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OneFlow 获得首届“全国颠覆性技术创新大赛”最高奖

作者:OneFlow
  • 2022 年 4 月 27 日
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OneFlow获得首届“全国颠覆性技术创新大赛”最高奖

日前,由科技部主办、科技部火炬高技术产业开发中心承办的首届“全国颠覆性技术创新大赛”落下帷幕。一流科技申报的“OneFlow 分布式深度学习框架”凭借领先的科技创新能力、扎实的技术实力与对行业发展趋势的预判能力获得组委会认可,斩获本次大赛的最高奖项——总决赛优胜奖。

1、高端技术云集,大赛广获好评


首届“全国颠覆性技术创新大赛” 旨在进一步贯彻落实“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要的相关部署,探索建立颠覆性技术发现和遴选的新机制。来自全国各地重点高校、知名科研院所、行业龙头企业、新兴创新企业的 2724 个技术项目同场竞技,最终 36 个优质项目获得本次大赛优胜奖。

本次大赛得到了社会各界的高度关注和充分认可,工作在科技创新第一线的院士、年轻科学家、知名投资人及创业者等纷纷高度赞扬本次大赛,认为本次大赛为我国高端技术的研发与应用提供了广阔舞台。

中国科学院深圳先进技术研究院院长,高性能、云计算、并行与分布式计算专家,曙光系列超级计算机奠基人之一樊建平院士表示,大赛是将成果与资本结合链接向市场、实现技术成果产业化的平台和桥梁,大赛的举办能提升我国的原始创新能力和产业竞争力,进一步推动加快实现科技自立自强。


2、诠释“颠覆性创新”,OneFlow 的三个优势


作为本次比赛的最高奖得主之一,OneFlow 分布式深度学习框架的“颠覆性创新”主要体现在三个方面:

第一,OneFlow 的产品设计理念领先于现有的深度学习框架一个代际。传统的深度学习框架都是基于单张芯片和简单并行进行设计,然而,随着大数据的浪潮席卷工业界,人工智能的算法模型爆炸式增长,从千万级参数增长至千亿级参数只用了几年时间,只使用一张芯片训练模型将会大大降低企业的效率,多芯片分布式的硬件架构是必然的趋势。而 OneFlow 团队早在 2016 年就对模型变大的趋势做出预判,所以,OneFlow 深度学习框架从研发的第一天起,就是为了多芯片分布式而设计的。

OneFlow 在行业内最早提出了静态调度和流式执行的核心理念,最大程度提升多芯片分布式环境下的训练效率,为企业节省模型训练时间。在 2020 年 5 月由中国信通院发布的《首轮开源深度学习软件框架测试报告》中,OneFlow 深度学习框架在同样的算法和硬件条件下性能指标大幅领先国内外同类产品。

 

第二,OneFlow 的核心技术全部自研自创。因为当时提出的设计理念无法基于已有开源产品增量式改进,OneFlow 必须完全从头开始自主创新,从头开发数十万行代码,拥有完整的独立自主知识产权。最终形成去中心化调度、全局视角和自动并行三大核心技术优势,保证了 OneFlow 可以以通用工具的角色支持多种场景开发,无论是图像、语音、自然语言处理,还是大规模内容推荐,企业都可以快速训练,灵活部署。

目前,OneFlow 已经递交人工智能操作系统及云计算相关核心专利申请 34 项,已获得发明专利授权 19 项,获得软件著作权 16 项。

 

第三,OneFlow 不仅在技术层面推动创新,更在应用落地及人才培养上用创新的方式进行推动。在提升多芯片分布式模型训练效率的同时,OneFlow 也考虑到了易用性的问题。大模型的训练部署十分复杂,以前都需要资深的工程师才能完成,OneFlow 创造性地提出“基于全局性视角”的分布式编程接口,让不熟悉分布式的工程师也能快速训练部署大模型,降低大模型训练架构的编程门槛,让大模型快速落地成为可能,从而使更多的企业具备了深度挖掘自身数据资产的能力,加速人工智能在数字化转型中的应用实践。

 

同时,OneFlow 深度学习框架作为中国团队自主研发的基础软件,可对接包括寒武纪、昇腾、燧原、曙光 DCU、摩尔线程、飞腾、鲲鹏等在内的十余种国产芯片,形成纯国产化 AI 模型训练部署解决方案。未来,OneFlow 还将推出专门适配新兴硬件的标准化模块,更快捷地满足企业对各种不同硬件类型的需求。

 

作为一家创业公司,OneFlow 深度学习框架凭借着多重 “杀手锏”,在巨头环伺的赛道内杀出重围,这就是对自主创新最好的诠释。

对此,袁进辉表示:“当前,在高端技术领域展开的国际竞争非常激烈,破坏式创新和差异化竞争是中国企业在市场上胜出的不二法门。作为全球唯一以创业公司方式参与深度学习框架领域竞争的团队,我们将坚定不移地走自主创新路线,立足中国,放眼全球,力争成为深度学习领域的事实工业标准。”

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欢迎下载体验 OneFlow v0.7.0 最新版本:https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/

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不至于成为世界上最快的深度学习框架。 2022.03.23 加入

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