訂閱
糾錯(cuò)
加入自媒體

從宏觀謀局到個(gè)體驅(qū)動,昇騰推進(jìn)AI計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)的繁榮

2020-10-12 15:43
曾響鈴
關(guān)注

最近,以“昇騰萬里,讓智能無所不及”為主題的首屆昇騰計(jì)算產(chǎn)業(yè)峰會在上海舉辦,業(yè)內(nèi)專家、行業(yè)先鋒、生態(tài)伙伴約500多人見證兩年后昇騰AI計(jì)算產(chǎn)業(yè)的全面落地進(jìn)程。

這個(gè)峰會,距離2018年華為Ascend(昇騰)系列產(chǎn)品面世,整整兩年時(shí)間。

兩年間,華為持續(xù)投入AI戰(zhàn)略,推動昇騰計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)快速發(fā)展。

隨著此次峰會上《昇騰計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》、《昇騰萬里伙伴計(jì)劃》的發(fā)布,昇騰計(jì)算產(chǎn)業(yè)的全面繁榮已經(jīng)在行業(yè)共識基礎(chǔ)上按下了啟動鍵。而在業(yè)內(nèi)引發(fā)廣泛關(guān)注的這次峰會,也在AI加速落地的時(shí)代勾勒出昇騰通過產(chǎn)業(yè)生態(tài)的強(qiáng)化推動“AI普惠”的圖景——這正是華為兩年前發(fā)布AI戰(zhàn)略和全棧全場景AI解決方案時(shí)的重要目標(biāo)。

市場數(shù)據(jù)顯示,雖然AI在某些特定領(lǐng)域特定場景下準(zhǔn)確率已經(jīng)超過人類,但其全行業(yè)滲透率僅有4%,在中國市場,只有10%的B2C應(yīng)用涉及AI。這些數(shù)字,距離AI走向普羅大眾,讓每個(gè)人、每個(gè)家庭、每個(gè)組織都能享受到人工智能的價(jià)值,還有很大的距離。

這個(gè)距離,恰恰是昇騰計(jì)算產(chǎn)業(yè)的價(jià)值空間。

一、全棧技術(shù)體系,讓昇騰計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)擁有全面且靈活的技術(shù)支撐

這次昇騰峰會主要動作都聚焦在生態(tài)構(gòu)建上,在談這些生態(tài)動作之前,有必要對昇騰當(dāng)下已有的技術(shù)底子做一個(gè)全面剖析。

總體來看,在昇騰生態(tài)的主要推動者華為營造下,昇騰計(jì)算產(chǎn)業(yè)已經(jīng)擁有一個(gè)全棧全場景的AI解決方案的底子。

在最底層的硬件層,昇騰擁有終端到模組、小站、板卡、服務(wù)器甚至集群,AI算力可以提供至“端,邊,云”全場景;

在硬件上層,昇騰擁有異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN(適配有全流程開發(fā)工具鏈MindStudio),這個(gè)層級對下統(tǒng)一端邊云全場景的硬件形態(tài)和操作系統(tǒng),對上支持多種AI框架的適配;

再往上,是AI框架層,用來為AI應(yīng)用的開發(fā)提供環(huán)境,華為在今年3月底開源了自研的AI框架MindSpore,此次峰會又發(fā)布了最新的1.0版本;

最表層,是為行業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)者提供的各種開發(fā)服務(wù),直接深入不同行業(yè)領(lǐng)域。

這種全棧,讓昇騰本身具備了完備的技術(shù)體系,以多層次完整覆蓋的技術(shù)姿態(tài)推動AI計(jì)算的普惠化。而所謂的全場景,是包括公有云、私有云、各種邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費(fèi)類終端等全場景的部署環(huán)境,這又讓昇騰能夠勝任幾乎任何場景下對AI計(jì)算配置和部署的需要。

更為重要的是,昇騰的全面體系并不是一個(gè)自我封閉的體系,一方面,“硬件開放、軟件開源”讓昇騰成為一個(gè)歡迎所有伙伴、開發(fā)者的技術(shù)力量體;

另一方面,昇騰的“全!泵恳粋(gè)層級都可以對接融合外部AI計(jì)算相關(guān)模塊,例如硬件上的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN,即可以支持自家的MindSpore,也可以支持外部較為熱門的TensorFlow,PyTorch主流開發(fā)框架,這種與生俱來的包容性讓昇騰能很容易融入現(xiàn)有AI計(jì)算大盤中,現(xiàn)在,昇騰已經(jīng)有超過5家硬件伙伴,支持超過6個(gè)AI框架。

在全棧的基礎(chǔ)之上,此次峰會還介紹了很多技術(shù)上的細(xì)節(jié),這些細(xì)節(jié)反映了昇騰在開發(fā)部署上一個(gè)十分鮮明的特點(diǎn):既有不同層級的“適用”、也有所有層級的“易用”。

在昇騰全棧計(jì)算架構(gòu)中,對于算力、網(wǎng)絡(luò)、AI研究等專業(yè)能力較強(qiáng)的生態(tài)伙伴而言,可以直接對接到CANN、MindSpore等,在更底層的技術(shù)基礎(chǔ)上開發(fā)自己的AI應(yīng)用。

而這些模塊對很多行業(yè)應(yīng)用開發(fā)者而言門檻太高,昇騰在全棧最表層的應(yīng)用使能層,推出了用很少的代碼即可以實(shí)現(xiàn)AI能力的MindX,傳統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)者可以快速獲取圖像識別、圖像分類、語音識別等計(jì)算能力。

任何希望實(shí)現(xiàn)AI計(jì)算能力的生態(tài)伙伴,都可以找到適合自己的接入口。除此之外,在不同層級,昇騰還試圖通過技術(shù)打磨做到開發(fā)部署的極簡易用。

以框架層的MindSpore1.0為例,簡單易用的開發(fā)套件讓開發(fā)者可以快速進(jìn)行高效的AI開發(fā),且開發(fā)過程可以根據(jù)不同硬件形態(tài)自適應(yīng)生成相應(yīng)的模型,這意味著不論生態(tài)伙伴擁有的硬件條件如何,都可以得到最適合自己的模型類型,超輕量部署框架也可以讓開發(fā)者在模型大小的選擇上更為彈性,適用不同場景(例如,物聯(lián)網(wǎng)終端,可能需要更小的模型)。

多層次、便利化的“技術(shù)體驗(yàn)”,還讓昇騰產(chǎn)業(yè)生態(tài)在落地時(shí)能夠獲得某種“微觀”上的加速。

1  2  下一頁>  
聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報(bào)。

發(fā)表評論

0條評論,0人參與

請輸入評論內(nèi)容...

請輸入評論/評論長度6~500個(gè)字

您提交的評論過于頻繁,請輸入驗(yàn)證碼繼續(xù)

  • 看不清,點(diǎn)擊換一張  刷新

暫無評論

暫無評論

    掃碼關(guān)注公眾號
    OFweek人工智能網(wǎng)
    獲取更多精彩內(nèi)容
    文章糾錯(cuò)
    x
    *文字標(biāo)題:
    *糾錯(cuò)內(nèi)容:
    聯(lián)系郵箱:
    *驗(yàn) 證 碼:

    粵公網(wǎng)安備 44030502002758號