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事件：4月5日，Meta AI發(fā)布Segment Anything Model (SAM)新模型和Segment Anything SA-1B圖像數(shù)據(jù)集。
　　點(diǎn)評：
　　SAM的發(fā)布或?qū)⒏淖冇?jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，是計(jì)算機(jī)視覺的“GPT-3時刻”
　　據(jù)SAM官網(wǎng)，SAM是一個強(qiáng)大的圖像分割A(yù)I模型。與GPT-2、GPT-3等在文字領(lǐng)域的zero-shot能力相似，SAM在圖像領(lǐng)域上具有zero-shot能力，可以對未知的圖像中的任一未知對象進(jìn)行分割并自動生成對應(yīng)的掩碼，無需額外訓(xùn)練。用戶只需要對分割后的圖像進(jìn)行簡單標(biāo)注（對掩碼打標(biāo)簽），SAM即可不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)。SAM的輸出掩碼可作為于其他AI模型的輸入，例如用SAM在圖片中識別到椅子的掩碼后，可用在圖像應(yīng)用程序中進(jìn)行3D建模，有效提高效率。
　　SAM模型可分為圖像編碼器、提示編碼器和掩碼解碼器，其中圖像編碼器在PyTorch中實(shí)現(xiàn)，需要GPU才能進(jìn)行高效推理；提示編碼器和掩碼解碼器可在PyTroch、ONNX等各種平臺的CPU和GPU上運(yùn)行。我們認(rèn)為作為開源模型的SAM將大幅提高在圖像領(lǐng)域人工注釋的效率，降低行業(yè)門檻，計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)業(yè)及多個垂直行業(yè)應(yīng)用或?qū)⒓铀侔l(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展帶來的算力需求有望加速釋放。
　　我們在之前的研報(bào)《中興通訊：服務(wù)器規(guī)模國內(nèi)前五，聯(lián)手英特爾打造低成本AI架構(gòu)》里面已經(jīng)指出，Meta的深度學(xué)習(xí)庫pytorch已經(jīng)接入中興的adlik整體架構(gòu)，如果Meta未來深度學(xué)習(xí)庫得到大規(guī)模應(yīng)用，中興的adlik軟硬整體架構(gòu)的需求有望得到提升。
　　谷歌、Meta、百度等深度學(xué)習(xí)庫均已接入中興Adlik架構(gòu)，長期需求有望持續(xù)釋放
　　2022年12月28日，公司聯(lián)合英特爾共同發(fā)布《英特爾聯(lián)手中興優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型推理，實(shí)現(xiàn)降本增效》白皮書，本白皮書深入介紹了中興通訊主導(dǎo)的開源項(xiàng)目Adlik如何與英特爾OpenVINO工具結(jié)合。為解決購買專用GPU硬件會大幅增加部署成本，而且應(yīng)用范圍有限，靈活度較低的問題，中興通訊通過硬件創(chuàng)新和軟件層面的深度優(yōu)化，在部分場景中，如果能夠直接使用CPU來進(jìn)行推理，將有助于降低成本，提升靈活度，白皮書指出通過中興Adlik可以對AI模型進(jìn)行自動剪枝、蒸餾，實(shí)現(xiàn)模型大小的優(yōu)化，再通過OpenVINO的量化工具和推理引擎，對模型實(shí)現(xiàn)INT8量化，從而實(shí)現(xiàn)模型壓縮，以降低模型推理所需的計(jì)算資源和內(nèi)存帶寬，提高模型的推理性能。通過使用中興Adlik+第三代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器+ OpenVINO工具套件的組合，可使已完成訓(xùn)練的高精度AI模型轉(zhuǎn)換成參數(shù)較小、結(jié)構(gòu)簡單、精度基本不下降的AI小模型，其性能與大模型接近，模型數(shù)據(jù)吞吐量更高，從而實(shí)現(xiàn)在不增加GPU硬件，大幅減少部署成本的情況下，直接使用CPU服務(wù)器即可滿足模型的日常推理需求，成功實(shí)現(xiàn)降本增效，并使得模型更易部署在算力有限的場景下，比如自動駕駛車端場景。我們認(rèn)為此解決方案能夠?qū)崿F(xiàn)AI模型推理的降本增效，適用各垂直領(lǐng)域的AI小模型有望加速落地，充分滿足不同場景需求。
　　Adlik是用于將深度學(xué)習(xí)模型從訓(xùn)練完成到部署到特定硬件，提供應(yīng)用服務(wù)的端到端工具鏈，其應(yīng)用目的是為了將模型從研發(fā)產(chǎn)品快速部署到生產(chǎn)應(yīng)用環(huán)境。Adlik可以和多種推理引擎協(xié)作，支持多款硬件，提供統(tǒng)一對外推理接口，并提供多種靈活的部署方案。目前谷歌TensorFLOW，Meta PyTorch和百度的PP飛槳深度學(xué)習(xí)庫都已能夠接入Adlik架構(gòu)。隨著Meta AISAM開源圖像分割模型的問世，計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)業(yè)或?qū)⒓铀侔l(fā)展。由于SAM中的圖像編碼器功能必須在PyTorch中實(shí)現(xiàn)，并需要GPU才能進(jìn)行高效推理，我們認(rèn)為計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有望進(jìn)一步帶動對Meta深度學(xué)習(xí)庫PyTorch以及其他AI互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)深度學(xué)習(xí)庫的需求，公司adlik軟硬整體架構(gòu)的需求有望提升。
　　測試效果如圖3所示，在ImageNet val驗(yàn)證數(shù)據(jù)集上，ResNet50剪枝模型經(jīng)過蒸餾后精度略有提升，剪枝模型的吞吐量比原始模型提升了2.74倍。INT8量化后的模型的吞吐量比未量化模型提升了2.96倍。經(jīng)過Adlik剪枝蒸餾和INT8量化等方法優(yōu)化后的ResNet50模型，在精度無損失的情況下，吞吐量比原始模型提升了13.82倍，效果顯著。
　　目標(biāo)檢測YOLOv5m模型優(yōu)化測試結(jié)果如圖4所示，在COCO2017驗(yàn)證集上，YOLOv5m經(jīng)剪枝蒸餾和INT8量化后的模型，精度損失在1%以內(nèi)。優(yōu)化后的YOLOv5m模型吞吐量比原始模型提升了3.39倍。
　　AI服務(wù)器：產(chǎn)品性能強(qiáng)勁，成為“文心一言”可靠算力底座
　　3月16日，據(jù)中興通訊微信公眾號，中興通訊和百度聯(lián)合宣布，中興通訊服務(wù)器將支持百度“文心一言”，為AI產(chǎn)品應(yīng)用提供更加強(qiáng)勁的算力支撐，助力AI產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用和生態(tài)繁榮?！拔男囊谎浴笔前俣然谖男拇竽Ｐ图夹g(shù)推出的生成式AI產(chǎn)品，具備跨模態(tài)、跨語言的深度語義理解與生成能力，“文心一言”將通過百度智能云對外提供服務(wù)，為產(chǎn)業(yè)帶來AI普惠。
　　在服務(wù)器產(chǎn)品方面，公司服務(wù)器產(chǎn)品全面滿足百度定制化要求，針對百度智能云AI、深度學(xué)習(xí)的需求，中興通訊服務(wù)器產(chǎn)品采用高密度、模塊化、精細(xì)化設(shè)計(jì)，具有高性能、高可靠、易擴(kuò)展、易管理等優(yōu)勢，在AI、云計(jì)