CNCC论坛：计图深度学习框架及全国产软硬件生态

论坛的背景

深度学习框架是现代人工智能算法开发和应用的软件基础支撑，自主可控的深度学习框架对我国人工智能产业发展和技术引领的具有重要意义。计图(Jittor)是国内首个由高校研制和开源的深度学习框架。Jittor框架创新地使用了元算子融合和动态编译技术，并提出“统一计算图”的思想，使得在多种任务性能上超越国外主流平台。 

深度学习框架是底层硬件，即AI芯片和上层众多应用间的连接器。在当前国产AI芯片百花齐放的现状下，如何能够将AI硬件-框架-应用快速连接，形成国产软硬件解决方案和生态，是让众多国产AI芯片快速形成生产力的关键。然而，要达到这样的目标，深度学习框架应具备什么样的特性？AI芯片与框架如何形成快速适配，从而服务于多种人工智能应用，是要解决的重要问题，也是本论坛要探讨的主要问题。

论坛日程

计图深度学习框架及全国产软硬件生态论坛于2022年12月9日晚上19:00-21:00举办，因为疫情，按全线上方式进行。会议议程如下。

论坛嘉宾

论坛主席

张松海

清华大学计算机系长聘副教授，CCF高级会员。研究方向为图像/视频处理、计算机图形学与可视化等。在ACM TOG、IEEE TVCG、IEEE TIP、IEEE TMM等期刊和ACM SIGGRAPH、IEEE VR、IEEE CVPR等会议上发表论文40余篇。作为负责人主持国家自然科学基金重点项目、科技部重点研发计划课题多项；获国家科技进步二等奖一项（排名第3）。

图1 清华大学张松海副教授

高林

中国科学院计算技术研究所博士生导师、副研究员、CCF高级会员，英国皇家学会牛顿高级学者。研究方向为计算机图形学和三维计算机视觉。在ACM SIGGRAPH/TOG, IEEE T-PAMI等CCF A类期刊上发表论文40余篇。DeepFaceDrawing系列研究工作被180余个国家或地区的用户所使用，获亚洲图形学学会青年学者奖和CCF技术发明一等奖。担任几何处理学术会议SGP 2023大会联合主席，SIGGRAPH 2023 程序委员。

图2 中科院计算所高林副研究员

报 告 一

报告人姓名：梁盾

报告题目：计图深度学习框架的新进展

报告摘要：

深度学习框架是现代人工智能算法开发和应用的软件基础支撑，自主可控的深度学习框架是推动中国人工智能更好发展的必然要求。计图(Jittor)是国内首个由高校研制和开源的深度学习框架。Jittor框架创新地使用了元算子融合和动态编译技术，并提出“统一计算图”的思想，使得在多种任务性能上超越国外主流平台。本次报告将介绍计图的新特性与基于计图的最新科研成果。

报告人简介：

梁盾博士毕业于清华大学计算机系计算机图形学实验室，现为清华大学计算机系助理研究员，是计图框架核心成员。研究方向为计算机图形学，深度学习，高性能计算。近年来在中国科学信息科学、CVPR、TOG、CVM等重要会议期刊上发表文章，曾获国际学生超算比赛冠军。

图3 清华大学梁盾博士

报 告 二

报告人姓名：杜鹏

报告题目：昇腾AI处理器异构计算架构CANN原理与应用

报告摘要：

2019年华为推出基于自研达芬奇架构的昇腾AI处理器，其中昇腾910处理器提供面向云端的强大的训练算力，昇腾310处理器提供面向边缘端的推理算力。同时，华为自研异构计算架构CANN，使能昇腾澎湃算力。本次报告重点介绍昇腾AI处理器架构和CANN特性，以及典型应用案例。

个人简介：

杜鹏毕业于浙江大学，获博士学位，现为华为海思昇腾CANN首席科学家。主要研究方向为计算机图形学、人工智能与异构计算。在ACM SIGGRAPH、CVPR、PG等会议发表论文10余篇，出版《昇腾AI处理器CANN架构与编程》《昇腾AI处理器CANN应用与实战》等专著3本。曾获2021年浙江省科技进步一等奖。

图4 海思昇腾杜鹏博士

报 告 三

报告人姓名：张文凯

报告题目：遥感跨模态语义检索与定位

报告摘要：

当前，遥感数据的获取能力超越了以往任何一个时期，如何从海量遥感数据中提取出用户所感兴趣的关键信息，逐渐成为遥感图像处理应用领域中的重要研究方向。遥感跨模态检索旨在使用图像、文本、音频等模态进行遥感图像内容检索。然而遥感跨模态检索领域存在数据海量，但样本数量受限的问题。本次报告将重点介绍受限样本下文本-图像跨模态检索和使用未标注数据提升检索效果的最新科研成果。

个人简介：

张文凯毕业于中国科学院大学，获博士学位，现为中国科学院空天信息创新研究院地理与赛博空间信息技术研究部助理研究员，智能处理主任设计师。主要从事遥感图像解译、多模态数据处理、智能解译框架等方面研究。在IEEE TGRS/JSTARS，IET CV等期刊上发表论文20余篇，出版专著《人工智能云平台：原理、设计与应用》一本。中国计算机学会会员、中国图象图形学会会员、IEEE会员。

图5 中科院空天院张文凯博士

报 告 四

报告人姓名：刘政宁

报告题目：计图深度学习框架的软硬件协调优化技术

报告摘要：

深度学习已广泛应用于科学研究和工程应用，国产化需求日趋旺盛。随着国产硬件芯片、操作系统、计算平台的蓬勃发展，支持全国产软硬件生态的深度学习框架也不可或缺。复杂多样的异构芯片架构的适配、大量国外AI软件生态的迁移是深度学习框架面临的主要挑战。本次报告将介绍我们基于计图框架实现国产硬件适配的进展，并探索迁移国外主流框架生态，还将介绍多个全国产AI应用的适配与优化案例。

报告人简介：

刘政宁毕业于清华大学计算机系，获博士学位。主要研究方向为计算机图形学、三维计算机视觉，深度学习框架等。曾在ACM TOG、IEEE T-PAMI、IEEE TVCG和ECCV等期刊上发表文章篇。刘政宁博士是计图框架核心成员，现为北京非十科技技术总监，致力于AI服务与应用、以及深度学习框架开源。

图6 北京非十科技刘政宁博士

GGC往期回顾

1. CVMJ入选2022年度"中国国际影响力优秀学术期刊"

2. 计图成功适配华为昇腾AI处理器、亮点特性先睹为快！

3.  计图可微渲染库再更新！渲染效果、速度新突破！

4. 第二届计图AI算法挑战赛圆满收官，16支队伍获奖！

5. JSparse：Jittor稀疏卷积计算库开源啦！