. Heterojen / hızlandırılmış destek, çip etkinliğini artırır
İşin içinden geçmek ilk adımdır ve hızlı ve iyi koşmak çip avantajının temel düzenlemesidir.
Heterojen bilgi işlem teknolojisi sayesinde Tengine, geliştiricilerin CPU, GPU, DSP, NPU gibi farklı bilgi işlem birimlerinin bilgi işlem kaynaklarını eşzamanlı olarak aramalarına ve çipin yapay zeka ağ hesaplamasını tamamlamak için etkinliğini daha da artırmalarına yardımcı olabilir.
4. Bağımlılık olmadan ultra hafif
Pek çok AIoT senaryosunda, güç tüketimi ve maliyet gibi faktörleri göz önünde bulundurarak, kaynak tahsisi genellikle son derece zahmetlidir ve harici kitaplıklara güvenmemek genellikle mühendislik senaryoları için önemli bir gereksinim haline gelir. Bu amaçla, OPEN AI LAB, sinir ağı çıkarımının ön ve son işlem ihtiyaçlarını karşılamak için ortak görüntü işleme operatörleri ile özellikle gömülü sinir ağı çıkarımı için bir HCL görüntü görüntü işleme kitaplığı tasarladı.
Çerçeve tasarımının bir dizi basitleştirme ve hafif işlemesi sayesinde, Tengine'in minimum program hacmi 300KB'ye ulaşabilir ve MCU'daki minimum hacim 20KB'dir ve ek kaynakların kullanımını daha da optimize eden ve iyileştiren görsel ve sesli ön işleme işlevleriyle birlikte gelir. Çipin kapsamı ve potansiyeli.
5. Tam yığın dağıtım ve transplantasyon desteği
AI endüstrileşmesinin zorluğu genellikle tek bir teknik nokta değil, bir dizi sistematik çalışmadır.Sonuç, uzun versiyonun ne kadar uzun olduğuna değil, kısa panonun ne kadar kısa olduğuna bağlıdır.
Tengine, doğduğu günden bu yana geliştiricilerin çeşitli yüksek hassasiyetli uygulama ihtiyaçlarını daha da karşılayabilecek nicel eğitim araçları, hata ayıklama araçları, model kitaplıkları, derleyiciler ve diğer araçlarla eksiksiz bir araç zinciri geliştirmiştir.
(iki) Tengine'in geçmişi ve bugünü
Tengine'in yurtiçi ve yurtdışındaki çoğu açık kaynak derin öğrenme çerçevelerinden ve platformlarından farklı olduğunu görmek zor değil.
Şu anda, çoğu yerli şirketin ve kurumun açık kaynak çerçeveleri ve platformları daha çok makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve veri bilimi alanlarıyla ilgilidir, ancak AIoT alanında gömülü cihazlar için çok az açık kaynaklı çerçeve ve platform vardır. , Ticari alanda nadiren görülür.
2016 yılında, AI'nın ana uygulama yönü hala bulutta olmasına rağmen, buluttan cihaz tarafına AI geçişi eğilimi başladı. Huang Mingfei, OPEN AI LAB'ın gömülü cihaz uygulamaları geliştirmek ve tasarlamak için TensorFlow ve Caffe gibi açık kaynaklı çerçeveleri kullanmaya çalıştığını, ancak AI performansına tam anlamıyla yer veremediğini söyledi.
"İster boyut ister optimize edilmiş tasarım olsun, gömülü uç etrafında tasarlanmıyorlar." Huang Mingfei, açıkçası bu çerçeveleri değiştirmenin çok zor olduğunu itiraf etti.
OPEN AI LAB, endüstrinin güçlendirilmesini ve ekolojik işbirliğini daha iyi başarmak için gömülü AI muhakeme çerçevesinin araştırma ve geliştirilmesine yatırım yaptı ve o zamandan beri Tengine doğdu.
