摘要:GotoBLAS是一个开源库,由日本显影剂KazushigeGoto于2002年写的,最初为奔腾4处理器进行了优化,并尝试基于性能来自CPU 1的超级计算机。5TFLOPS增加到2TFLOPS。因此,逐渐吸引了大批来自世界各地的开发商,张宪是其中之一。2010年,因个人原因藤,GotoBLAS停止更新,许多开发商在邮件曝光的Bug组,问为什么不修。此时,远在中国的科学院张宪的想法的开始。2011年,在原有基础上的基础GotoBLAS,他

GotoBLAS是一个开源库,由日本开发后藤一茂在2002年写的,原本是为奔腾4处理器进行了优化,并尝试基于性能来自CPU的超级计算机1.5个TFLOPS高达2个TFLOPS。因此,逐渐吸引了大批来自世界各地的开发商,张宪是其中之一。

2010年,因个人原因藤,GotoBLAS停止更新,许多开发商在邮件曝光的Bug组,问为什么不修。此时,远在中国的科学院张宪的想法的开始。2011年,在原有基础上的基础GotoBLAS,他创建了开源的矩阵运算库OpenBLAS,导致一个小的团队正在进行的维修和保养。

OpenBLAS页

创立之初,张宪想它作为一个全球性的系统,而不仅仅是为国内。一开始把在GitHub上,所有文件,笔记是用英文写,以吸引更多的外国开发商尝试。

除了性能的因素,同时也适应的评价标准“库”的范围。OpenBLAS逐渐涵盖了市场上几乎所有的处理器架构,如英特尔,AMD的X86,ARM的V7 \ V8,以及IBM的Power and Associates公司。

渐渐地,越来越多的用户,不断反馈的Bug,他们继续修复,目前在细分矩阵运算,成为更大的影响力的开源项目。

现在考虑原来被证明是有效的,他们做了一个小统计,总下载量排名第一的美国。张宪一说雷锋网(公开号:雷锋网)编辑,通过这个平台,开发人员甚至与他接触阿塞拜疆,寻求指导。

除了开发商,众多厂家,研究机构也利用这个矩阵计算库,如IBM,华为等。不过,由于在极限初建的背景下,OpenBLAS关注点是“科学计算”,但学做火热的深处“深度学习”优化需要更。

虽然OpenBLAS被越来越多的开发商的认可,但张宪只是在自己一群志同道合的人的作为和兴趣,并没有打算作为一个商业项目。创建时,他在中国的院院士科学中博士学位仍在研究OpenBLAS,学习科学计算。在2014年毕业,博士之后。张宪,想换个环境,正巧看到UT-奥斯汀做的是,在研究矩阵计算组GotoBLAS,一致的研究,他很快就过去了。事实上,在那个时候,他认为合资公司,但怎么也找不到这个非常低的水平,技术性很强的科学计算的商业化。

在UT-奥斯汀一年,然后到麻省理工学院博士后张宪。参与MIT-CHIEF中国商业论坛时,遇到了很多的企业家,很快就掌握了“创业技能”,但在这一刻,人工智能是一个全球性的热起来。

当首九个月来到麻省理工学院,他等不及了,我决定回国。

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OpenBLAS创始人张宪

2016年9月,张宪由FA(财务顾问)融到数以百万计紫牛资本以及天使圆了潜在的合作投资资金,并成立了一支10人左右,其中包括计算援助研究学会的创始人之一,中国的院院士科学博士后,博士。中国浪潮集团的辜咳嘭和海洋大学在市场营销和销售裘凯丰富的经验。

而他们的产品,它是“OpenBLAS”的商业版本,OpenBLAS不同的是,计算科学,商业版本定制学习的深入进行; 而且不局限于矩阵计算,还使用一些其他加速算法。

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在张宪一看,已有的通用架构的相对成熟,有很大的潜力不被窃听。这里可以分为两个方面:

在一方面,在服务器端。X86 + GPU做培训,这方面是没有多大他们不不能这样做,但服务器可以用这笔钱解决 - 如果你能买几缓慢培训GPU能够解决。

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在另一方面,嵌入式结束。张宪一说上可以做很多事情,是未来的大趋势。从去年开始,各厂家不仅部署到云模式,而是直接部署直接在手机上运行,车载计算设备,这种低延迟,更具互动性,把一个很好的前端数据处理,特别是,用于处理视频流时。

在高端嵌入式,功耗,成本的限制,钱不能单独解决。鹏科技,通过简化模型优化算法隐含对方的数据库优化框架,在嵌入式端非常有前途。

在采访中,问及雷锋网规划,明年,张宪觉得能够乃至明年打破,因为已经有很多公司,通过他们的“开源版”敲“商业版本的”门。在他看来,鹏峰科技是做的最好的性能优化方案集成,计算机视觉,语音识别等公司,因为他们需要与人合作。目前,PowerAI系统发布的IBM使用OpenBLAS,除了朱莉娅,GNU八度,叶准直mxnet,也成为用户。

IBM的PowerAI系统采用OpenBLAS

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本文链接:从开源到商业,他用了七年时间做出深度学习定制库

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