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[導讀] (全球TMT2022年5月21日訊)5月18日,在云原生領域備受矚目的會議——KubeCon和CloudNativeCon歐洲峰會主論壇中,華為推出首個開源云原生AI衛(wèi)星應用方案,基于華為開源的KubeEdge云原生和昇思MindSpore全場景AI框架,具有開創(chuàng)性的創(chuàng)新意義。...

(全球TMT2022年5月21日訊)5月18日,在云原生領域備受矚目的會議——KubeCon和CloudNativeCon歐洲峰會主論壇中,華為推出首個開源云原生AI衛(wèi)星應用方案,基于華為開源的KubeEdge云原生和昇思MindSpore全場景AI框架,具有開創(chuàng)性的創(chuàng)新意義。

基于昇思MindSpore的云原生AI衛(wèi)星應用方案邏輯圖
基于昇思MindSpore的云原生AI衛(wèi)星應用方案邏輯圖

"寶醞號"衛(wèi)星通過KubeEdge云原生和昇思MindSpore全場景AI框架,支持AI模型在終端、邊緣、云全場景靈活部署,使"寶醞號"具備了軌道地球協(xié)調的能力,能適用于軌道地球協(xié)調圖像推理、增量深度學習和聯(lián)合學習等新服務場景。昇思MindSpore是華為于2020年開源的全場景AI框架,是昇騰AI基礎軟硬件核心之一,支持終端、邊緣、云側的全場景靈活部署,"天算星座"也因此成為同類衛(wèi)星星座中第一個具有分布式深度空間學習能力的星座。

KubeEdge和昇思MindSpore主要用于建立地面和衛(wèi)星之間的多模型協(xié)作推理,以及地面增量模型訓練,便于在衛(wèi)星上使用小模型,在地面數(shù)據(jù)中心進行訓練并使用全局模型。當模型遇到困難樣本時,衛(wèi)星會壓縮樣本發(fā)送到地面,在地面中心使用昇思MindSpore執(zhí)行增量學習任務,提高模型精度,地面中心將模型局部更新并壓縮后上傳至衛(wèi)星,衛(wèi)星上通過Mindspore進行模型的解壓和更新,使衛(wèi)星即可使用最新的模型持續(xù)開展包括森林火情檢測、大地遙感等業(yè)務。

在此次峰會中,開源云原生AI衛(wèi)星應用方案是唯一入選今年CNCF歐洲峰會主題演講的國內開源方案。昇思MindSpore不僅支持遙感等科研類基礎模型的創(chuàng)新研究,也支持云原生AI衛(wèi)星應用方案,是業(yè)界首個具備從衛(wèi)星到地面人工智能計算中心全場景遙感AI能力的開源AI框架。

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