OpenI啟智社區于2021年11月12日召開了技術委員會，經技術委員會審議，共計通過4個重點開源項目的貢獻申請，項目覆蓋對抗性機器學習、邊云協同、供應鏈應用、并行計算等領域。該批項目豐富了OpenI啟智社區AI應用層面、機器學習算法及大規模并行計算方面的內容，進一步完善社區總體技術架構。

社區已形成包含基礎設施、軟件環境、算法框架、模型儲備、應用開發部署的多維度、全流程的社區開源技術體系。

目前，該批項目已正式進入啟智社區開源項目孵化管道，詳細信息如下：

ARES深度學習對抗攻防算法平臺

貢獻者：清華大學

ARES 是清華大學研發的對抗安全算法平臺，目前該平臺已經支持了不同圖像分類任務的數據集，支持了不同威脅模型下的、不同距離度量下的、不同攻擊目標下的典型對抗攻擊算法，提供了易用的模型接口和典型防御方法的預訓練模型，旨在為評估對抗攻防方法和模型魯棒性提供方便統一的平臺。

Sedna邊云協同AI框架

貢獻者：CNCF KubeEdge

Sedna基于KubeEdge提供的分布式協同能力實現跨邊云的協同訓練和推理框架，如協同推理、增量學習、聯邦學習、終身學習等。Sedna支持目前廣泛使用的AI框架，如TensorFlow/Pytorch等。Sedna各特性支持算法模型插拔，避免侵入式修改。現有AI類應用可以無縫遷移到Sedna, 快速實現邊云協同的訓練和推理，以降低成本、提升模型性能、保護數據隱私等。

開源供應鏈工具

貢獻者：京東

“開源供應鏈工具”項目針對供應鏈生產、流通、消費環節中涉及的‘人-貨-場’關鍵要素，底層開源供應鏈場景下的計算機視覺、自然語言處理、機器學習等人工智能共性關鍵技術。中間層開源智能供應鏈通用算法包括但不限于智能生產與庫存優化算法組件、智慧物流算法組件及需求預測與售后追蹤算法組件。打通全鏈路、全場景的供應鏈服務和應用場景，助力產業數智化轉型升級。

pRPC零拷貝高性能網絡通信協議

貢獻者：第四范式

pRPC是一個面向機器學習工作負載的高性能網絡通信框架，該項目通過內存零拷貝設計實現更快的網絡通信、以及更高的數據移動吞吐，針對機器學習工作負載中梯度計算、參數同步等環節的突發流量，在保障線程安全的情況下，提供消息級負載均衡，支持結合100G+RDMA遠程直接內存訪問技術，實現序列化與反序列化中的高效處理，突破TCP的性能瓶頸，最大化分布式計算性能，解決機器學習分布式訓練中的網絡瓶頸。