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案例:谷歌发布Tensor Network开源库

来源:賽迪智庫  作者:郑子亨  投稿时间:2019-07-10

2019年6月4日,谷歌公司发布了用于执行张量网络计算的开源库 Tensor Network,Tensor Network使用谷歌开源机器学习框架Tensor Flow作为其底层工具,提高了张量网络计算的可行性和计算效率,使张量网络计算在GPU上的计算效率提高了100倍。张量网络计算最早被应用于量子物理、量子化学中,此次谷歌Tensor Network 开源库的发布不仅为量子领域学科研究者提供了强大的计算机工具,也给张量网络在机器学习中应用提供了可行性和硬件加速方法。

一、背景

現有計算模式無法滿足量子計算模擬需求。隨著量子理論的不斷發展,量子計算邊界條件越來越複雜,現有的密度泛函計算只能處理相互作用比較弱的系統,如半導體系統和簡單金屬系統。張量網絡計算能夠對量子狀態進行更好的模擬,對高量子糾纏系統進行准確計算,越來與廣泛的被應用于高溫超導體、凝聚態物理學、量子化學、統計力學等學科中。在機器學習領域,計算硬件設備不斷叠代更新,想要充分開發利用處理器的計算性能,計算模式需要更加抽象來超越現有的二維矩陣運算,張量網絡計算可以突破該瓶頸。近幾年,針對張量網絡在機器學習領域應用的研究成果大量湧現,已經證明張量網絡與卷積神經網絡之間存在極大的關聯,張量網絡計算未來有望與卷積神經網絡並駕齊驅。

Tensor Flow 为Tensor Network奠定技术基础。Tensor Flow 是谷歌公司推出的一个使用数据流图进行数值计算的开源人工智能软件库,于 2015 年 10 月宣布开源。Tensor Flow提供了丰富的构建和训练机器学习模型的 API 库,支持卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络等深度神经网络模型。在TensorFlow中,张量的概念以多维数组的形式首次被引入机器学习领域,随着谷歌对Tensor Flow的不断完善改进,Tensor Flow成为机器学习领域最受欢迎的基础框架,给人工智能企业及研究机构提供了开源工具库,对于谷歌公司人工智能生态构建及其产品化加速起到了推进作用。

开源成为全球IT行业公认的重要创新方式。开源可以大大节省软件开发的时间、人力成本,并有利于技术的推广和发展行业公认的重要创新方式。开源可以大大节省软件开发的时间、人力成本,并有利于技术的推广和发展。谷歌开源战略布局已久,在开源平台、开源软件、开源语言等方面进行了深入的建设,其中Android、Tensor Flow、Spark等都在各自领域占有统治地位,此次Tensor Network开源库的发布使谷歌在张量网络计算方面抢得先机。在谷歌的带领下,许多抵制开源的软件巨头也逐渐接受并进行开源战略布局。微软于2018年10月26日宣布对开源代码托管平台GitHub的交易正式完成,交易额为75亿美元。IBM于2019年6月29日获得欧盟无条件批准,以340亿美元收购开源解决方案提供商红帽(Red Hat)。开源平台使企业得以围绕自身产品快速构建应用开发者生态,同时引导产业和技术演进路径及方向,从而把控标准、专利等产业核心话语权。

二、案例介紹

事件描述。2019年6月4日,谷歌公司发布了以Tensor Flow为底层框架的开源库 Tensor Network,该产品是为了提高张量网络计算的可行性和计算效率,并且最大化GPU的运行速度。在发布Tensor Network的同时,谷歌公司发表了一系列的论文对其功能以及在其他领域的可应用性进行了介绍和解释。在Tensor Network中,张量的概念可以简单的理解为高阶数组或高阶矩阵,其运算方式与普通矩阵相同,这大大降低了没有量子理论学习经历的开发者的使用难度。谷歌表示,由于其高阶特性,张量很难用普通计数法进行表示,使用图解记数法是非常有用的,更容易表示张量的收缩。

预览区
張量的圖解計數法

后续发展。谷歌表示,有论文对Tensor Network进行了简单的介绍并给出了实际物理应用案例。后续的论文中,将讲述Tensor Network 在 机 器 学 习 中 的 应 用 , 如 在 MNIST 和Fashion-MNIST图像库上执行图像分类算法,在其他领域延伸上还将包括时序分析、量子电路仿真等。谷歌研究人员希望 Tensor Network能真正成为物理学家和机器学习从业者的宝贵工具。

三、簡評

Tensor Network开源库给张量网络计算的大规模应用注入新动力。

开源库给张量网络计算的大规模应用注入新动力。在量子领域,张量网络计算被提出用于处理高量子纠缠系统,但在被提出的很长一段时间中处于瓶颈期,目前已有的用于加速硬件的生产级张量网络库还不能用于大规模运行张量网络算法,而谷歌Tensor Network有望突破张量网络计算应用的瓶颈,将张量网络计算大规模应用于凝聚态物理、量子化学、量子引力等量子领域。在机器学习方面,Tensor Network的出现颠覆了原有的基于线性代数的神经网络计算体系,并且实现了张量网络计算在GPU上的加速,张量网络计算在机器学习方面的大规模推广和应用指日可待。

開源生態建設對我國信息技術發展意義重大。

開源平台已經成爲數字時代的重要基礎設施。發達國家科技巨頭借助開源力量能夠對其自身産品進行完善,提升與下遊公司及開發者的合作黏性,構建更爲完整的産業生態,強化自身話語權。我國企業近幾年逐步重視開源布局,湧現了一批開源平台、開源庫等,但因對于核心技術、開源規則掌握不足,響應者較少,發展較爲緩慢。目前國內公司及開發者習慣于使用國外開源平台,一旦國外公司對開源平台進行管控,我國將面臨由于平台遷移帶來的巨額成本,並存在産業供應鏈安全的巨大隱患。建議加快營造國內開源氛圍,鼓勵企業發展開源平台、開源社區等開發模式,提升我國企業在全球主流開源生態中的貢獻度及話語權,實現由參與者向貢獻者再到構建者的升級。

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