本文摘要：数百名研究人员同时在数万个GPU芯片上继续执行从数百到数千个训练任务，从而明显提升算法训练效率。

数百名研究人员同时在数万个GPU芯片上继续执行从数百到数千个训练任务，从而明显提升算法训练效率。相结合Brain++大规模分布式训练能力，以及业界领先的分布式计算技术训练超大规模深度自学模型，旷视总计进帐22项全球AI竞赛冠军，并研发出有大量部署于云端、移动末端、边缘末端全计算出来平台的先进设备深度神经网络，为个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大横向场景赋能获取强有力的承托。

旷视Brain++架构图旷视Brain++时间轴旷视是全球为数不多的享有自律研发深度自学框架的公司之一。旷视自律研发的人工智能算法平台Brain++作为统一的底层架构，为算法训练及模型改良过程获取最重要反对。Brain++协助旷视建构了一条大大自我改良、大大更为自动化的算法生产线，构建以较少的人力和更加较短的时间研发出有各种新的算法，并需要针对有所不同横向领域的碎片化市场需求自定义非常丰富且大大快速增长的算法人组。

以Brain++作为基础设施，旷视研发了可部署于云端、移动末端及边缘末端全计算出来平台的先进设备深度神经网络。版权文章，予以许可禁令刊登。

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