产业互联网
所有产业都必经之升华

腾讯“2分半”,有够快!

如果你重返3岁,要认清楚这张图的所有水果,需要多久?
 

不是神童的话,得花不少时间理解消化,也许,爸妈还得买点实物,寓教于吃,反正,不是一个速成的过程。
 
而对于AI来说,这样“学习”太慢了。
 
在图像识别领域,AI速度,每一秒都在刷新。
 
在训练imagenet的比赛中,腾讯云便用128卡创下了业界新记录:
2分31秒训练128万张图片
 
平均一秒训练大约23751张照片,不管是人是花还是小动物,都能闪电般完成学习
 

ImageNet大型图像数据集,拥有超过上千万张图片,而ImageNet 大规模视觉识别竞赛,是该领域最重要的赛事之一
 
所谓图片的“训练”,更通俗的说法,就是AI对图片的“学习”。
 
拿这次比赛来说,主办方会事先“投喂”给各个参赛方一个学习材料。
 
类似这样一个识图手册👇
 

 
虽然,这个手册里,有128万张图……
 


除了图,还有对应的标签👇
 

只不过,在计算机的语言里,标签的表达形式可能是一个数字编码,例如,[0,0,1]可能就是一只小兔子🐰。
 
材料发到各个考生手里,答题令下,各“考生”便会把这128万张图片和标签放进自己建立的AI模型里“学习”。
 
“学习”一段时间后,模型便知道有哪些特征的物体是兔子,哪些特征的物体是乌龟。
 
而这次的评分规则就是,在保证学习成绩的前提下,看谁“学”得最快!
 
在激烈的竞争中,腾讯云借助最新研制的Light大规模分布式多机多卡训练框架,2分31秒内,把128万张照片训练了28遍(ImageNet 28个epoch),TOP5精度达到了93%。
 
而上一任状元,最好成绩是2分38秒。
 
如果进一步升级网络连接性能,腾讯云还能更快,能继续提升至2分2秒。
 
这场“考试”,实际上考验的是厂商在人工智能应用领域的整体实力,从硬件维护、网络架设,到服务器系统、服务器调度算法、以及更加上层的深度学习神经网络的运行优化等等。
 
也正是因为腾讯在人工智能领域全面、体系化的技术、人才积累,才最终创造出此次全新的“AI速度”。
 
而AI“学习”速度的提升,将极大的降低AI应用的开发成本,加速AI应用落地。
 
同样的硬件,同样的任务,更少的时间,对美颜、鉴黄、人脸门禁、刷脸支付等一系列AI图像相关的应用场景来说,就是更快的算法开发速度,更低的开发成本,更低的应用运行成本。最终,累积成最根本的商业利益,推动人工智能应用落地的推广。
 
比方说,自动驾驶要对周围环境进行感知,就必须要通过AI来进行识别,而AI的“学习能力”越强,自动驾驶的研发效率也就越快,也就能更快落地。

腾讯自动驾驶汽车AI识别红绿灯

又比如说,上个月,优图实验室和微信支付共同推出了腾讯微校离线支付方案,不联网也能完成快速的人脸支付。优图用到了NAS技术研发的轻量级小模型结构,配合自研的基于分类边界蒸馏的学习算法很厉害的算法,使得AI识别既快又准,让“刷脸”有了更优体验!

腾讯AI速度很快,“刷新速度”也很快。
 
4月,腾讯优图实验室再次刷新了三大ReID公开数据集记录,首位命中率最高近99%;不久后,又刷新了人脸伪造检测Face Forensics Benchmark新纪录,整体检测准确率达到业界第一……

目前,优图实验室已经在全球获得超过800项专利,有超过200篇论文在顶会发表,实验室的研究生、博士占比超过90%,具有很强的研究实力和落地能力。
 
未来,腾讯将继续踩上AI运算能力的油门,让那个美好的AI未来更快到来。




– 欢迎关注我们的视频号 –


我们将为致力于产业互联网的人才搭建“传送门”,本期精选腾讯云相关的840个热门岗位,【阅读原文】或者后台回复【腾讯云招聘】,即可投递简历,获得优先推荐。

赞(0) 打赏
未经允许不得转载:产业互联网 » 腾讯“2分半”,有够快!
分享到: 更多 (0)

产业互联网 产业需要的必备升级

赞助/合作/联系