2017 yılında OPEN AI LAB, Github'da ilk Tengine versiyonunu resmi olarak yayınladı. Şimdiye kadar, Tengine 4 ana sürüm yükseltmesinden geçti ve bu yineleme ve güncelleme serisinde, Tengine yavaş yavaş kendi sistematik yeteneklerini ve avantajlarını oluşturdu.
Açık kaynaklı Tengine'in geliştirilmesi ve tanıtılmasıyla, akıllı şehirlerdeki, toplu taşıma araçlarındaki, akıllı araçlardaki, endüstriyel zeka, akıllı çiftçilik, tüketici elektroniği ve akıllı evlerdeki şirketlerin çok çeşitli endüstri inişleri ve uygulamaları gerçekleştirmesine başarıyla yardımcı oldu.
Örneğin, akıllı park yönetimi yönüne bakan ortaklar, 420'den fazla aracı ve araçtaki plakalar, modeller, gövde renkleri ve yüzler gibi araç aksesuarlarını tanıyabilen Tengine kullanarak AI + park modunu geliştirdiler. .
Tengine, Çin'de bağımsız fikri mülkiyet haklarına sahip ticari düzeyde bir AIoT akıllı geliştirme platformudur.Kısa vadede, geliştiricilerin geliştirme sürecinde algoritma transplantasyonu ve dağıtımının verimliliğini daha da artırmasına yardımcı olmakla kalmaz; uzun vadede, açık kaynağı AIoT endüstrisini de kıracaktır. AIoT endüstrisinin inişini ve uygulamasını başarmak için yukarı ve aşağı hızlı entegrasyon olan engeller, küresel AI açık kaynak ekosistemini zenginleştirmek için önemli bir itici güç sağlar.
(üç) Tengine açık kaynak ve ticari çift sarmal
"Aslında, Tengine'in biri geliştiriciler, diğeri endüstri müşterileri olmak üzere iki yönle yüzleşmesi gerekiyor." Huang Mingfei, açık kaynağın ticari bir faaliyet olmadığını, ancak bir başlangıç şirketi olarak OPEN AI LAB'ın hala geliştiricilerin ihtiyaçlarını karşıladığını söyledi. Hayatta kalmak için endüstri müşterileriyle yüzleşmek gerekiyor.
Ama aynı zamanda bu özellik nedeniyle, Tengine'in gelişimi, endüstri ve geliştiriciler arasında kademeli olarak iki yönlü bir "geri bildirim" süreci oluşturdu.
"Son iki veya üç yılda, Tengine endüstri müşterilerinin sorunlarını çözmeye öncelik verdi." Huang Mingfei'nin görüşüne göre, endüstri müşterilerinin karşılaştığı sorunlar temsilidir ve Tengine'i sistem perspektifinden geliştirmeye yardımcı olabilir. Ar-Ge personeli, müşteri ihtiyaçlarını karşılarken Tengine'i ayarlamaya devam ederken, OPEN AI LAB, geliştiricileri desteklemek için Tengine'ın açık kaynak sürümünü yineleyecek.
"Geliştiriciler tarafından ortaya atılan birçok soru, Tengine'i iyileştirmek için çok değerlidir." Huang Mingfei, önümüzdeki yıl OPEN AI LAB'ın geliştiricileri ve ticari müşterileri eşit derecede önemli bir seviyeye getireceğini ve geliştiricilerle birlikte çalışacağını söyledi. Tengine daha iyi bir açık kaynak projesine dönüştü.
(4) Tengine to Tengine2, çok çeşitli endüstrileri güçlendiriyor
Tengine'in muhakeme çerçevesine ve heterojen hesaplamaya dayanan OPEN AI LAB, endüstri uygulamaları için bir AI tam yığın güçlendirme çözümü platformu olan Tengine2'yi de başlattı.
Tengine temelinde, veri, eğitim, değerlendirme, ayarlama, uçtan uca dağıtım ve diğer geliştirme ve dağıtım süreçlerini kapsayan endüstri ortaklarının akıllı endüstri yükseltmeleri elde etmelerine daha kapsamlı bir şekilde yardımcı olacaktır. Altta yatan muhakeme çerçevesi ve heterojen hesaplama Tengine tarafından desteklenmektedir .
