理查德·利普西(Richard G Lipsey)在《經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型:通用技術(shù)和長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)》一書中提到,盡管人類社會(huì)發(fā)明萬(wàn)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(xiàng),其中包含蒸汽機(jī)、電力、個(gè)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(wú)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(jià)值,符合理查德等學(xué)者對(duì)GPT的定義。
然而,AI的運(yùn)作需要三個(gè)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?cái)?shù)據(jù)科學(xué)的算法支持,但當(dāng)算力不足時(shí),一切應(yīng)用都只是空中樓閣。
2018年,華為發(fā)布全棧全場(chǎng)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(chǎng)景AI計(jì)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(dá)到256P算力,訓(xùn)練速度實(shí)現(xiàn)“分鐘級(jí)”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(shí)滿足不同場(chǎng)景下的客戶需求?華為昇騰計(jì)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(jì)且強(qiáng)大的算力服務(wù)(Atlas);開放底層基礎(chǔ)軟件,打造簡(jiǎn)單易用開發(fā)平臺(tái),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(tái)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(guó)公司產(chǎn)品的1.5倍。另外,例如人臉識(shí)別等視頻識(shí)別需求,我們的AI服務(wù)器能同時(shí)處理80路,業(yè)界領(lǐng)先的只有40路。
此前的計(jì)算集群需要一千個(gè)芯片組成協(xié)同,去年發(fā)布時(shí)訓(xùn)練速度已突破分鐘級(jí),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(gè)月完成的訓(xùn)練任務(wù),現(xiàn)在只需一杯咖啡的時(shí)間。效率,是推動(dòng)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(jiǎn)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(chǎng)景AI模型框架,覆蓋昇騰、手機(jī)麒麟芯片、攝像頭芯片等IP,打通了手機(jī)生態(tài)及AI數(shù)據(jù)中心生態(tài)。
MindSpore初衷是打造全棧全場(chǎng)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(jī)中,面臨巨大成本問題,通過全場(chǎng)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(xiàng)目組今天想做車輛識(shí)別,明天就可以下發(fā)到手機(jī),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(jìn)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(guó)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(duì)接自己的MindSpore,也和百度、曠視及其他廠商做對(duì)接,實(shí)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。”
據(jù)悉,華為昇騰戰(zhàn)略生態(tài)在過去一年中進(jìn)展迅速,已和60多所學(xué)校合作建立實(shí)驗(yàn)室,商用100多個(gè)聯(lián)合解決方案,軟件平臺(tái)已超過4萬(wàn)開發(fā)者,并預(yù)計(jì)在三年內(nèi)擁有百萬(wàn)開發(fā)者。
據(jù)中國(guó)信通院數(shù)據(jù),2015年到2018年復(fù)合平均增長(zhǎng)率為54.6%,高于全球平均水平(約36%),僅僅在2018年,中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)到415.5億元。以此推算,2019年我國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到554億元左右。同時(shí)在新基建背景下,人工智能及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)潛在市場(chǎng)似乎已被提前釋放。華為昇騰作為國(guó)內(nèi)頭部全棧全場(chǎng)景AI開發(fā)平臺(tái),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(dòng)化,以適應(yīng)未來(lái)市場(chǎng)。
(文/胥崟濤)
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