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    開發(fā)者的小宇宙,與華為全棧全場景AI同頻擴張

    1915年,愛因斯坦提出了空間可拉伸這一概念。這一理論作為廣義相對論的基礎,解釋了宇宙大爆炸、時空生成、恒星燃燒等等本源問題。量子物理學認為,物質的密度增大導致內部原子核碰撞釋放出能量,能量向不同維度膨脹,是空間拉伸主要原因之一。這也是廣為人知的聚變效應。

    與宇宙和物質本源相似,一個技術產業(yè)空間走向生態(tài)繁榮,具備長期活力,往往也是一種“拉伸運動”:產業(yè)實體需要在技術、產業(yè)、商業(yè)應用等不同維度積蓄“密度”,向前拓展,最終達成整體的聚變式繁榮。

    華為HDC.Cloud的第二天,關注點聚焦在了萬千AI開發(fā)者和AI從業(yè)者,以至于各行業(yè)人士普遍關注的華為全棧全場景AI的最新進展。

    華為AI的特殊性在于,全棧全場景AI體系是全球唯一從處理器到框架,再到推理部署、開發(fā)工具,云邊端各場景架構統(tǒng)一的AI系統(tǒng),是業(yè)界產業(yè)指向最清晰、基礎設施最完備的AI生態(tài)。這一生態(tài)的邊界,某種意義上也是如今AI開發(fā)者和行業(yè)應用者的能力的邊界。

    我們知道,AI本質上是一種以AI算法驅動的軟件工程技術。從應用流程上看,首先要由AI科學家和算法研究人員開發(fā)出足夠強大的AI算法,打破AI能力的邊界;然后通過開源開放,廣大AI開發(fā)者基于基礎算法,完成具體的AI模型開發(fā);這些模型進入產業(yè)界,再結合產業(yè)需求和場景實際情況進行部署,最終讓AI完成落地。

    而HDC.Cloud恰好在算法前沿、開發(fā)者賦能、行業(yè)實踐,三個主要維度展示了華為全棧全場景AI的最新進展與未來發(fā)展規(guī)劃。三大維度全面擴張,讓華為AI和Atlas 生態(tài)形成了立體的矩陣式生長,也讓AI開發(fā)者的能力邊界隨華為的技術、產業(yè)布局一同延展,觸碰了新的AI可能性。

    讓我們切換不同視角,來看一看華為全棧全場景AI在三大關鍵象限的最新動態(tài)。

    技術前沿象限:

    華為計算視覺未來研究計劃

    在實際的產業(yè)智能化進程里,計算視覺是泛AI技術體系中應用度最強、覆蓋場景最廣泛的技術。根據(jù)多種數(shù)據(jù)報告統(tǒng)計,計算視覺技術在整體AI應用中普遍占比70-80%,可以說是AI真正的主力軍。

    而計算視覺的能力極限,顯然也意味著整體AI產業(yè)的技術極限。

    華為在計算視覺領域圍繞數(shù)據(jù)、知識和模型三大方向,過去兩年已在AI頂會CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等發(fā)表80余篇論文,并取得多項業(yè)界領先的成果在這個關鍵領域。華為的AI科學家們不斷鉆研,針對計算視覺最前沿、最富挑戰(zhàn)的課題,相繼給出了自己的一系列答案。

    比如說,面對如何在海量數(shù)據(jù)(603138,股吧)中挖掘有效信息的問題。華為提出了知識蒸餾與自動數(shù)據(jù)擴增結合的方法,實現(xiàn)了業(yè)界最強的信息規(guī)律效果。而華為的魔術模型,則將多模態(tài)視覺納入了產業(yè)實踐,以此提高計算視覺技術的信息應用效率。

    而針對高效視覺識別的業(yè)界核心問題,華為創(chuàng)建了業(yè)界搜索速度最快的自動網(wǎng)絡架構搜索技術,并且研發(fā)了新型算子加速卷積網(wǎng)絡,推動計算視覺進一步走入工業(yè)體系。

