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微软加码onnx中国推广力度 欲将azure打造成最佳人工智能云平台

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原标题：微软加码加快从传统产品制造向提供产品和服务及整体解决方案转变onnx中国推广力度 欲将azure打造成最佳人工智能云平台

雷锋消息，由微软共同发起的开源项目onnx合作伙伴研讨会首次登陆中国，微软项目总经理venky veeraraghavan和微软人工智能平旋挖钻机台团队首席项目经理prasanth pulavarthi于微软大厦接受了包括雷锋在内的媒体采访，onnx进展情况如何，微软又将怎样推动azure成为最佳人工智能云平台，两位采访对象作了部分解答。

onnx架起硬件和软件的桥梁

onnx即“open neural network exchange”，即“开放的神经络切换”。onnx是一种表示深度学习模型的开放格式。借助onnx，ai开发人员可以更轻松地在最先进的工具之间移动模型，并选择最适合他们的组合。onnx由合作伙伴社区开发和支持。（onnx is a open format to represent deep learning models. with onnx, ai developers can more easily move models between state-of-the-art tools and choose the combination that is best for them. onnx is developed and supported by a community of partners.）

以上是onnx的官方介绍。雷锋此前报道，2017年9月份，微软和 facebook 发布onnx，欲借此打造一个开放的深度学习开发工具生态系统，该项目的目的是让不同的神经络开发框架做到互通互用。

把模型从研究阶段推向产品阶段，经常需要转移到不同的框架，onnx能让人工智能开发者根据任务的需要选择最合适的开发框架，并让硬件厂商进行最佳优化。

onnx 的8.弹簧K值：与变形同相位的浸染力份量与形变之比工作原理是：实时跟踪某个神经络是如何在这些框架上生成的，接着，使用这些信息创建一个通用的计算图，即符合onnx 标准的计算图。

微软项目总经理venky veeraraghavan

对于onnx未来的演进方向，prasanth pulavarthi表示，“实际上onnx的具体美国开发回收碳纤维铺路材料 提高耐久性和使用强度的规格一直是在不断的演进当中，它的变化和演进的基础一方面是新的开发工作，还有一方面是出现新的客户需要，每两到四个月，onnx会更新一次。在这个升级当中我们会添加一些新的运算符，这种运算符实际上是一种数学上的功能，使得用户可以创建新的模型。所以，我们会在未来继续来做这方面的工作，继续创造出新的类型的模型，所以onnx的规格变化更新是一直持续的。”

微软人工智能平台团队首席项目经理prasanth pulavar洗板机thi

venky veeraraghavan补充道，“onnx是一个标准，标准之下已经有很多的公司参与进来，微软着重确保相关的工作对于解决微软内部的问题是有帮助的。微软过去已经花费了大量的时间和精力应用在微软内部，不管是bing、语音还是广告的模型来进行测试，以确保这一套标准是能够支持最为复杂的模型。而且，不仅它能够支持非常复杂的模型，同时在硬件平台上也会有出色的性能表现，并且能够支持各种不同的框架，像tensorflow，pytorch。”

雷锋了解到，amd、arm、华为、ibm、英特尔、高通等企业均已加入onnx开源项目，目前已有超过20家全球企业宣布支持onnx。

对于业界非常关心的谷歌何时加入onnx或者最新进展，两位受访对发热元件象并没有正面回应，不过venky veeraraghavan表示，微软认为在发展ai方面未来毫无疑问需要依赖开放的标准，微软也已经与谷歌做了充分的沟通，分享了相关计划和想法。不过目前为止，谷歌决定暂时不会积极的参与到onnx工作当中来。

azure则将其定义为 ldquo;小裂纹 rdquo;；而当裂纹长度到达材料的微观结构不足以影响其扩大时目标是最强人工智能云平台

据微软官方资料，目前，在多种人工智能开发框架中都能创建onnx模型，包括pytorch、chainer、微软认知工具包（cntk）、mxnet、、tensorflow、keras、scikit-learn，这个列表还在不断增加。此外，为onnx模型实现可视化和加速的开发工具生态系统也已初具规模，已经出现了针对典型场景预先训练的onnx模型。

在全力支持onnx建设开放互操作人工智能生态系统的同时，微软也在全力将azure打造成最佳人工智能云平台，从预先训练好的模型到帮助构建模型的云服务，azure提供了完善的机器学习平台。

雷锋了解到，微软主要提供三方面的ai能力。第一是算力(infrastructure)层面，针对熟悉算法的数据科学家，微软的gpu服务数月前已经在中国数据中心落地，微软也有非常强的数据相关服务，gpu、cpu、或者虚机，都可以归类成是基础架构层面的ai模式。

第二种受众对象是软件工程师，微软可以提供直接调用现有ai服务的能力，比如bot或者认知服务，统称为api认知服务，微软将其归类为ai services。第三大类为工具，比如onnx框架和cntk框架。此外微软还有visual studio和visual studio code等，微软整体ai思路也分为这三部分。

在雷锋看来，微软的特点是赋能其他公司或者开发人员打造专属ai工具、ai产品、ai的领导力和竞争力，这也是是微软和其他人工智能公司的区别。