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卡利集团开户:华为�腾的另一面

admin2020-10-0662

皇冠下载:1-5羞耻战!中国第一人倒下,离奇输球跌落神坛,小丁该让位了

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金磊 发自 凹非寺

量子位 报道 | 民众号 QbitAI

提到�腾,还停留在「超强芯片」的刻板印象?

不不不,是时刻重新认识一下它的「暴力美学」了――�腾AI全栈。

但为什么是AI全栈?

实在,这也影射出了华为的一个「AI观」:

仅芯片的升级、演进,不能够知足当前算力的需求。

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在9月25日的华为全联接大会《开放创新,共赢多样性盘算新时代》主题演讲中,华为盘算产物线总裁邓泰华道出了缘由:

全生态开放创新,使能算力爆炸式增进,为数字经济提供生长新动能。

而这,也正是华为AI的下半场。

华为的AI全栈,现在是一个怎样的状态?

早在2018年的华为全联接大会中,轮值董事长徐直军,便首次宣布了华为AI全栈全场景的解决方案。

这一枪可谓是打响了华为AI全栈的军号。

那么,时隔两年,华为AI全栈生长得怎么样了?

在今年的HC大会上,邓泰华展示了这样一张「�腾AI全栈」全景图。

不难看出,「�腾AI全栈」主要包罗四大层面,分别是系列硬件、AI算子开发、AI模子开发和AI应用开发。

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在系列硬件方面,华为AI在2年时间里已经产出、积累了异常丰富的硬件。

用于推理的包罗Atlas 200、Atlas 500等,可以在嵌入式装备、边缘装备使用;用于训练的包罗像Atlas 800、Atlas 900等,在算力方面拥有强悍的硬实力。

今天,邓泰华还推出了最新的硬件产物,Atlas 300I。

在AI算子开发方面,主要是聚焦在「异构盘算架构CANN」身上。

从2018年推出1.0版本,到现在的CANN 3.0,也是仅仅用了2年时间举行迭代。

而且,现在不仅使用于推理、训练场景,还能够实现「端边云协同」。这就意味着不必在差别的终端,再去开发差别的算子,大大提高了效率。

例如,CANN从2.0到3.0版本的升级,以及ModelArts团结调优,就能让ResNet-50模子的训练时间降低到28s。

接下来,是AI模子开发方面。MindSpore是华为在2019年8月推出的全场景AI盘算框架,并于今年3月份正式开源。

仅6个时间,便正式推出MindSpore 1.0:一行代码实现亿级参数模子、适配差别硬件开发。

例如,用基于Ghost模块确立的神经体系结构GhostNet,连系MindSpore 1.0来做图像分类、目的检测义务,均已到达业界最优。

不仅云云,华为还计划在明年推出MindSpore 2.0版本,实现全流程极简。

最后,是AI应用开发方面,MindX 1.0“极简易用”的特征,能知足那些没有深度开发能力、但想要打造行业AI应用的客户。

也就是说,只需要极少量、甚至是一行代码,就能够天生AI的应用。

以及ModelArts也已步入了3.0时代,从训练数据到模子落地一站式买通。

除此之外,另有跨越上述三个「软件层」的全流程开发工具链 MindStudio2.0,涵盖了算子开发、模子训练、模子推理、应用开发和应用部署,有利于用户推出自己的开发平台。

……

至于为什么要做全栈,邓泰华做出了注释。

「我们正处于AI爆炸式增进的前夜」,他以为,「AI已然在特定领域逾越人类,成为推动社会生长要害引擎」。

这也就意味着,AI从手艺自己,就已经具备了场景化、规模部署的条件。

但现实却是,AI在行业的渗透率是异常低的,约莫只有4%。

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最直接的痛点,就是AI从算法在应用过程中面临诸多挑战,华为总结下来分为三方面,分别是算法开举事、应用开举事、营业部署难。

「要用哪个模子?哪个算子?另有就是懂行业的人不懂AI,懂AI的人不懂行业……」,邓泰华列举了一系列的问题。

而「�腾AI框架」,就一举解决了这些难题:

华为已经用「快、准、狠」的尺度,在AI全栈「软硬件」这一块做好了铺垫。

华为AI的「上半场」已经停当,已然是迈入「下半场」的姿态。

华为推出分布式多样性盘算软件,为何而来?

