曾任AMD计算机视觉、图像信号处理、视频领域首席科学家兼架构师,在AMD工作了整整13年

摘要:北京时间20200329关于【曾任AMD计算机视觉、图像信号处理、视频领域首席科学家兼架构师,在AMD工作了整整13年】的具体情况和说明,让www.football-goaltv.com新闻频道以图文形式为您慢慢道来。

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智东西

文 | 心缘

HMS枪响方熄,华为又发新的生态炮弹。

3月27日至28日,首次在线上举办的华为开发者大会,成为华为“鲲鹏+昇腾”双引擎计算战略的大型秀场。

基于鲲鹏的免费商用版操作系统、基于昇腾的开源AI计算框架接连亮相,为华为计算长卷再添上浓墨重彩的一笔。

有趣的是,就在过去十天内,我国国产开源深度学习框架小分队一改百度飞桨单兵作战的旧格局,喜添清华计图、旷视天元、华为MindSpore三位新伙伴。

单拼技术,几个框架各具千秋;而华为之强,强在全栈全布局。

AI框架上承应用、下接芯片,而华为既拥有覆盖云边端的丰富AI应用场景,又自主研发昇腾系列AI芯片,软硬件协同的AI方案日臻完善。

根据华为《泛在算力:智能社会的基石》报告,预计到2025年,AI涉及的场景规模将达到2081亿美金,AI所消耗的算力将占算力消耗总量的80%以上。

那么,在智能计算的扩疆之战中,华为已经交出了怎样的成绩单? 一、全新升级的AI基础设施整体架构

在2018年华为全联接大会上,华为首次发布了全栈全场景AI解决方案,如今这一方案已经得到全新升级。

纵向来看,该方案打包了应用使能全堆栈方案、统一训练和推理框架MindSpore、芯片算子库CANN、昇腾系列IP和芯片,可在公有云、私有云、边缘计算、IoT行业终端和消费终端实现全场景部署。

横向来看,昇腾系列IP和芯片包含Max、Mini、Lite、Tiny、Nano五个系列,覆盖云边端及嵌入式AI应用场景。

华为处理器不直接对外销售,而是以云服务和模块、板卡、小站、服务器、集群等形式面向客户,协同硬件框架、数据库、AI计算框架,加速合作伙伴的AI开发及应用。

面向物流、零售、金融、医疗、交通等行业场景,华为云首批推出了ModelArts Pro文字识别、视觉、自然语言处理、知识图谱等开发套件,快速响应不同行业不同场景的定制需求。

例如,中国石油借助华为云ModelArts Pro知识图谱开发套件,快速构建石油测井领域的专业化模型,实现了油气水层的智能识别,评价时间缩短70%以上,识别准确率达到了测井解释专家水平。

盈智科技应用华为云ModelArts Pro文字识别开发套件,实施各类国际物流单证信息自动化、结构化输出,同等人力投入下,将信息录入效率提升50倍,节省60%的人力成本。

华为云ModelArts Pro平台具备以下特点:

(1)高效的行业算法:结合领先AI技术和行业专家经验构建了优质行业预置算法,开发者仅需少量标注数据,即可获得高精度AI应用;

(2)领先的AI开发平台:底层依托一站式AI开发管理平台ModelArts提供领先算法技术,保证AI应用开发的高效和准确,并节省人力。

(3)简单的流程式开发:用户可借助预置行业工作流,轻松完成AI应用项目开发及迭代。

(4)灵活的工作流编排:针对特定的行业、场景,开发者可根据自身需求对行业工作流进行灵活编排,实现AI应用开发。

(5)丰富的开放生态:基于华为云开放生态,用户可以在AI市场中分享及获取、购买所需行业AI工作流,高速高效实现AI行业落地。

在ModelArts Pro套件家族中,华为端云协同多模态AI应用开发套件HiLens也全面升级,推出多模态开发环境HiLens Studio、开发框架HiLens Framework及技能市场HiLens Skill Market。

