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开发者的小宇宙,与华为全栈全场景AI同频扩张

1915年,爱因斯坦提出了空间可拉伸这一概念。这一理论作为广义相对论的基础,解释了宇宙大爆炸、时空生成、恒星燃烧等等本源问题。量子物理学认为,物质的密度增大导致内部原子核碰撞释放出能量,能量向不同维度膨胀,是空间拉伸主要原因之一。这也是广为人知的聚变效应。

与宇宙和物质本源相似,一个技术产业空间走向生态繁荣,具备长期活力,往往也是一种“拉伸运动”:产业实体需要在技术、产业、商业应用等不同维度积蓄“密度”,向前拓展,最终达成整体的聚变式繁荣。

华为HDC.Cloud的第二天,关注点聚焦在了万千AI开发者和AI从业者,以至于各行业人士普遍关注的华为全栈全场景AI的最新进展。

华为AI的特殊性在于,全栈全场景AI体系是全球唯一从处理器到框架,再到推理部署、开发工具,云边端各场景架构统一的AI系统,是业界产业指向最清晰、基础设施最完备的AI生态。这一生态的边界,某种意义上也是如今AI开发者和行业应用者的能力的边界。

我们知道,AI本质上是一种以AI算法驱动的软件工程技术。从应用流程上看,首先要由AI科学家和算法研究人员开发出足够强大的AI算法,打破AI能力的边界;然后通过开源开放,广大AI开发者基于基础算法,完成具体的AI模型开发;这些模型进入产业界,再结合产业需求和场景实际情况进行部署,最终让AI完成落地。

而HDC.Cloud恰好在算法前沿、开发者赋能、行业实践,三个主要维度展示了华为全栈全场景AI的最新进展与未来发展规划。三大维度全面扩张,让华为AI和Atlas 生态形成了立体的矩阵式生长,也让AI开发者的能力边界随华为的技术、产业布局一同延展,触碰了新的AI可能性。

让我们切换不同视角,来看一看华为全栈全场景AI在三大关键象限的最新动态。

技术前沿象限:

华为计算视觉未来研究计划

在实际的产业智能化进程里,计算视觉是泛AI技术体系中应用度最强、覆盖场景最广泛的技术。根据多种数据报告统计,计算视觉技术在整体AI应用中普遍占比70-80%,可以说是AI真正的主力军。

而计算视觉的能力极限,显然也意味着整体AI产业的技术极限。

华为在计算视觉领域围绕数据、知识和模型三大方向,过去两年已在AI顶会CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等发表80余篇论文,并取得多项业界领先的成果在这个关键领域。华为的AI科学家们不断钻研,针对计算视觉最前沿、最富挑战的课题,相继给出了自己的一系列答案。

比如说,面对如何在海量数据(603138,股吧)中挖掘有效信息的问题。华为提出了知识蒸馏与自动数据扩增结合的方法,实现了业界最强的信息规律效果。而华为的魔术模型,则将多模态视觉纳入了产业实践,以此提高计算视觉技术的信息应用效率。

而针对高效视觉识别的业界核心问题,华为创建了业界搜索速度最快的自动网络架构搜索技术,并且研发了新型算子加速卷积网络,推动计算视觉进一步走入工业体系。

面向最具挑战性的通用智能问题,华为也创造了利用虚拟数据学习控制无感知机械臂等实践方案,开始迈出人类向通用视觉挑战的第一步。

面向未来,华为发布了计算视觉研究计划,邀请全球AI专家参与研究。基于华为昇腾AI处理器的Atlas人工智能计算平台将为该计划提供强大算力支撑,研究成果将在华为全场景AI计算框架MindSpore实现并开源给业界,让全球AI开发者以此为基础持续创新、不断突破边界、共同打造无所不及的智能。

计算视觉正在加速成为AI技术面向未来探索的主要前沿阵地,长期决定AI产业化的能力上限。华为决定推动的计算视觉未来研究计划,也是在产学研结合趋势与行业应用视野的一次融合,助力业界共同迈过计算视觉的珠穆朗玛。

华为计算视觉研究计划围绕三大方向,共有六大子计划,包括:

1、数据冰山计划:以极少量标注数据撬动海量无标注数据,支撑小样本场景下模型训练;

2、数据魔方计划:利用多种模态相互辅助、增强模型在实际场景的学习能力;

3、模型摸高计划:构建云侧大模型,刷新各类视觉任务性能上限;

4、模型瘦身计划:打造端侧高效的计算模型,助力各种芯片完成复杂推理;

5、万物预视计划:设计视觉预训练任务,打造视觉通用模型;

6、虚实合一计划:在虚拟与现实的结合中,将计算视觉引向真正的人工智能;