华为AI的下半场,就不仅仅是单个手艺的生长,而是将它们融为一个整体,继续放大华为AI全栈的能力,从而构建一个「坚如盘石」的AI生态。

因此,在华为AI的下半场,只有「�腾AI全栈」是不够的。

邓泰华在大会中还提出,已经进入分布式多样性盘算时代。

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卡利集团开户:华为�腾的另一面 第4张

为此华为首次推出了分布式多样性盘算软件套件**。

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在这个套件中,3大要害部件是重点。

首先是性能加速库,通过算法创新,从容应对分布式多样性盘算场景面临的难题。

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据介绍,今年还会陆续推出机械学习库和图剖析库。

其次,是华为自研的统一调剂器,将于今年12月上市。

拥有三大创新突破:

大规模分布式手艺方面,拥有2万节点的科学盘算场景,以及30万核的制造场景。

要害调剂算法方面,拥有百万核MPI,3分钟启动科学盘算场景,

多负载融合调剂方面,可集成主流HPC、AI、BigData等应用;而且,资源利用率到达了90+%。

最后,是基于函数盘算的分布式并行应用开发框架。

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这种框架可以让分布式并行应用构建,像搭积木般快速便捷。

在现场展示的开发demo中,可以节约3/4的代码量。

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据介绍,分布式并行应用框架的上市时间为2021年的6月。

华为的这一步,不仅让「�腾AI全栈」在手艺自己有了提升,于开发者、于产业、于生态,有了更完整的能力。

而华为,并没有阻滞于此。

人才方面若何更进一步?不仅融入学分,还培育大学西席

除了手艺、产业,华为AI全栈还为生态缔造了哪些价值?

人才,人才,照样人才。

为此,华为和教育部团结建设了一个名为「智能基座」产教融合协同育人基地的项目。

项目中的第一个行动,就是改造课程内容。

华为将鲲鹏和�腾知识融入到了22门专业学分课 (如下图),包罗通用盘算课程体系和人工智能课程体系。

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此外,在这次的HC大会中,华为还推出了「鲲鹏」+「�腾」系列学习课本。

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据介绍,华为在未来还将陆续推出更多的相关系列课本。

行动之二,即是开展师资培训,培育一批具备鲲鹏�腾专业知识的大学西席。

华为还举办了诸如「百校西席AI峰会」等线下流动,加速了AI人才的培育,使得众多高校开发者基于Atlas 200和Atlas 200 DK开发的各种AI应用。

第三个行动就是优化实践条件,通过鲲鹏和�腾软硬件连系的AI全栈,以及华为云的能力,强化了盘算教学实践平台。

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最后,华为不仅送资源,另有福利――现金支持。

从学生到西席,从课程内容到教学平台,华为AI全栈的能力也已深入到了人才、教育当中。

AI全栈的生态构建,就此加倍完整。

华为AI,已然大步迈入下半场

若是用一句话来形容华为AI的最新进展,应当是:

已经大步迈入AI的下半场。

固然,步入「AI的下半场」需要一个标杆:

不仅是单个手艺的突破与创新,于产业、于人才,于生态,整体协同的生长。

这就是迈入AI下半场应当具备的条件。

现在,再来简朴速刷一下华为AI现在的状态。

于手艺,基于�腾的软硬件各层手艺已然成熟、可用,形成了一个环环相扣的紧耦合闭环,而且能力还在升级迭代当中。

于产业,基于�腾、鲲鹏的AI全栈能力,配合开拓了一个多样性盘算的时代,推动了产业的生长。

于人才,华为的「智能基座」项目,在学生、西席、资源、平台等方面都投入了大量的力度。

云云看来,华为的AI,已然迈入下半场。

网友评论

1条评论
  • 2020-10-06 00:59:23

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