飞桨与英特尔®NUC完成兼容性认证

2020/12/15 20:54
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AI产业软硬件结合新方案:百度飞桨和神州数码强强联手,完成百度飞桨全流程开发工具与英特尔®NUC(Next Unit of Computing)的兼容性适配,为AI产业落地提供高性能软硬一体的解决方案。

作为飞桨全流程开发工具,PaddleX可以帮助开发者快速地构建、训练和部署深度学习算法。它简化了深度学习模型产业应用过程中每个步骤的繁杂操作,将深度学习的工具和流程拼接在一起,让AI算法开发更轻松。

PaddleX提供了图像化开发界面和Python API两种开发形式,覆盖了机器视觉领域的图像分类、目标检测、实例分割、语义分割四大任务,提供了质检、安防、遥感、人像分割等丰富的行业实践能力。

得益于PaddleX的能力,英特尔®NUC的用户可以更快速获得优质的AI算法开发体验,快速完成AI项目落地

图表1 PaddleX全流程开发工具全景图


图表2 PaddleX能力及应用案例

NUC的技术优势和特点

英特尔推出的NUC系列迷你电脑 NUC9i9QNX、NUC9i7QNX、NUC9i5QNX,

(NUC9i9QNX图示)

其特点包含:

  • 主频高:自动睿频可达5.0GHZ,支持手动超频(i9-9980HK)。

  • 核心多:八核心十六线程高电压处理器(i9-9980HK)多线程出炉能力进一步提升。

  • 独立显卡:PCIe x16桌面级图形显卡,NVIDIA RTX 3060 Ti Dual mini 显卡。

  • 原生预装:设备出厂前预装了Intel OpenVINO工具套件和优化后的Python分发包,实现了在CPU上的天然加速。

  • 小体积、大能量:在5L的紧凑体积内,提供了最高可达4.2T的FLOPS。

神州数码与百度飞桨合作的成果

本次适配是由神州数码团队和飞桨团队基于NUC9i7QNX机型,在Windows 10系统环境下进行了完备测试的,处理器为酷睿™i7-9750H,8G内存,256G SSD,显卡为GTX 1660 Ti 6GB显存。

如下为部分测试数据:

图表3 NUC运行PaddleX示例项目性能数据

由图表3所示,PaddleX提供的全部示例工程均在英特尔®NUC上稳定、高效地运行。

图表4 PaddleX与英特尔®️NUC兼容性证明

合作展望

PaddleX飞桨产品矩阵中的一个重要工具组件,它提供了一套极其易用的开发方案,使开发者可以快速完成多种计算机视觉算法的开发、优化并实现高效部署上线。神州数码拥有丰富的的客户资源、技术方案底蕴和强大的推广、销售、技术团队。作为全产业链的服务商,神州数码以客户需求为导向,为客户提供专业的展示平台和测试环境,以及优质方案整合和方案实施。

未来,百度飞桨团队与神州数码团队除了在硬件上进行全面适配,还将携手拓展更广泛的智能应用,针对主流行业应用场景做进一步的性能优化,推出行业内的标杆解决方案,共同助力人工智能场景规模化,赋予AI更多可能。

此款集成了PaddleX的英特尔®NUC将于2020年12月20日的WAVE SUMMIT+2020 深度学习开发者峰会现场展示,并于当天在神州数码的销售渠道发售。

关于飞桨

百度飞桨以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。目前,飞桨累计开发者230万,服务企业9万家,基于飞桨开源深度学习平台产生了31万个模型。飞桨助力开发者快速实现AI想法,快速上线AI业务。帮助越来越多的行业完成AI赋能,实现产业智能化升级。

·飞桨PaddleX项目地址·

GitHub: 

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX

Gitee: 

https://Gitee.com/PaddlePaddle/PaddleX

微信号 : PaddleOpenSource

飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台,包括飞桨开源平台和飞桨企业版。飞桨开源平台包含核心框架、基础模型库、端到端开发套件与工具组件,持续开源核心能力,为产业、学术、科研创新提供基础底座。飞桨企业版基于飞桨开源平台,针对企业级需求增强了相应特性,包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业,提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台;BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。

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