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[導(dǎo)讀]理查德·利普西(Richard G Lipsey)在《經(jīng)濟轉(zhuǎn)型:通用技術(shù)和長期經(jīng)濟增長》一書中提到,盡管人類社會發(fā)明萬千,但歷史上能夠被定義的“通用技術(shù)”(GPT)的發(fā)明僅有26項,其中包含蒸汽機、電

理查德·利普西(Richard G Lipsey)在《經(jīng)濟轉(zhuǎn)型:通用技術(shù)和長期經(jīng)濟增長》一書中提到,盡管人類社會發(fā)明萬千,但歷史上能夠被定義的“通用技術(shù)”(GPT)的發(fā)明僅有26項,其中包含蒸汽機、電力、個人電腦。

我們不禁思考,AI是否可能成為下一代通用技術(shù)?透過其數(shù)十年學(xué)術(shù)發(fā)展,答案無疑是的;AI具備多用性,可以和各行各業(yè)結(jié)合,并產(chǎn)生溢出價值,符合理查德等學(xué)者對GPT的定義。

然而,AI的運作需要三個不可或缺的要素:數(shù)據(jù)、算法和算力。目前,我們的網(wǎng)絡(luò)帶寬能容納海量數(shù)據(jù)、有前沿數(shù)據(jù)科學(xué)的算法支持,但當(dāng)算力不足時,一切應(yīng)用都只是空中樓閣。

2018年,華為發(fā)布全棧全場景AI解決方案:昇騰(Ascend),嘗試幫助中小企業(yè)解決算力稀缺的窘境。作為AI應(yīng)用環(huán)節(jié)的重要基礎(chǔ)設(shè)施,昇騰近兩年推出AI芯片、全場景AI計算框架MindSpore、CANN等系列基礎(chǔ)軟硬件等,以構(gòu)建完整的AI服務(wù)框架。

圖,昇騰310芯片架構(gòu),單片可支持 16 路 1080P@30fps 的視頻解碼需求

據(jù)介紹,基于華為昇騰芯片打造的Atlas 900 AI集群可達到256P算力,訓(xùn)練速度實現(xiàn)“分鐘級”突破,同類集群訓(xùn)練速度在70秒左右,Atlas 900只需45.6秒。

華為的數(shù)據(jù)中心正在如何幫助企業(yè)AI化?如何同時滿足不同場景下的客戶需求?華為昇騰計算業(yè)務(wù)副總裁張迪煊表示,首先構(gòu)建AI集群基礎(chǔ)設(shè)施,賦能中小企業(yè)經(jīng)濟且強大的算力服務(wù)(Atlas);開放底層基礎(chǔ)軟件,打造簡單易用開發(fā)平臺,降低AI門檻(CANN 3.0、MindStudio);最后,向企業(yè)提供客制化技術(shù)服務(wù)。

圖,張迪煊接受媒體采訪

“在技術(shù)硬件平臺上,我們有推理產(chǎn)品有板卡、服務(wù)器。首先,同樣功耗的板卡,我們訓(xùn)練深井網(wǎng)絡(luò)的速度是業(yè)界領(lǐng)先的美國公司產(chǎn)品的1.5倍。另外,例如人臉識別等視頻識別需求,我們的AI服務(wù)器能同時處理80路,業(yè)界領(lǐng)先的只有40路。

此前的計算集群需要一千個芯片組成協(xié)同,去年發(fā)布時訓(xùn)練速度已突破分鐘級,通過一年的優(yōu)化,集群芯片數(shù)量降低一半,訓(xùn)練速度提升到了45.6秒。同樣的業(yè)內(nèi)產(chǎn)品,需要70秒。此前幾個月完成的訓(xùn)練任務(wù),現(xiàn)在只需一杯咖啡的時間。效率,是推動人工智能發(fā)展的關(guān)鍵。”

AI人才在企業(yè)中稀缺的,昇騰希望通過創(chuàng)造更簡單易用的開發(fā)工具,幫助企業(yè)降低AI化門檻。

CANN 3.0是華為向深度開發(fā)者提供的全場景AI模型框架,覆蓋昇騰、手機麒麟芯片、攝像頭芯片等IP,打通了手機生態(tài)及AI數(shù)據(jù)中心生態(tài)。

MindSpore初衷是打造全棧全場景開源框架。AI公司生產(chǎn)系統(tǒng)大部分精力在模型部署環(huán)節(jié),80%部署落地在邊緣側(cè)。將模型部署帶手機中,面臨巨大成本問題,通過全場景協(xié)同及管理網(wǎng)絡(luò)打通,快速把訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型可以快速布局邊緣上面去,例如項目組今天想做車輛識別,明天就可以下發(fā)到手機,非常靈活。今年3月,MindSpore正式開源。

MindStudio 2.0工具鏈,包括工具安裝、模型開發(fā)、算子開發(fā),提供可視化的界面,UI窗口為WEB界面的,提供模型的優(yōu)化功能,方便開發(fā)者可部署。

圖,一位年輕AI開發(fā)者正在學(xué)習(xí)使用華為mxVision進行圖形化編程

“目前,我們可以看到,市面上主流框架都是美國的,其中PyTorch在學(xué)術(shù)界占有率最高,TensorFlow在工業(yè)界有極高穩(wěn)定性。

華為在AI框架領(lǐng)域,底層硬件不僅對接自己的MindSpore,也和百度、曠視及其他廠商做對接,實現(xiàn)1+1>2的協(xié)同效果。

MindSpore也在交互界面上類似PyTorch一樣友好。昇騰正在嘗試和企業(yè)合作,一起做科研、發(fā)論文,幫助研究者取得科研成果?!?/p>

據(jù)悉,華為昇騰戰(zhàn)略生態(tài)在過去一年中進展迅速,已和60多所學(xué)校合作建立實驗室,商用100多個聯(lián)合解決方案,軟件平臺已超過4萬開發(fā)者,并預(yù)計在三年內(nèi)擁有百萬開發(fā)者。

據(jù)中國信通院數(shù)據(jù),2015年到2018年復(fù)合平均增長率為54.6%,高于全球平均水平(約36%),僅僅在2018年,中國人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模已達到415.5億元。以此推算,2019年我國人工智能市場規(guī)模達到554億元左右。同時在新基建背景下,人工智能及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)潛在市場似乎已被提前釋放。華為昇騰作為國內(nèi)頭部全棧全場景AI開發(fā)平臺,正在嘗試以AI的思維解決AI人才短缺困難,幫助更多中小企業(yè)智能化、自動化,以適應(yīng)未來市場。

(文/胥崟濤)

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