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华为崛起的另一面

金磊 只想说 凹非寺量子位 报导 | 微信公众号 QbitAI

提及昇腾,还滞留在「强力集成ic」的偏见?

呵呵呵,现在是时候了解一下它的「暴力美学」了——昇腾AI全栈。

但为什么是AI全栈?

实际上,这也映射出了华为的一个「AI观」:

仅集成ic的升級、演变,不能够考虑当今算率的要求。

在9月25日的华为全连接交流会《开放创新,共赢多样性计算新时代》主题风格演说中,华为测算产品系列首席总裁邓泰华道出了原因:

全绿色生态对外开放自主创新,也就能算率爆发式提高,为数字经济的出示发展趋势新机遇。

而这,也更是华为AI的下半场。

华为的AI全栈,现在是一个如何的情况?

早在2018的华为全连接交流会中,轮换制老总徐直军,便初次发布了华为AI全栈全情景的解决方法。

这一枪可谓是拉响了华为AI全栈的号角声。

那麼,阔别2年,华为AI全栈发展趋势得怎么样了?

2020年的HC交流会上,邓泰华展现了那样一张「昇腾AI全栈」全景图片。

可以看出,「昇腾AI全栈」关键包含四大方面,分别是系列产品硬件配置、AI算法开发设计、AI实体模型开发设计和AI应用程序开发。

在系列产品硬件配置层面,华为AI在2年時间里早已产出率、累积了比较丰富的硬件配置。

用以逻辑推理的包含Atlas 200、Atlas 500等,能够 在内嵌式机器设备、边沿机器设备应用;用以训炼的包含像Atlas 800、Atlas 900等,在算率层面有着强大的硬实力。

今日,邓泰华还推出了全新的硬件配置商品,Atlas 300I。

在AI算法开发设计层面,主要是聚焦点在「异构计算构架CANN」的身上。

从2018推出1.0版本号,到现在的CANN 3.0,也是只是用了2年時间开展迭代更新。

而且,现阶段不但应用于逻辑推理、训炼情景,还可以完成「端边云协作」。这就代表着无须在不一样的终端设备,再去开发设计不一样的算法,进一步提高了高效率。

比如,CANN从2.0到3.0版本号的升級,及其ModelArts协同优化,就能让ResNet-50实体模型的训炼時间减少到28s。

接下去,是AI实体模型开发设计层面。MindSpore是华为在今年10月推出的全情景AI测算架构,并于2020年3月份宣布开源系统。

仅6个時间,便宣布推出MindSpore 1.0:一行编码完成数亿级主要参数实体模型、兼容不一样硬件设计。

比如,用根据Ghost控制模块创建的神经系统系统架构GhostNet,融合MindSpore 1.0来做图像分类、目标检测每日任务,均已做到业内最佳。

值得一提的是,华为还方案在2020年推出MindSpore 2.0版本号,完成全步骤简约。

最终,是AI应用程序开发层面,MindX 1.0“极简单用”的特点,能考虑这些沒有深度开发能力、但要想打造出领域AI运用的顾客。

换句话说,只必须少量、乃至是一行编码,就可以转化成AI的运用。

及其ModelArts也已踏入了3.0时代,从训炼数据信息到实体模型落地式一站式连通。

此外,也有超越所述三个「手机软件层」的全步骤开发环境链 MindStudio2.0,包含了算法开发设计、实体模型训炼、实体模型逻辑推理、应用程序开发和运用布署,有益于客户推出自身的软件开发平台。

……

对于为何要做全栈,邓泰华作出了表述。

「大家正处在AI爆发式提高的前夕」,他觉得,「AI早已在特殊行业超过人们,变成促进社会经济发展重要模块」。

这也就代表着,AI从技术性自身,就早已具有了场景化、经营规模布署的标准。

但实际确是,AI在领域的占有率是极低的,大概仅有4%。

最立即的困扰,便是AI从优化算法在运用全过程中遭遇众多挑戰,华为小结出来分成三层面,分别是优化算法开发设计难、应用程序开发难、业务流程布署难。

「要用哪一个实体模型?哪一个算法?也有便是懂领域的人不明白AI,懂AI的人不明白领域……」,邓泰华例举了一系列的难题。

而「昇腾AI架构」,就一举解决了这种难点:

华为早已用「快、准、狠」的规范,在AI全栈「硬件软件」这一块搞好了埋下伏笔。

华为AI的「前半场」早已准备就绪,早已是迈进「下半场」的姿势。

华为推出分布式系统多元性计算软件,为什么而成?

