OpenI启智社区于2021年11月12日召开了技术委员会，经技术委员会审议，共计通过4个重点开源项目的贡献申请，项目覆盖对抗性机器学习、边云协同、供应链应用、并行计算等领域。该批项目丰富了OpenI启智社区AI应用层面、机器学习算法及大规模并行计算方面的内容，进一步完善社区总体技术架构。

社区已形成包含基础设施、软件环境、算法框架、模型储备、应用开发部署的多维度、全流程的社区开源技术体系。

目前，该批项目已正式进入启智社区开源项目孵化管道，详细信息如下：

ARES深度学习对抗攻防算法平台

贡献者：清华大学

ARES 是清华大学研发的对抗安全算法平台，目前该平台已经支持了不同图像分类任务的数据集，支持了不同威胁模型下的、不同距离度量下的、不同攻击目标下的典型对抗攻击算法，提供了易用的模型接口和典型防御方法的预训练模型，旨在为评估对抗攻防方法和模型鲁棒性提供方便统一的平台。

Sedna边云协同AI框架

贡献者：CNCF KubeEdge

Sedna基于KubeEdge提供的分布式协同能力实现跨边云的协同训练和推理框架，如协同推理、增量学习、联邦学习、终身学习等。Sedna支持目前广泛使用的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。现有AI类应用可以无缝迁移到Sedna, 快速实现边云协同的训练和推理，以降低成本、提升模型性能、保护数据隐私等。

开源供应链工具

贡献者：京东

“开源供应链工具”项目针对供应链生产、流通、消费环节中涉及的‘人-货-场’关键要素，底层开源供应链场景下的计算机视觉、自然语言处理、机器学习等人工智能共性关键技术。中间层开源智能供应链通用算法包括但不限于智能生产与库存优化算法组件、智慧物流算法组件及需求预测与售后追踪算法组件。打通全链路、全场景的供应链服务和应用场景，助力产业数智化转型升级。

pRPC零拷贝高性能网络通信协议

贡献者：第四范式

pRPC是一个面向机器学习工作负载的高性能网络通信框架，该项目通过内存零拷贝设计实现更快的网络通信、以及更高的数据移动吞吐，针对机器学习工作负载中梯度计算、参数同步等环节的突发流量，在保障线程安全的情况下，提供消息级负载均衡，支持结合100G+RDMA远程直接内存访问技术，实现序列化与反序列化中的高效处理，突破TCP的性能瓶颈，最大化分布式计算性能，解决机器学习分布式训练中的网络瓶颈。