近日，360公司宣布开源其深度学习调度平台XLearning。该平台由360开发，集成了TensorFlow、MXNet等多个常用深度学习框架。借助该平台，人工智能行业内开发者将可在一个统一、稳定的平台上完成工作，其工作量和工作难度将大幅降低。
业界人士分析认为，360是国内最早涉足人工智能领域的企业之一，人工智能技术在其旗下产品中已有广泛应用。此次开源占据核心地位的深度学习平台，既彰显了其在人工智能领域的技术自信，又将为推动国内人工智能技术整体开发水平提供强大推力。
众所周知，计算机技术经历了一个从“执行命令”到“分析学习”的发展过程。最初的计算机只能按照机器指令，完成动作。但随着大数据技术的兴起和计算机算法的，计算机已经可以模拟人脑进行分析和判断。未来，机器也能够像人那样，完成信息采集、分析、判断，并完成相应的动做，这便是人工智能技术的最大魅力，而深度学习能力恰是其核心所在。
举例说明，此前将李世石、柯洁等国际围棋大师“挑落马下”的阿尔法狗，其就是通过深度学习算法，分析棋局上每一步的走势，并走出最可能获胜的步数。在这个过程中，机器能够像人一样学习新的知识，重新组织知识结构，变得“越来越聪明，越来越强大”。
再比如让人们“往之”的无人驾驶汽车，它就是通过各种传感器，采集到汽车行驶过程中遇到的图像、声音、温度等信息，综合分析之后，代替人类给汽车发出各种指令。随着采集到的数据越来越多，深度学习让汽车的分析判断能力也越来越强。
从以上不难看出，人工智能技术近年来已经取得了长足的进展，但是有几个难题横亘在开发者的面前，亟需解决。
鉴于上述原因，此次开源的深度学习调度平台 XLearning对于解决行业绊脚石开辟了新思。
据悉，XLearning 从自2017年4月正式开始开发，历经多个版本的迭代，目前已经在360公司的搜索、人工智能研究院、商业化、大数据中心等业务线广泛使用。（开源地址编者注）
XLearning 主要负责深度学习作业的调度和工作，通过保持代码的兼容性，大大降低了业务作业迁移的成本。由于实现了平台的统一，运维的复杂度大幅降低，GPU等硬件资源的利用率大幅提升。可视化的操作界面让算法工程师从繁杂的工作中出来。开发者也不必再为海量样本数据的存储大费周章。
XLearning项目负责人李远策表示，XLearning对于开发者的意义重大，因为同行业的公司都会有类似的开发需求，XLearning则可以帮助他们实现调度的统一和服务器资源的复用。随着平台算法库的不断增容和优化，开发者的工作难度将大大降低。他们将有更多的精力，用于功能的实现和代码的优化。
“这是一个教学相长的过程，相信众多开发者的智慧汇聚到一起，平台的功能将愈加强大，行业整体的技术水平也将水涨船高。”李远策如是说。
当前，人工智能技术方兴未艾，在其发展并成熟的过程中，尚有很多难题亟待解决。作为国内人工智能领域的先行者，360公司以平台开源的形式，实现了行业已有资源的集成和优化。从长远意义上讲，这对提升国内人工智能技术水平意义重大。
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