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06-18
旷视科技自主研发的人工智能算法平台Brain++荣获全球领先的互联网科技成果。
引领AI算法普及，旷视科技自主研发的Brain++平台荣获“世界领先互联网科技成果”奖10月20日，第六届世界互联网大会在中国乌镇拉开帷幕。
旷视科技自主研发的人工智能算法平台Brain++荣获“全球领先互联网科技成果”称号。
Megvi 联合创始人和首席技术官唐文斌出席会议并介绍了Brain++。
人工智能算法从研发到部署是一个庞大的系统工程。
目前业界普遍采用深度学习框架作为算法开发工具。
但学习和使用成本较高，且难以规模化。
原因是仅靠深度学习框架是不够的。
需要一个从数据到算力再到框架的端到端解决方案。
人工智能时代迫切需要一个满足行业需求的操作系统。
旷视联合创始人和CTO唐文斌介绍了旷视人工智能计算平台Brain++。
唐文斌表示，“为了解决这个问题，我们从2018年开始开发Brain++，它是一个端到端的人工智能算法平台。
目标是让开发者获得从数据到算法的一切。
一揽子产业化技术能力可以推动人工智能快速落地，无需重新发明轮子。
我们的Brain++还引入了AutoML技术，让算法训练算法，让AI创造AI。
“目前，旷视全体员工都使用Brain++，不依赖第三方开发的深度学习框架来训练和部署算法。
依托Brain++，旷视已获得22个全球AI大赛冠军。
在行业落地方面，旷视已赋能三大场景2020年8月，科技部宣布建设基于旷视科技的“国家新一代图像感知人工智能开放创新平台”。
通过开源推动建立完整的人工智能产业生态系统，为创建自主可控的人工智能操作系统奠定坚实的基础，Brain++夯实了人工智能的生态基础。
旷视科技自主研发的末端人工智能算法平台，具备大规模算法研发能力。
其核心深度学习框架拥有独特的训练和推理一体化技术架构，并集成业界领先的自动机器学习（AutoML）技术，实现算法训练和模型部署的高效流程，以及深度神经网络模型设计的自动化。
，在不牺牲训练质量的情况下，大大提高算法生产效率，同时减少人员参与。
人工智能算法从研发到部署是一个庞大的系统工程。
目前业界普遍采用深度学习框架作为算法开发工具。
但学习和使用成本较高，且难以规模化。
原因是仅靠深度学习框架是不够的。
需要一个从数据到算力再到框架的端到端解决方案。
人工智能时代迫切需要一个满足行业需求的操作系统。
面对自身发展和行业现状，旷视希望通过端到端的人工智能算法平台打造人工智能产业生态基地，让开发者和企业获得从数据到算法产业化的一揽子技术能力，从而促进技术的快速落地。
目前，旷视依赖全员使用的Brain++训练和部署算法，不依赖第三方开发的深度学习框架。
未来，旷视Brain++有望赋能更多创新创业公司，为中国人工智能技术发展提供强劲助力。
围绕框架、算力、数据三大核心要素，旷视Brain++在整体架构上分为三个部分，包括深度学习框架MegEngine、深度学习云计算平台MegCompute、数据管理平台MegData。
具体来说，旷视Brain++具有以下独特优势：针对视觉任务的定制化优化。
Brain++针对视觉任务进行了定制化优化，使得图像和视频的处理更加高效。
优化后的Brain++特别适合训练大量图像和视频，完成复杂的视觉任务，如图像分类、物体检测、物体场景分割、图像分析等。
配备AutoML技术。
Brain++将深度神经网络设计、参数调整、设备适配等过程自动化，可显着降低人力成本，大幅提升开发效率，帮助AI企业打造一条不断完善自我、变得更加强大的半自动化算法研发生产线。
高效的。
。
强大的多任务、多用户调度能力。
Brain++可以智能调度平台硬件基础设施的计算能力，可以支持数百名研究人员同时在数万个GPU芯片上执行数百到数千个训练任务，从而显着提高算法训练效率。
依托Brain++大规模分布式训练能力和业界领先的分布式计算技术训练超大规模深度学习模型，旷视科技累计获得22项全球AI大赛冠军，并开发了大量部署在云端的综合计算解决方案、移动和边缘设备。
平台先进的深度神经网络为个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大垂直场景提供有力支撑。
旷视Brain++架构图 旷视Brain++时间轴 旷视是全球为数不多的自主研发深度学习框架的公司之一。
Brain++是旷视科技自主研发的人工智能算法平台，作为统一的底层架构，为算法训练和模型改进过程提供重要支撑。
Brain++帮助旷视打造了一条不断完善、自动化程度更高的算法生产线，能够以更少的人力、更短的时间开发各种新算法，并针对不同垂直领域的碎片化需求实现丰富、持续的定制。
不断增长的算法组合。
旷视科技以Brain++为基础架构，开发了先进的深度神经网络，可以部署在云、移动和边缘全计算平台上。
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