华为AI的下半场,就不仅是单独技术性的发展趋势,只是将他们融合一个总体,再次变大华为AI全栈的能力,进而搭建一个「无坚不摧」的AI绿色生态。

因而,在华为AI的下半场,仅有「昇腾AI全栈」是不足的。

邓泰华在交流会中还明确提出,早已进到分布式系统多元性测算时期。

因此华为初次推出了分布式系统多元性计算软件模块**。

在这个模块中,3大核心部件是关键。

最先是特性加快库,根据优化算法自主创新,坦然面对分布式系统多元性测算情景遭遇的难点。

据了解,2020年还会继续相继推出深度学习库和图剖析库。

次之,是华为研发的统一生产调度器,将于2020年十二月发售。

有着三大自主创新提升:

规模性分布式技术层面,有着两万连接点的计算机的应用情景,及其三十万核的生产制造情景。重要生产调度优化算法层面,有着上百万核MPI,3分钟起动计算机的应用情景,多负荷结合生产调度层面,可集成化流行HPC、AI、BigData等运用;而且,資源使用率做到了90 %。

最终,是根据函数计算的分布式系统并行处理运用开发框架。

这类架构能够 让分布式系统并行处理运用搭建,像积木游戏般迅速方便快捷。

在现场展现的开发设计demo中,能够 节约3/4的编码量。

据了解,分布式系统并行处理运用架构的上市时间为二零二一年的6月。

华为的这一步,不但让「昇腾AI全栈」在技术性自身拥有提高,于开发人员、于产业链、于绿色生态,拥有更完善的能力。

而华为,并沒有停滞不前在此。

优秀人才层面怎样更进一步?不但融进学分制,还塑造大学老师

除开技术性、产业链,华为AI全栈还为绿色生态造就了什么使用价值?

优秀人才,优秀人才,還是优秀人才。

因此,华为和国家教育部协同基本建设了一个名叫「智能化底座」产教融合协同育人产业基地的新项目。

新项目中的第一个措施,便是改革创新教学内容。

华为将鸿鹄和昇腾专业知识融进来到22门技术专业学分制课 (如下图),包含通用性测算课程设置和人工智能技术课程设置。

除此之外,在此次的HC交流会中,华为还推出了「鸿鹄」 「昇腾」系列学习教材内容。

据了解,华为在未来还将相继推出大量的有关系列产品教材内容。

措施之二,就是进行师资培训,塑造一批具有鸿鹄昇腾专业技能的大学老师。

华为还举行了例如「百校老师AI高峰会」等线下推广活动,加快了AI优秀人才的塑造,促使诸多高等院校开发人员根据Atlas 200和Atlas 200 DK开发设计的各种AI运用。

第三个措施便是提升实践活动标准,根据鸿鹄和昇腾硬件软件融合的AI全栈,及其华为云的能力,加强了测算课堂教学实践活动服务平台。

最终,华为不但送資源,也有褔利——现钱适用。

从学员到老师,从教学内容到教育平台,华为AI全栈的能力也已深层次来到优秀人才、文化教育之中。

AI全栈的绿色生态搭建,从此更为完善。

华为AI,早已大步走迈进下半场

假如用一句话来描述华为AI的最新消息,理应是:

早已大步走迈进AI的下半场。

自然,踏入「AI的下半场」必须一个榜样:

不但是单独技术性的提升与自主创新,于产业链、于优秀人才,于绿色生态,总体协作的发展趋势。

这就是迈进AI下半场理应具有的标准。

如今,再说简易快刷一下华为AI现阶段的情况。

于技术性,根据昇腾的硬件软件各层技术性早已完善、能用,产生了一个一环扣一环的紧藕合闭环控制,而且能力仍在升級迭代更新之中。

于产业链,根据昇腾、鸿鹄的AI全栈能力,相互开拓了一个多元性测算的时期,促进了产业链的发展趋势。

于优秀人才,华为的「智能化底座」新项目,在学员、老师、資源、服务平台等层面都资金投入了很多的幅度。

这般来看,华为的AI,早已迈进下半场。

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