英国AI公司Emotech联合华为云推出多模态AI英语口语教评解决方案,并在现场演示如何通过HiLens开发口语评测的AI技能,并部署到HiLens kit上。其首创的口型与发音结合的多模态技术,相比单模态评分稳定性提高30%。

华为云还推出普惠AI计划,涵盖文字识别、语音交互、自然语言处理、内容审核五大类热门AI产品,1元领取百万API。 三、面向开发者:国产开源AI框架生力军

AI从研究到生产存在巨大的鸿沟。

一方面,学术界AI模型研究层出不穷,对AI开发有简单易上手、易于调精度等诉求。

另一方面,工业界AI模型应用层出不穷,需要大数据集、完备功能、适应多种应用场景。

那么业界现有AI计算框架,能兼顾两者的诉求吗?

在华为开发者大会上,华为MindSpore首席科学家陈雷教授介绍道:

“现有的框架多数开发门槛高,需要开发者深入了解计算机体系结构,异构性差,也就是对端边云异构算力不足,全场景能力不足。”

在这样的背景下,华为打造了兼顾产学界开发者需求的全场景AI计算框架MindSpore。

MindSpore是统一的训练推理框架,支持昇腾、GPU、CPU等处理器,原生适应云边端多个场景,并在按需协同的基础上,着重提升易用性,显著减少模型开发时间,降低模型开发门槛。

具体来看,MindSpore具有以下三个特性:

1、开发态友好:AI算法即代码

2、运行态高效:面向昇腾芯片优化

MindSpore通过图/算子编译加速以及神经网络并行执行,提升动态图性能,协同昇腾AI芯片实现1.6倍性能优势。

3、部署态灵活:全场景按需协同

MindSpore通过自适应部署技术,打通从IoT设备到云灵活部署,开发者只需调校一次AI应用,无需涉及二次开发。

该框架支持鸿蒙、安卓、iOS等操作系统,在端侧的HMS智慧服务中可提供10多种功能。它的架构设计灵活,模型可大可小,能保证模型低功耗、速度快、轻量级的需求。

此外,MindSpore也提供有深度优化的模型集市Model Zoo,今年第四季度将上线超过30个模型。

达芬奇架构的核心是Cube计算引擎,具有可扩展计算和可扩展内存,实现了芯片内的单Cube到多Cube,数千颗芯片的互联,解决全场景算力差异带来的难题。

就像通用的语言文字般,统一的达芬奇架构,能让云边端的“沟通”不再困难,减少了程序间的和代码改写工作量,让开发者拥有了云边端一致的开发体验,并大幅提升开发效率。

基于达芬奇架构,华为推出面向不同场景的昇腾AI芯片,又基于昇腾AI芯片,打造了Atlas人工智能计算平台,推出Atlas系列模块、板卡、小站、服务器、集群。

这些产品已经在智慧交通、智慧电力、智慧金融、智慧城市、智能制造等数十个行业落地。

在云侧,实时分析4300万张过往车辆的图片,采用通用处理器方案需要3000台服务器,采用GPU方案需要近一百台服务器,而采用面向AI深度学习优化的NPU方案仅需60台,大大减少了服务器的部署数量和功耗的需求。

如果进行软硬件协同调优,则可以进一步释放硬件的算力。如单台AI服务器的处理能力是320路高清视频,经调优后,其处理能力可以提升到384路视频。

大会现场,依瞳科技李劲博士也分享了基于华为Atlas的开发实践,并推出了业内首个支持华为昇腾910处理器的AI开源开放异构平台。

在边缘侧,华为松山湖基地部署了基于Atlas工业质检解决方案,将质检准确率提升到99%,部分工艺的精度甚至能达到99.9%。这一AI质检算法模型已被开放到昇腾社区,供广大开发者下载使用。

1、数据冰山计划

该计划为解决数据标注瓶颈的问题,让数据生成真正代替手工标注,包含3个子课题:


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