行业互联网|华为昇腾计算业务张迪煊：全栈全场景开发平台可弥补AI人才空缺问题
【TechWeb】理查德·利普西（Richard G Lipsey）在《经济转型：通用技术和长期经济增长》一书中提到 ， 尽管人类社会发明万千 ， 但历史上能够被定义的“通用技术”（GPT）的发明仅有26项 ， 其中包含蒸汽机、电力、个人电脑 。
我们不禁思考 ， AI是否可能成为下一代通用技术？透过其数十年学术发展 ， 答案无疑是的；AI具备多用性 ， 可以和各行各业结合 ， 并产生溢出价值 ， 符合理查德等学者对GPT的定义 。
然而 ， AI的运作需要三个不可或缺的要素：数据、算法和算力 。目前 ， 我们的网络带宽能容纳海量数据、有前沿数据科学的算法支持 ， 但当算力不足时 ， 一切应用都只是空中楼阁 。
2018年 ， 华为发布全栈全场景AI解决方案：昇腾（Ascend） ， 尝试帮助中小企业解决算力稀缺的窘境 。作为AI应用环节的重要基础设施 ， 昇腾近两年推出AI芯片、全场景AI计算框架MindSpore、CANN等系列基础软硬件等 ， 以构建完整的AI服务框架 。
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图 ， 昇腾310芯片架构 ， 单片可支持 16 路 1080P@30fps 的视频解码需求
据介绍 ， 基于华为昇腾芯片打造的Atlas 900 AI集群可达到256P算力 ， 训练速度实现“分钟级”突破 ， 同类集群训练速度在70秒左右 ， Atlas 900只需45.6秒 。
华为的数据中心正在如何帮助企业AI化？如何同时满足不同场景下的客户需求？华为昇腾计算业务副总裁张迪煊表示 ， 首先构建AI集群基础设施 ， 赋能中小企业经济且强大的算力服务（Atlas）；开放底层基础软件 ， 打造简单易用开发平台 ， 降低AI门槛（CANN 3.0、MindStudio）；最后 ， 向企业提供客制化技术服务 。
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图 ， 张迪煊接受媒体采访
“在技术硬件平台上 ， 我们有推理产品有板卡、服务器 。首先 ， 同样功耗的板卡 ， 我们训练深井网络的速度是业界领先的美国公司产品的1.5倍 。另外 ， 例如人脸识别等视频识别需求 ， 我们的AI服务器能同时处理80路 ， 业界领先的只有40路 。
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此前的计算集群需要一千个芯片组成协同 ， 去年发布时训练速度已突破分钟级 ， 通过一年的优化 ， 集群芯片数量降低一半 ， 训练速度提升到了45.6秒 。同样的业内产品 ， 需要70秒 。此前几个月完成的训练任务 ， 现在只需一杯咖啡的时间 。效率 ， 是推动人工智能发展的关键 。”
AI人才在企业中稀缺的 ， 昇腾希望通过创造更简单易用的开发工具 ， 帮助企业降低AI化门槛 。
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CANN 3.0是华为向深度开发者提供的全场景AI模型框架 ， 覆盖昇腾、手机麒麟芯片、摄像头芯片等IP ， 打通了手机生态及AI数据中心生态 。
MindSpore初衷是打造全栈全场景开源框架 。AI公司生产系统大部分精力在模型部署环节 ， 80%部署落地在边缘侧 。将模型部署带手机中 ， 面临巨大成本问题 ， 通过全场景协同及管理网络打通 ， 快速把训练数据模型可以快速布局边缘上面去 ， 例如项目组今天想做车辆识别 ， 明天就可以下发到手机 ， 非常灵活 。今年3月 ， MindSpore正式开源 。
MindStudio 2.0工具链 ， 包括工具安装、模型开发、算子开发 ， 提供可视化的界面 ， UI窗口为WEB界面的 ， 提供模型的优化功能 ， 方便开发者可部署 。
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