开源开放，是全球人工智能学界和产业界的共识。的，的等深度学习框架通过建立开源社区，构建了强大的人工智能研发和应用生态。近年来，国内各大企业纷纷加大了对开源开放平台的投入，如百度推出了飞桨，旷视开源了天元，标志着中国AI框架从应用驱动向更内核的技术研究进发。本期“前沿分享”邀请到之江实验室副研究员单海军博士，为大家带来关于人工智能开源开放平台的科普解读。
什么是人工智能平台？
在过去60多年的发展史中，人工智能的研究领域不断扩大，与计算机科学、数学、物理学、生物学、逻辑学等学科紧密相连，研究范围包括机器学习、自然语言处理、语音识别、影像分析与理解、智能搜索、知识表示、知识推理与规划等诸多领域。
然而，现有人工智能算法存在问题专用性、场景不通用的问题，即学术界通常说的不鲁棒，泛化能力差。举例来说，不同的视觉任务，需要设计不同的人工智能算法来解决。下图中看似接近的视觉任务，分别代表图像识别/分类、物体识别、图像分割，需要设计三个不同的专属算法去完成识别任务，无法用一个算法同时完成三个任务。我们可以发现，不同场景对于算法有着不同的需求。而人工智能场景具有无限性，这就导致算法的需求量十分庞大。
如果面向无限场景的算法均由人工从头设计和开发，那工作量将十分庞大，效率也十分低下，因此要借助人工智能开源平台。平台是智能化时代的生产力工具，借助于平台提供的基础模块和工具包，能快速推动算法创新与应用落地。
用深度学习框架做开发就类似于搭积木，我们可以把具体模型或算法所对应的组件想象成积木的各种零件，通过组装这些零件就可以快速搭出我们想要的作品。深度学习框架的出现降低了入门的门槛，用户无需从复杂的神经网络开始编代码，可以依据需要，使用已有的组件构建目标AI算法，也可以在已有模型上进行核心模块和组件的修改。
总结来说，深度学习作为当前最行之有效的人工智能解决方案，已成为普适性工具，是新一代人工智能的核心支撑。处于硬件层和应用层之间的深度学习框架，实现对人工智能算法的封装、数据处理以及底层硬件的调度使用，堪称“智能时代的操作系统”。
我们需要什么样的人工智能平台？
以深度学习框架为核心的人工智能平台，是人工智能技术研发和产业化的关键基础设施。
首先，我们需要自主可控、开源开放的人工智能平台。目前，我国尚未形成具有国际影响力的人工智能开源开放平台，最为流行的、、MxNet等深度学习框架基本源于国外。根本上发展人工智能，需要建好人工智能基础设施，深度学习框架就是最关键的人工智能基础设施之一，解决过渡依赖国外开源代码的问题，在核心技术上实现自主可控。
其次，我们需要性能更高、更便捷易用的人工智能平台。虽然人工智能技术发展迅速，但技术路线仍未收敛，框架还在衍变。现有开源平台仍存在一些技术缺陷，如分布式计算效率较低，模型编译层面还未形成标准，工程化特性缺失，数据安全和资源共享还存在技术局限性。因此，需要以动态发展的思维，去适应人工智能技术路线和框架的不断发展，打造以性能为核心的人工智能平台，通过开源开放的方式，赋能人工智能技术创新和产业发展。
基于上述思考，之江实验室启动了“之江天枢人工智能开源开放平台”的研发，立足于核心技术的创新，联合浙江大学、北京一流科技、中国信息通信研究院、阿里巴巴等顶尖创新力量，打造“极致性能、至快至简”的通用人工智能平台，形成与现有框架的差异化竞争优势，构建人工智能生态朋友圈，赋能产业发展。
天枢平台致力于构建四大核心优势：高性能分布式计算框架、高效易用的模型构建方式、先进的AI模型集成和端边云自由部署、智能化协同运行。（）其中，自研的高性能计算框架具备完整的并行模式、自动编排与执行、高运行效率和强稳定性等特点。
“之江天枢”平台期待你的加入
01
深度学习平台架构师
岗位职责：
1. 负责深度学习平台基础框架架构设计与核心模块开发；
2. 负责核心机器学习算法的研究、实现和优化
3. 负责深度学习平台前瞻技术的跟踪调研和技术路线规划；
4. 负责一站式的端到端AI平台，包括智能标注、特征工程、模型开发、自动学习和训练、推理等。
岗位要求：
1. 了解深度学习模型，对机器学习有一定基础
2. 优秀的分析问题和解决问题的能力，勇于解决难题
3. 强烈的上进心和求知欲，较强的学习能力和沟通能力，具备良好的团队合作精神；
4. 计算机领域相关的编程大赛获奖、专业期刊发表文章或者有发明专利等优先考虑；
5. 有一定大型C++项目经验，CUDA编程经验，熟悉软件工程开发流程的优先考虑；
6. 对深度学习框架，, , MXNet, Caffe等其中一个或多个有开发/使用经验优先；
7. 对计算机体系结构，编译原理深入了解或有相关项目经验者优先。
02
分布式与并行计算研究员
岗位职责：
1. 负责大型分布式并行软件框架、资源管理调度系统、分布式系统监控分析系统的架构设计、关键技术研究和核心代码框架开发；
2. 主导关键技术领域开源软件的分析、研究、优化和改进；
3. 研发分布式文件系统、分布式并行计算服务；
4. 主导分布式并行计算领域的顶级会议，与业界专家探讨分布式并行计算技术的发展方向，承担国内外学术界和工业前沿的跟踪研究工作。
岗位要求：
1.对当今前沿的异构计算有深入理解，熟悉CPU/GPU/ARM等相关硬件架构原理；
2.熟悉Linux系统， 至少熟悉c/c++//java/中的一种，具备高并发、多进程、多线程服务端开发经验者优先;
3.熟悉MPI//TBB/CUDA//等相关计算框架，有高性能计算开发、调优、算法设计开发经验者优先;
4.熟悉分布式系统原理，有大规模分布式系统研发、调度、调优经验优先;
5.掌握PaaS架构，熟悉、、等PaaS相关技术;
6.有HPC算法并行优化、Spark//Flink等大数据框架开发经验者优先。
文字 | 陈航 王今燕
