《企業網D1Net》12月19日(北京)

北京連續五天的紅色霧霾預警，讓生活在這個城市的每個人心都是揪著的。我們無法選擇空氣，只能盡量規避不良空氣帶來的傷害，比如由于空氣引起的肺癌傷害等。如何利用高新技術來提高肺癌的診斷率?這是深度學習平臺最需要突破的一個應用領域。

目前腫瘤診斷方面的常用手段是利用CT掃描，深度學習平臺通過大量的腫瘤數據訓練模型，可以幫助醫生自動對腫瘤塊進行檢測和分割，進一步分析出腫瘤到底是良性還是惡性?惡性到什么樣的程度?幫助醫生做出相對準確的判斷，并輔助醫生快速判別結果，甚至給予醫生一定程度的治療建議。

諸葛·深知—深度學習平臺

目前，這一領域的研究正取得突破，在近日舉辦的“2016戴爾科技峰會”上，中科院自動化所和戴爾聯合開發的面向企業深度學習、應用和服務的公有平臺諸葛·深知正式亮相。戴爾公司副總裁吳海亮在闡述諸葛·深知的內涵時說：“諸葛代表智慧，深知是我們希望利用深度學習，幫助企業在激烈的市場競爭中能夠增強認知，拓展創新。”

上圖為：戴爾公司副總裁吳海亮

深度學習平臺的瓶頸

當前正處于第三次人工智能浪潮的時代，第三次人工智能到來最主要的突破就是深度學習的出現和大規模的應用。大數據的深度學習就產生了智能，智能應該和各行各業結合在一起，比如智能服務、智能制造、智能醫療等。而深度學習的瓶頸一直存在，門檻極高，主要表現在以下幾個方面：

一、計算資源門檻高，深度學習需要大規模的GPU，計算群才能實現大規模訓練。

二、眾多開源的深度學習工具包，造成復雜環境。深度學習很多工具包之間的接口配置環境千差萬異，另有一些工具包擁有獨特的接口，獨特的配置環境和獨特的算法，這些復雜的接口環境讓一些傳統行業或者對深度學習不是太熟悉的企業束手無策。

三、自身對深度學習的基礎算法擁有知識產權，而這些積累不是一朝一夕能夠完成的。

諸葛·深知的三層體系

因此，深度學習一般包含三層體系：

第一, 搭建硬件平臺，尤其是超算的硬件平臺。諸葛·深知平臺擁有超過50萬個GPU的計算核心，其計算能力超強，再加上1.8個PV高帶寬低延遲存儲，這為諸葛·深知平臺上大量的數據訓練帶來了強大的硬件體系支撐。

第二,有各種各類的算法引擎, 中科院自動化所提供的基礎算法引擎，與戴爾的硬件和計算引擎相結合，戴爾知道硬件和部署級別要做到什么樣的效果，如何對軟硬件進行有效調度，如何進行各種優化?等等，這為諸葛·深知奠定了堅實的算法基礎。

第三,擁有大數據計算引擎，配合行業應用，制定出統一的接口，最終達到化繁為簡的效果。

諸葛·深知的獨特優勢

實際上，隨著大數據價值的日益顯現，深度學習與人工智能已得到了足夠重視，諸葛·深知具有哪些獨特優勢?

吳海亮認為，諸葛·深知在以下四個方面表現卓越：

首先是使用體驗：深度學習的算法和模型、軟件包非常多，不同的軟件包之間接口繁雜，使用起來非常復雜。諸葛·深知把這些接口進行了統一，從而能夠給大家提供非常好的使用體驗。

第二，基礎算法領先，諸葛·深知底層技術來自于中科院自動化所最新的研究成果，技術上非常領先。

第三，環境安全可控，諸葛·深知平臺提供了一個非常良好的安全可控的環境。

第四，定制化服務，對于特定企業的需求，諸葛·深知可以提供一些定制化的服務。

諸葛·深知除了將各種各樣的軟件包統一為一個接口，配置一個應用環境，大家使用起來非常方便之外，在基礎算法、行業應用、定制化服務方面也提供了最新的基礎算法和模型。針對行業，例如腫瘤、智能營銷、機器翻譯、身份認證等等，也提供了行業解決方案。

吳海亮最后說：“戴爾中國公司和中科院自動化所聯合發布企業級深度學習應用與服務平臺，是基于戴爾最新的計算平臺和最新的中科院的研究成果，可幫助企業在大數據和人工智能上實現企業的數字化轉型。另一方面，戴爾和中科院自動化所合作，開創了一種斬新的合作模式，利用了國家隊的科技實力，通過戴爾這樣一個合球性的商業公司，把技術推廣到企業用戶企業端，利用中科院國家隊的實力，加快人工智能商業的推廣能力去服務企業。”