3. OpenCV ile birlikte piyasaya sürülen geleceğe bakış
Huang Mingfei, Zhixi ile yaptığı alışverişte, OPEN AI LAB araştırma ekibinin mevcut araştırma odağının hala ağırlıklı olarak açık kaynak platformu Tengine ve tek noktadan AI uçtan uca platform çözümü Tengine2 üzerinde odaklandığını söyledi. Güncelleme ve evrim bir ekip oluşturdu. Yüz kişilik bir araştırma ve geliştirme ekibi.
1. Açık kaynağa yardımcı olmak için güçlü ittifaklar
Huang Mingfei, bu ayın başında OPEN AI LAB ve yerleşik çapraz platform bilgisayar görme kitaplığı OpenCV'nin ortaklaşa yeni bir sürüm yayınladığını, OpenCV açık kaynak topluluğu ekolojisini daha kapsamlı ve zengin hale getirdiğini ve Tengine'in daha geniş bir küresel geliştirici yelpazesini hedeflemesini sağladığını açıkladı.
Son zamanlarda, BT geliştirici topluluğu CSDN'ye dayalı yerli ve yabancı AI aracı çerçeve anahtar kelimelerini özetleyen ve yerli AI geliştiricileri arasında gerçek verilere dayalı olarak taranan "Çin AI Uygulama Geliştirici Raporu" na göre, Tengine yerli AI geliştiricileri arasında en popüler hale geldi. Yerel AI araçlarının çerçevesi.
Çinli AI geliştiricileri arasında popüler olan küresel AI araç çerçevesi sıralaması (veri kaynağı: CSDN)
OpenCV temel olarak bulut uygulamalarını hedef alır ve Windows x86 veya Android gibi işletim sistemlerinde çalışabilir ve geliştiricilerin görüntü işleme ve bilgisayar görüşü (CV) alanında birçok ortak algoritmayı uygulamalarına yardımcı olmak için Python ve Ruby gibi çoklu dil arayüzleri sağlar.
Ancak AIoT endüstrisinin gelişmesiyle birlikte OpenCV, kademeli olarak, özellikle gömülü taraf için geliştirilmiş bir açık kaynak çerçevesine ve platforma ihtiyaç duyar.
Huang Mingfei, "Tengine OpenCV'nin, derin entegrasyonun bir parçası haline gelsin ve açık kaynağa yardım etsin, küresel geliştiriciler gömülü bilgisayar vizyonu geliştirdiklerinde ve derin öğrenme talepleri olduğunda Tengine'i kullanıp birlikte Tengine'i geliştirebilirler." Dedi.
Endüstriyel bir perspektiften bakıldığında, bu işbirliği aynı zamanda AI güçlendirme endüstrisinin hızını artıracak ve AIoT endüstrisinin akıllı inşaat hızını daha da artıracaktır. "Bu, Tengine'in küresel açık kaynak sürecindeki önemli bir adımdır." Huang Mingfei, bu yılın OPEN AI LAB'ın geliştiricileri endüstri müşterileri kadar önemli hale getirdiği bir yıl olduğunu söyledi. Daha fazla geliştiricinin ve şirketin Tengine'i birlikte geliştirmesi gerekiyor. Daha fazla yenilik ve ilerleme getirin.
2. Gelecekteki zorluklar ve düşünme
AIoT pazarının ve uygulama senaryolarının genişlemesiyle endüstri, Tengine için de yeni talepler ortaya koydu. Huang Mingfei, mevcut endüstriye devlerin hakim olmadığını, GPU, NPU ve ACAP gibi temel yongaların hala sonsuz bir akışta ortaya çıktığını ve çeşitli algoritmalar ve AI eğitim çerçevelerinin çiçek açtığını söyledi.
