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人工智能自动深度学习新一轮总决赛收官 浪潮再列全球前三
2020/4/23 09:17   经济日报新闻客户端      关键字:人工智能自动深度学习,新一轮,总决赛,浪潮      浏览量:
由全球人工智能顶级学术会议NeurIPS举办的自动深度学习AutoDL 2019-2020总决赛公布最终成绩,浪潮赛队以出色成绩位列全球第三。此前,浪潮已经在NIPS 2018 AutoML、NeurIPS 2019 AutoWSL系列赛中成绩进入全球前三。
  4月17日,由全球人工智能顶级学术会议NeurIPS举办的自动深度学习AutoDL 2019-2020总决赛公布最终成绩,浪潮赛队以出色成绩位列全球第三。此前,浪潮已经在NIPS 2018 AutoML、NeurIPS 2019 AutoWSL系列赛中成绩进入全球前三。
  NeurIPS举办的AutoDL系列赛是自动机器学习领域的全球顶级赛事,吸引了包括清华大学、北京大学、南京大学、卡内基梅隆大学、首尔大学、弗莱堡大学、汉诺威大学等著名前沿科研院校以及Google、微软、阿里、腾讯、浪潮等领先AI科技公司参加。
  而AutoDL 2019-2020总决赛作为系列赛的收官之战,其难度进一步加大。比赛不只局限在单一技术领域,而是要求参赛选手设计开发无任何人工干预的自动深度学习系统,并使用该系统解决包括图像、视频、语音、文本和结构化表格数据等多领域的全自动多标签分类任务探索。挑战赛一共分为反馈阶段和决赛阶段。在反馈阶段,参赛选手基于24个训练数据集,离线开发AutoDL程序,实现训练数据处理、模型结构设计、参数调校等过程;在决赛阶段,参赛选手的AutoDL程序在无任何人工干预的前提下,自动完成10个私有数据集的模型训练。决赛阶段多轮评估的平均排名将决定获胜者。浪潮在本次竞赛中表现出色,在10个单项竞技中取得了1个单项第一、1个单项第二和3个单项第三的好成绩。
  浪潮开发了全流程AutoDL解决方案,涵盖自动数据处理,自动模型构建、自动超参数优化等核心组件。AutoDL解决方案具备三大特点:智适应,能够实现针对不同数据及任务生成模型的千人千面,提升不确定中的确定性;高效率,利用增量数据构建高性能数据输入管道,降低数据传输的IO瓶颈;自平衡,模型搜索及生成过程能够实现时间与性能之间的稳定平衡。借助上述特点,浪潮开发的AutoDL解决方案在Baseline基础上实现了平均近20%的精度提升,数据读取效率平均提升22%,半小时内便可实现模型建立及搜索、生成过程。
  浪潮在这次竞赛中使用的领先的核心技术已经应用到浪潮的自动机器学习AI算法平台产品AutoML Suite中。在刚刚举行的IPF2020浪潮云数据中心合作伙伴大会上,浪潮提出智算中心是人工智能的新基建,而浪潮将为智算中心的生产、聚合、调度和释放四大作业环节持续创新提供领先产品,IPF20会上最新发布的AutoML Suite产品具备三大自动化引擎,将为释放算力提供强大支撑。
  事实上,浪潮是全球AI计算的领导厂商,在中国AI服务器的市场份额持续超过50%,目前浪潮不仅拥有全球领先的AI服务器阵列,还在AI资源平台、AI框架优化、AI算法工具等都具备领先的创新产品,其推出的“元脑”生态已经成为中国产业AI化推进的核心助力。

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