從宏觀謀局到個(gè)體驅(qū)動(dòng),昇騰推進(jìn)AI計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)的繁榮
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(huì)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(huì),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(dòng)昇騰計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)快速發(fā)展。
隨著此次峰會(huì)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(shí)基礎(chǔ)上按下了啟動(dòng)鍵。而在業(yè)內(nèi)引發(fā)廣泛關(guān)注的這次峰會(huì),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(dòng)“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(chǎng)景AI解決方案時(shí)的重要目標(biāo)。
市場(chǎng)數(shù)據(jù)顯示,雖然AI在某些特定領(lǐng)域特定場(chǎng)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(chǎng),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(huì)主要?jiǎng)幼鞫季劢乖谏鷳B(tài)構(gòu)建上,在談這些生態(tài)動(dòng)作之前,有必要對(duì)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(dòng)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(chǎng)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(chǎng)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(jí)對(duì)下統(tǒng)一端邊云全場(chǎng)景的硬件形態(tài)和操作系統(tǒng),對(duì)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(huì)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(dòng)AI計(jì)算的普惠化。而所謂的全場(chǎng)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(chǎng)景的部署環(huán)境,這又讓昇騰能夠勝任幾乎任何場(chǎng)景下對(duì)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(jí)都可以對(duì)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(huì)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(jí)的“適用”、也有所有層級(jí)的“易用”。
在昇騰全棧計(jì)算架構(gòu)中,對(duì)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(duì)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(duì)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(shí)別、圖像分類、語音識(shí)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(jí),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(chǎng)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。

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