Bu nedenle, heterojen dinamik çizelgelemenin nasıl daha geniş bir şekilde destekleneceği, yonga performansının tam anlamıyla nasıl destekleneceği, geliştirme, geçiş ve dağıtım maliyetlerinin nasıl azaltılacağı ve geliştiricilerin ve endüstri kullanıcılarının bunu daha basit ve esnek bir şekilde kullanmalarına olanak sağlaması Tengine için birçok zorluk yarattı. Aynı zamanda gelecekte Tengine ve Tengine2'nin sürekli evriminin yönüdür.
Yerli yapay zeka açık kaynak ekosisteminin gelişimi henüz emekleme aşamasında olsa da Huang Mingfei, "açık kaynakta iyi olmak için, iş stratejileri, açık kaynak giriş noktaları ve ekolojik çevre hakkında düşünmenin yanı sıra, açık kaynak hizmetlerine ve stratejik kararlılığa da dikkat etmeniz gerektiğine inanıyor. Açık kaynak sadece bina için değildir Kendi ekolojimiz için, geliştiricilere hangi seçenekleri sunduğumuzu ve hangi sorunları çözdüğümüzü de düşünmemiz gerekiyor. "
Bu aşamada, OPEN AI LAB'ın temel çalışması, geliştiricilere daha zengin içerik ve araçlar sağlayarak, geliştiricilerin daha basit ve daha esnek bir geliştirme deneyiminin keyfini çıkarmasına ve aynı zamanda açık kaynaklı bir ekosistem olarak OPEN AI LAB ile birlikte Tengine'in iyi bir işini yapmaktır Daha iyi bir katkıda bulunun.
Daha uzak bir gelecek sorulduğunda, "Tengine'in geleceği büyük bir konudur. Belki önümüzdeki yıl açık kaynağı tartıştığımızda size daha net bir cevap vereceğiz." Huang Mingfei gülümseyerek cevap verdi.
Sonuç: Çin'in AIoT endüstrisinin inişini hızlandıran AI açık kaynaklı "yeni güçler"
AIoT endüstrisinin ve AI teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, AI açık kaynak, endüstri inovasyonunu ve inişini hızlandırmak için önemli bir itici güç haline geldi ve AI endüstrisinin, bilimsel araştırmanın ve ulusal inşaat ve geliştirmenin entegrasyonu giderek daha yakın hale geldi.
Tengine, Çinin yapay zeka açık kaynak ordusunda önemli bir güçtür. Açık kaynağı, özellikle çapraz çip adaptasyonu, heterojen hızlandırma, çerçeve uyumluluğu ve tam yığın araç zinciri açısından AIoT endüstrisi için önemlidir. Ayrıca, endüstrinin yukarı ve aşağı akış entegrasyonunu hızlandırmak için de önemlidir. İyi bir iş bölümü ve koordinasyon önemli bir rol oynar.
Aynı zamanda, Tengine ve OpenCV arasındaki işbirliği yalnızca küresel AI açık kaynak ekosistemini zenginleştirmekle kalmadı ve küresel geliştiricilere daha fazla geliştirme aracı seçeneği sunmakla kalmadı, aynı zamanda yabancı ülkelerin Çin'in AI açık kaynak geliştirmesinin kararlılığını ve gücünü görmesine de izin verdi.
Açık kaynak ile sektöre verilen anlam, teknoloji ve uygulamaların iniş ve geliştirilmesinden çok daha fazlasıdır, aynı zamanda teknolojinin yenilikçiliğini ve canlılığını temsil eder. Çin, yapay zeka, Nesnelerin İnterneti ve büyük veri gibi teknolojilerin gelişimini ulusal düzeye getirerek, yapay zeka endüstrisinin gelişimini destekleyip yönetirken, Çin'in yapay zeka açık kaynak ekosistemi de bu değişim dalgası altında daha geniş bir geleceğe ve beklentilere sahip olacak. .
Okuduğunuz için teşekkürler. Gemide takip etmek ve sizi teknolojide ön plana çıkarmak için tıklayın ~
