国内首家深度学习SDK发布 人工智能技术进入提速时代

摘要

10月17日凌晨,深鉴科技研发的DNNDK™(Deep Neural Network Development Kit)在官方网站正式上线,这是国内首家公开发布的深度学习开发SDK,能在极大降低DPU平台深度学习应用开发门槛和部署难度的同时,显著加速AI产品从开发到面市的进程,或将……

1017日凌晨,深鉴科技研发的DNNDK™(Deep Neural Network Development Kit)在官方网站正式上线,这是国内首家公开发布的深度学习开发SDK,能在极大降低DPU平台深度学习应用开发门槛和部署难度的同时,显著加速AI产品从开发到面市的进程,或将引领国内人工智能技术进入一个新的提速时代。

近年来,人工智能技术研发成为国内热门投资风口,国务院也于今年7月印发《新一代人工智能发展规划》,提出部署构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。目前“深度学习+大数据”是实现人工智能的一种有前景的方案,在已经具备丰富的数据积累的情况下,许多业内专家表示:人工智能时代,中国存在“弯道超车”的机遇。

深鉴科技研发的DNNDK™应时而生,它是一套深度学习全栈式SDK,能够实现从深度学习算法到DPU硬件平台的高效映射,为DPU从移动端到数据中心端各类应用提供统一的工具包和编程接口,为AI研发提供业界领先的原创深度学习全流程解决方案。深鉴科技希望通过DNNDK这样简单易用、开发门槛低的软件,为AI研发者在深度学习技术方面提供基础性的支持,从而提升研发效率。


作为国内首个深度学习开发SDKDNNDK提供了一套完整全流程软件工具链,涵盖了神经网络推理(Inference)阶段从模型压缩、异构编程、编译到部署运行的全流程支持,帮助深度学习算法工程师和软件开发工程师,轻松地利用DPU强大的DL计算能力实现项目中AI计算负载的加速。


(深鉴度学习开发SDK

同时,DNNDK提供的自动化压缩和编译工具,能帮助DPU开发者实现从深度学习算法到应用的一键式快捷部署、避免了繁琐的手动设置和参与。与其它深度学习解决方案相比,DNNDK能够算法部署到硬件的周期从数周降低到数天,显著提高研发团队的工作效率。


DNNDK混合编译模型)

深鉴科技自20163月成立以来,依托清华大学与斯坦福大学创始团队在深度学习加速领域的创新性研究成果不断开拓进取,至今已申请中外发明专利60余项、收获了国内外20余项专业荣誉和奖项。此次率先推出国内首家深度学习全栈式SDK,许多AI研发单位在深度学习应用开发及部署方面的难度,减轻了研发负担。此次DNNDK的推出也意味着深鉴科技在AI前沿领域的产品与技术更加走向成熟,成为行业中迅速崛起的一股强势力量。

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