    面向最具挑戰(zhàn)性的通用智能問題,華為也創(chuàng)造了利用虛擬數(shù)據(jù)學習控制無感知機械臂等實踐方案,開始邁出人類向通用視覺挑戰(zhàn)的第一步。

    面向未來,華為發(fā)布了計算視覺研究計劃,邀請全球AI專家參與研究。基于華為昇騰AI處理器的Atlas人工智能計算平臺將為該計劃提供強大算力支撐,研究成果將在華為全場景AI計算框架MindSpore實現(xiàn)并開源給業(yè)界,讓全球AI開發(fā)者以此為基礎持續(xù)創(chuàng)新、不斷突破邊界、共同打造無所不及的智能。

    計算視覺正在加速成為AI技術面向未來探索的主要前沿陣地,長期決定AI產業(yè)化的能力上限。華為決定推動的計算視覺未來研究計劃,也是在產學研結合趨勢與行業(yè)應用視野的一次融合,助力業(yè)界共同邁過計算視覺的珠穆朗瑪。

    華為計算視覺研究計劃圍繞三大方向,共有六大子計劃,包括:

    1、數(shù)據(jù)冰山計劃:以極少量標注數(shù)據(jù)撬動海量無標注數(shù)據(jù),支撐小樣本場景下模型訓練;

    2、數(shù)據(jù)魔方計劃:利用多種模態(tài)相互輔助、增強模型在實際場景的學習能力;

    3、模型摸高計劃:構建云側大模型,刷新各類視覺任務性能上限;

    4、模型瘦身計劃:打造端側高效的計算模型,助力各種芯片完成復雜推理;

    5、萬物預視計劃:設計視覺預訓練任務,打造視覺通用模型;

    6、虛實合一計劃:在虛擬與現(xiàn)實的結合中,將計算視覺引向真正的人工智能

    六個子計劃融合了技術前沿性與產業(yè)需求、全球共同關注點,三方面的價值,將華為的思考與探索向世界公布,獎勵與華為一同探尋未知的技術人才。

    開發(fā)者象限:框架開源與開發(fā)平臺升級

    長時間以來,深度學習框架都是建立AI生態(tài)的必爭之地。谷歌的Tensorflow與微軟的caffe、Facebook的Pytorch在全球范圍內展開過激烈競爭。

    而在中國AI產業(yè)高速崛起,“新基建”推動AI技術走向千行萬業(yè)的大背景下,華為的深度學習框架順理成章引起了整個AI行業(yè)的持續(xù)關注。

    在HDC.Cloud,開發(fā)者們期待已久的全場景AI計算框架MindSpore宣布碼云正式開源,同時企業(yè)級AI應用開發(fā)者套件ModelArts Pro在華為云上線。從框架開源到AI開發(fā)平臺的產業(yè)化升級,意味著華為全棧全場景AI的軟硬件骨干已經(jīng)全部投入業(yè)界實踐,成為全球AI開發(fā)者的能力組成部分。

    與其他深度學習框架相比,MindSpore的差異化特征在于致力于和產業(yè)開發(fā)真實環(huán)境的緊密適配。例如MindSpore原生適應端、邊緣和云各場景,并能夠在按需協(xié)同基礎上,通過實現(xiàn)AI算法即代碼,打通架構和編程之間的固有界限,減少AI開發(fā)者的模型開發(fā)時間,降低開發(fā)門檻。另外,MindSpore基于技術創(chuàng)新及與AI處理器的協(xié)同優(yōu)化,實現(xiàn)了運行態(tài)效能提高,并且支持異構并行計算。

    (張迪煊分享華為Atlas人工智能計算平臺的云邊端全場景開發(fā)實踐)

    總體而言,MindSpore最顯著的特點在于,它能夠同時支持云、邊緣、端各個場景獨立又協(xié)同的統(tǒng)一訓練和推理框架,這解決了開發(fā)者們“開發(fā)易、部署難”的長期痛點,直接將AI開發(fā)對準了產業(yè)實踐方向,與華為的鯤鵬產業(yè)、Atlas生態(tài)緊密融合??梢哉f,MindSpore與歐美主流框架多數(shù)誕生于科研場景、實驗室場景不同,它是一款完全致力于工業(yè)場景、部署能力和開發(fā)實踐的框架,是深度學習框架與產業(yè)化AI開發(fā)的緊密結合。

