| 导读 | 微软宣布进一步扩展和 Meta 的 AI 合作伙伴关系，Meta 已选择 Azure 作为战略性云供应商，以帮助加速 AI 研发。在 2017 年，微软和 Meta（彼时还被称为 Facebook）共同发起了 ONNX（即 Open Neural Network Exchange），一个开放的深度学习开发工具生态系统，旨在让开发者能够在不同的 AI 框架之间移动深度学习模型。2018 年，微软宣布开源了 ONNX Runtime —— ONNX 格式模型的推理引擎。 |
作为此次深化合作的一部分，Meta 方面计划将利用 Azure 加速整个 Meta AI 的研发。Meta 将利用 Azure 中最新的虚拟机 (VM) 系列（NDm A100 v4 系列，配备 NVIDIA A100 Tensor Core 80GB GPU）使用一个由 5400 个 GPU 组成的专用 Azure 集群，用于他们的一些大规模 AI 研究工作负载。早在去年，Meta 就已经开始使用 Azure VM 进行一些大规模的 AI 研究，尤其是分布式 AI 培训。
此外，Meta 和微软还将合作扩大在 Azure 上的 PyTorch 采用率，并加快开发人员从实验到生产的旅程。“Azure 通过一流的硬件（NDv4 和 Infiniband）为 PyTorch 用户提供全面的自上而下的堆栈。”
微软方面表示，他们将在接下来的几个月中构建新的 PyTorch 开发加速器，以促进在 Azure 上快速实施基于 PyTorch 的解决方案。并继续为 PyTorch 提供企业级支持，使客户和合作伙伴能够在云和边缘的生产环境中部署 PyTorch 模型。
根据介绍，AI 开发一直是本周微软 Build 大会的一个重要主题。我们此前报道过的微软与高通合作创建的开发者设备 Project Volterra 的最大特点之一，就是它能够在 Arm 上比其他处理器更快、更有效地运行 AI 工作负载。
微软在大会上还宣布了一项名为 Express Design 的新 Power Apps 功能，允许开发人员通过使用 Microsoft cognitive AI 技术扫描输入并生成有数据存储支持的工作应用程序控件，将图像、文档、Figma 设计文件和 PowerPoint 转换为应用程序。以及推出 Azure OpenAI Service 预览，受邀预览的用户将能够访问来自 OpenAI 的不同模型；包括 GPT-3 基础系列（Ada、Babbage、Curie 和 DaVinci）、Codex 系列和嵌入模型，并将它们与 Azure 的企业能力相结合。
目前，微软的 AI 模型集包括有用于丰富语言理解的 Turing、用于语言翻译的 Z-Code 和用于视觉识别的 Florence。其 Azure Cognitive Services 系列包括用于视觉、语音、语言、决策的 building-block services，以及其 OpenAI 服务。现有的 Azure Applied AI Services 包括认知搜索、表单识别器、沉浸式阅读器、机器人服务和视频分析器。
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