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【机锋资讯】去年11月初谷歌宣布人工智能系统TensorFlow进行开源，似乎为了追赶谷歌，其竞争对手Facebook工智能硬件平台Big Sur也进行开源。现在，百度也紧随其后，将人工智能代码进行了开源。
1月18日消息，据报道，近日，百度硅谷人工智能实验室(SVAIL)开源了可以让人工智能软件运行更高效的关键代码Warp-CTC，并将其中基于 Apache 协议，Warp-CTC的C语言库和可选Torch绑定等重要组件上传至GitHub，供开发者下载使用。
百度开源关键代码将加快推进深度学习研究者的研发成果，大幅提高人工智能开发速度，让端到端的深度学习变得简单、快速。
据SVAIL工程师介绍，目前主流的CTC训练通常需要耗费大量存储资源，且训练速度缓慢。此次开源的Warp-CTC方法正是百度在构建深度语音端对端系统的过程中改进实现的，由此提高了CTC模型的可伸缩性。除了对存储资源要求较低之外，Warp-CTC可直接用在现有的人工智能框架中，不仅比普通CTC训练快百倍，还能够大幅提高人工智能开发速度。通过开源Warp-CTC，开发者可以打造出更容易、更快速的深度学习系统。
百度的Warp-CTC算法能在新型的计算机芯片上运行得益于其在技术架构上的突破。百度研究院首席科学家吴恩达称，他的研究主要是人工神经网络如何在GPUs上运行，让Warp-CTC实现对GPUs和X86 CPUs的支持。据悉，百度创新性的利用大量GPUs组成HPC(高性能计算机群)，用其训练深度学习。研究人员通过提高GPUs的使用效率，提升训练神经网络的速度及规模。在吴恩达看来，百度在HPC的研究已处于世界领先地位。
百度方面表示，希望通过机器学习社区GitHub继续优化Warp-CTC的能力。未来百度还将开放更多关于人工智能的开源工具，供开发者使用，充分发挥科技公司领军作用，为机器学习研究做出贡献。
我们知道，其实开源人工智能对公司的好处是很大的，这种开放的方式，是可以吸引很多对此感兴趣的程序员加入进来，进而快速升级自身的平台。