雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論消息，繼年初張潼博士離職騰訊 AI lab，又傳來重磅人事變動(dòng)——賈揚(yáng)清離職 Facebook。

昨日，有用戶在知乎爆料，賈揚(yáng)清已離職 Facebook，他的下一站將是阿里硅谷研究院，職級(jí)為 VP。從各路傳言看來，這已經(jīng)得到諸多業(yè)內(nèi)人士確認(rèn)。

賈揚(yáng)清擁有加州大學(xué)伯克利分校計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位、清華大學(xué)碩士學(xué)位和學(xué)士學(xué)位，曾于新加坡國(guó)立大學(xué)、微軟亞洲研究院、NEC 美國(guó)實(shí)驗(yàn)室、Google Brain 工作，在離職 Facebook 之前，負(fù)責(zé) Facebook 前沿 AI 平臺(tái)的開發(fā)以及前沿的深度學(xué)習(xí)研究。

他最為人所熟知的成就當(dāng)屬在伯克利期間開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架 Caffe。在接受《程序員》雜志專訪時(shí)，談到開發(fā) Caffe 的前因后果，他表示，2013 年，因?yàn)?Alex Krizhevsky 在 ImageNet 的成功，他開始考慮把 CNN 的特征用到心理學(xué)的實(shí)驗(yàn)上，于是就寫了 Decaf。Decaf 需要基于 cuda-convnet 來訓(xùn)練，他們通過 Decaf 驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)特征的優(yōu)異的可移植性，這應(yīng)該算是他開始考慮實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的深度學(xué)習(xí)框架的初衷。

2013 年下半年，他獲得了 NVIDIA 學(xué)術(shù)捐贈(zèng)計(jì)劃的一塊 K20 GPU，當(dāng)時(shí)他正好在寫畢業(yè)論文，空閑之余準(zhǔn)備把這個(gè)計(jì)劃實(shí)現(xiàn)出來。

「我從9月下旬開始，先自己攢了一個(gè)機(jī)器，然后大概花了兩個(gè)多月的時(shí)間寫了整個(gè)架構(gòu)和 ImageNet 所需要的各個(gè)實(shí)現(xiàn)。起初純粹是因?yàn)榕d趣使然作為一個(gè)業(yè)余的項(xiàng)目，后來因?yàn)樵絹碓接X得有意思（寫代碼可能和玩游戲上癮差不多），花在 Caffe 上的時(shí)間逐漸變成 20%、40%、80%，后來在上下班的地鐵上也開始編程序，畢業(yè)論文倒是沒有太重視，所幸我的導(dǎo)師開明，也沒有說什么。Caffe 寫完以后在我們組里面試用，大家都覺得它挺好使 - 比如 Jeff 和 Ross 利用 Caffe 的訓(xùn)練代碼實(shí)現(xiàn)了 R-CNN。到了 11 月份的時(shí)候，我開始考慮是不是要開源 Caffe，然后 12 月份正式開源。」

在 Caffe 開源之后，開始吸引了很多其他的用戶和開發(fā)人員。NVIDIA 開始幫助他們做更多的加速，Berkeley 成立了 Berkeley Learning and Vision Center 來組織和吸引工業(yè)界的研究人員共同開發(fā)多個(gè)開源項(xiàng)目（包括 Caffe）。他畢業(yè)以后還在繼續(xù)和伯克利的同事開發(fā) Caffe，同時(shí)在 Google 繼續(xù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用和研究；他們?cè)诓死步⒘艘粋€(gè)核心的 Caffe 團(tuán)隊(duì)。

他在隨后大牛講堂的公開課上也總結(jié)了 Caffe 之所以廣受歡迎，可能是因?yàn)橐韵滤膫€(gè)特點(diǎn)：

1、 穩(wěn)定的模型架構(gòu)

Caffe 通過 Protobuf 來定義一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，而這個(gè)由 Google 開源的庫(kù)具有優(yōu)秀的版本兼容性。隨著 Caffe 的框架源碼的不斷更新迭代，之前定義的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)依然能兼容解析，模型仍然能正確加載運(yùn)行。

