項目簡介

1、背景介紹

人工智能技術已成功應用于自然語言處理、計算機視覺、人機交互、虛擬現實等眾多領域。這主要得益于算法的創新和大規模數據的積累，而軟硬件平臺的快速發展為大規模數據上的算法實現和人工智能應用提供了強有力的保障。隨著云服務器、邊緣設備、終端設備等人工智能硬件運算設備的不斷涌現，以及各類人工智能運算庫、中間表示工具以及編程框架的快速發展，人工智能軟硬件生態面臨多樣化、復雜化、碎片化的挑戰。如果能屏蔽不同的底層硬件架構細節，制訂標準化的開發接口，將會進一步有力地促進人工智能軟硬件生態的良性發展。為向人工智能編程框架和應用軟件提供統一接口，促使各類設備之間互聯互通，提升人工智能處理器和應用開發者效率，新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟于2018年3月成立了相應的專題組來制定算子開發接口標準，主要包括基礎數學、神經網絡、機器學習以及其他如類腦計算等算子。目前，相關算子標準已經形成了初步的工作組標準草案，為了進一步降低標準的使用門檻、保證標準的實用性以及提供規范的驗證機制，專題組決定啟動相應參考實現開源項目。

2、技術特點

本項目的主要技術特點如下：

1. 采用C99標準實現，不依賴特定的操作系統和硬件，實現跨平臺功能；
2. 基于統一抽象的數據類型，在屏蔽具體實現細節同時，保證接口易用性；
3. 利用面向對象的編程范式，將相關的屬性與方法封裝在一起；
4. 避免依賴第三方庫或者軟件，最小化部署成本。
5. 盡可能支持不同維度、不同精度、不同類型的數據
6. 提供一致性的錯誤處理機制

3、項目亮點和特色

算子標準參考實現將由來自不同企業、高校以及科研院所協同開發和推廣，旨在為標準的使用者和實現者提供代碼級別的語義規范，因此，項目具有如下特點：
?   與標準接口定義保持一致；
?   保證實現的正確性和無歧義性；
?   邏輯簡單、易閱讀、易擴展。
標準參考實現將能支持主流的人工智能開發框架和不同領域應用模型，能夠部署在云服務器、邊緣、終端等各類設備上。同時，參考實現中的所有算子都將使用統一的測試框架進行單元測試。未來參考實現還將提供自動驗證框架來驗證不同廠商基于標準所提供實現的正確性。

4、同類項目的互補性說明

暫無與本項目互補的項目。目前主流的AI開發框架，如TensorFlow、Pytorch、MXNet和PaddlePaddle等，雖然都對常用的算子進行了定義和實現，但接口形式和語義存在著較大差異性，本項目希望能夠標準化算子接口定義，為使用者和實現者提供統一接口。