    同時,華為還發(fā)布全球首款企業(yè)級AI應用開發(fā)專業(yè)套件ModelArts Pro。當強工程特性的框架,遇到支撐企業(yè)級AI應用的開發(fā)平臺,華為全棧全場景AI在開發(fā)者象限的精髓,在于產業(yè)能力的有一次跨越式突破。

    產業(yè)實踐象限:

    Atlas生態(tài)應用于全場景開發(fā)

    AI是否能用,是否好用,最終要交給實踐來檢測和證明,華為全棧全場景AI的另一個關鍵象限突破,在于Atlas產品序列持續(xù)發(fā)展,Atlas生態(tài)不斷與產業(yè)場景深入融合。

    基于云邊端一致的開發(fā)體驗,全面滲透的AI算力,以及華為產品與行業(yè)需求的深度耦合,Atlas人工智能計算平臺的全場景實踐正在不斷深化。目前,華為已與數(shù)十家伙伴合作,推動基于華為昇騰AI處理器的Atlas系列模塊、板卡、小站、服務器在智慧交通、智慧電力、智慧金融、智慧城市、智能制造等數(shù)十個行業(yè)落地。

    (張迪煊宣布高效算子開發(fā)工具TBE啟動正式公測)

    同時為了進一步豐富華為AI生態(tài),助力開發(fā)者提升開發(fā)能力,HDC.Cloud現(xiàn)場宣布啟動了高效算子開發(fā)工具TBE的正式公測,并計劃激勵100家以上貢獻算子的高校和合作伙伴。

    Atlas生態(tài)的加速落地,正在驅動我們每個人都更全面融入AI“宇宙”中?;贏tlas 200 DK的眼底檢測疾病篩查、擬人動作機器人、植樹機器人等,基于Atlas 300和Atlas 500的生產線工業(yè)質檢和智慧營業(yè)廳等案例等等,證明了千行萬業(yè)與華為Atlas的可融合性與實踐價值,也讓我們看到了不久后關于生活、工作、學習智能化的種種可能。

    以慧眼識病為例,華為與南開大學相關團隊合作,利用Atlas 200 DK的端側AI部署能力與充足算力,快速進行基于眼底AI識別達成的心腦血管、糖尿病等慢性病篩查。我們知道,慢性病具有潛伏期長、難發(fā)現(xiàn)、難逆轉的種種特點,是公眾健康生活的一大挑戰(zhàn)。但因為檢測復雜、成本相對較高,很多潛在患者會忽視早期癥狀和檢查,從而延誤了治療契機。而基于Atlas 200 DK的人工智能眼底篩查,可以快速簡單檢測慢性病,并且能夠將資深醫(yī)生才具備的檢測能力進行普惠化,讓社會共同從中受益,這在我國醫(yī)療環(huán)境與條件下具有重要價值。在技術前沿、開發(fā)基礎設施、產業(yè)實踐三大象限上,華為全棧全場景AI保持了高速、協(xié)同、不間斷的進化。以HDC.Cloud為節(jié)點,全棧全場景AI解決方案不僅展現(xiàn)出了更加完備的產業(yè)圖景全貌,還讓華為AI“宇宙”與科研機構、開發(fā)者、產業(yè)實踐結合更加緊密,生態(tài)合作的深度、廣度、供需緊密度不斷提升。

    華為AI宇宙的拉伸運動,是全球AI開發(fā)者的能力邊界,向產業(yè)化目標的一次突進。廣闊的智能時代下,每位開發(fā)者正在從這些產業(yè)進化中汲取力量,練就自己的“小宇宙”。這些以全棧全場景AI為動力的小伙伴,將是在明天改變世界的斗士和英雄。

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    2020-03-29
    開發(fā)者的小宇宙,與華為全棧全場景AI同頻擴張
    1915年,愛因斯坦提出了空間可拉伸這一概念。這一理論作為廣義相對論的基礎,解釋了宇宙大爆炸、時空生成、恒星燃燒等等本源問題。

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