2、較好的設(shè)備抽象

合理的設(shè)備抽象能夠精簡(jiǎn)代碼，提高框架適用性。在這方面 Caffe 做了比較好的嘗試，模型的訓(xùn)練和使用與不同的平臺(tái)耦合比較低，只要平臺(tái)能解析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并讀取二進(jìn)制的模型參數(shù)，就能運(yùn)行該模型。這樣大大拓展了框架的應(yīng)用范圍，自然更加符合用戶的使用需求。

3、清晰的說明教程

如何讓首次接觸到框架的人通過說明教程就能最快地熟悉運(yùn)用，這對(duì)于一個(gè)新面世的框架來說尤為重要。以 Caffe 為例，用戶只需要將官方文檔的例子跑一遍，基本就能清楚 Caffe 的操作過程和細(xì)節(jié)，這給它的廣泛傳播提供了最堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

4、開放的模型倉(cāng)庫(kù)

Caffe 還維護(hù)了一個(gè) Model Zoo， 許多論文的作者會(huì)將模型發(fā)布到這里，其它用戶可以利用這些材料輕松地將模型復(fù)現(xiàn)，還可以在 github 上參與開發(fā)討論，從而更深入地學(xué)習(xí)實(shí)踐。

詳情可參見雷鋒網(wǎng)此前報(bào)導(dǎo)： Caffe作者賈揚(yáng)清，教你如何打造優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)

2016 年 2 月，賈揚(yáng)清從 Google 離職，加盟 Facebook，2017 年 4 月，F(xiàn)acebook 開源深度學(xué)習(xí)框架 Caffe2。Caffe2 最大的特點(diǎn)就是輕量、模塊化和擴(kuò)展性好，可以方便地為手機(jī)等移動(dòng)終端設(shè)備帶來 AI 加持，讓 AI 從云端走向終端。它在 Caffe 基礎(chǔ)上進(jìn)行了重構(gòu)和升級(jí)，一方面集成了諸多新出現(xiàn)的算法和模型，另一方面在保證運(yùn)算性能和可擴(kuò)展性的基礎(chǔ)上重點(diǎn)加強(qiáng)了框架在輕量級(jí)硬件平臺(tái)的部署能力。

對(duì)于為何發(fā)布 Caffe2，賈揚(yáng)清回答到，「最重要的是工程實(shí)踐上把很多東西做到極致，比如說 NVidia 給的早期測(cè)試數(shù)據(jù)，在 P100 上面跑 ResNet50，C2 可以到 235 幀每秒，第二位大概可以到 216 幀，前東家大概能到 180 左右。無他，只不過就是框架的 overhead 小而已。說大也不大，但是在 Facebook 這種 5% 的 performance 都能分分鐘上下以 million 記的地方，什么事情都得做到這樣才行。另外跨平臺(tái)也不是吹的，比如說我今天晚上試了一下怎樣支持蘋果 Watch： Support WatchOS build by Yangqing · Pull Request #321 · caffe2/caffe2 。15 行代碼搞定，你來告訴我哪個(gè)框架能那么簡(jiǎn)單。」

關(guān)于 Caffe2 的詳細(xì)內(nèi)容，請(qǐng)參見雷鋒網(wǎng) (公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng)) 此前報(bào)導(dǎo)： 開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架Caffe2全介紹

2018 年 4 月，F(xiàn)acebook 宣傳將 Caffe2 代碼并入 PyTorch 庫(kù)。賈揚(yáng)清表示，將這兩個(gè)框架整合起來可以極大提升開發(fā)效率，為廣大開發(fā)者提供便利。

「PyTorch 有優(yōu)秀的前端，Caffe2 有優(yōu)秀的后端，整合起來以后可以進(jìn)一步最大化開發(fā)者的效率。目前 FAIR 大概有超過一半的項(xiàng)目在使用 PyTorch，而產(chǎn)品線全線在使用 Caffe2，所以兩邊都有很強(qiáng)的動(dòng)力來整合優(yōu)勢(shì)。」他如是說道。

那么，該如何評(píng)價(jià)他此次離職。借助他離職 Google 加盟 Facebook 時(shí)發(fā)表的言論，「正常換工作而已，大家不要太過關(guān)注」。當(dāng)然，也期待此次加盟阿里，賈揚(yáng)清帶領(lǐng)阿里團(tuán)隊(duì)在硅谷創(chuàng)造出新的成績(jī)。

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