六个子计划融合了技术前沿性与产业需求、全球共同关注点,三方面的价值,将华为的思考与探索向世界公布,奖励与华为一同探寻未知的技术人才。

开发者象限:框架开源与开发平台升级

长时间以来,深度学习框架都是建立AI生态的必争之地。谷歌的Tensorflow与微软的caffe、Facebook的Pytorch在全球范围内展开过激烈竞争。

而在中国AI产业高速崛起,“新基建”推动AI技术走向千行万业的大背景下,华为的深度学习框架顺理成章引起了整个AI行业的持续关注。

在HDC.Cloud,开发者们期待已久的全场景AI计算框架MindSpore宣布码云正式开源,同时企业级AI应用开发者套件ModelArts Pro在华为云上线。从框架开源到AI开发平台的产业化升级,意味着华为全栈全场景AI的软硬件骨干已经全部投入业界实践,成为全球AI开发者的能力组成部分。

与其他深度学习框架相比,MindSpore的差异化特征在于致力于和产业开发真实环境的紧密适配。例如MindSpore原生适应端、边缘和云各场景,并能够在按需协同基础上,通过实现AI算法即代码,打通架构和编程之间的固有界限,减少AI开发者的模型开发时间,降低开发门槛。另外,MindSpore基于技术创新及与AI处理器的协同优化,实现了运行态效能提高,并且支持异构并行计算。

(张迪煊分享华为Atlas人工智能计算平台的云边端全场景开发实践)

总体而言,MindSpore最显著的特点在于,它能够同时支持云、边缘、端各个场景独立又协同的统一训练和推理框架,这解决了开发者们“开发易、部署难”的长期痛点,直接将AI开发对准了产业实践方向,与华为的鲲鹏产业、Atlas生态紧密融合。可以说,MindSpore与欧美主流框架多数诞生于科研场景、实验室场景不同,它是一款完全致力于工业场景、部署能力和开发实践的框架,是深度学习框架与产业化AI开发的紧密结合。

同时,华为还发布全球首款企业级AI应用开发专业套件ModelArts Pro。当强工程特性的框架,遇到支撑企业级AI应用的开发平台,华为全栈全场景AI在开发者象限的精髓,在于产业能力的有一次跨越式突破。

产业实践象限:

Atlas生态应用于全场景开发

AI是否能用,是否好用,最终要交给实践来检测和证明,华为全栈全场景AI的另一个关键象限突破,在于Atlas产品序列持续发展,Atlas生态不断与产业场景深入融合。

基于云边端一致的开发体验,全面渗透的AI算力,以及华为产品与行业需求的深度耦合,Atlas人工智能计算平台的全场景实践正在不断深化。目前,华为已与数十家伙伴合作,推动基于华为昇腾AI处理器的Atlas系列模块、板卡、小站、服务器在智慧交通、智慧电力、智慧金融、智慧城市、智能制造等数十个行业落地。

(张迪煊宣布高效算子开发工具TBE启动正式公测)

同时为了进一步丰富华为AI生态,助力开发者提升开发能力,HDC.Cloud现场宣布启动了高效算子开发工具TBE的正式公测,并计划激励100家以上贡献算子的高校和合作伙伴。

Atlas生态的加速落地,正在驱动我们每个人都更全面融入AI“宇宙”中。基于Atlas 200 DK的眼底检测疾病筛查、拟人动作机器人、植树机器人等,基于Atlas 300和Atlas 500的生产线工业质检和智慧营业厅等案例等等,证明了千行万业与华为Atlas的可融合性与实践价值,也让我们看到了不久后关于生活、工作、学习智能化的种种可能。

以慧眼识病为例,华为与南开大学相关团队合作,利用Atlas 200 DK的端侧AI部署能力与充足算力,快速进行基于眼底AI识别达成的心脑血管、糖尿病等慢性病筛查。我们知道,慢性病具有潜伏期长、难发现、难逆转的种种特点,是公众健康生活的一大挑战。但因为检测复杂、成本相对较高,很多潜在患者会忽视早期症状和检查,从而延误了治疗契机。而基于Atlas 200 DK的人工智能眼底筛查,可以快速简单检测慢性病,并且能够将资深医生才具备的检测能力进行普惠化,让社会共同从中受益,这在我国医疗环境与条件下具有重要价值。在技术前沿、开发基础设施、产业实践三大象限上,华为全栈全场景AI保持了高速、协同、不间断的进化。以HDC.Cloud为节点,全栈全场景AI解决方案不仅展现出了更加完备的产业图景全貌,还让华为AI“宇宙”与科研机构、开发者、产业实践结合更加紧密,生态合作的深度、广度、供需紧密度不断提升。

华为AI宇宙的拉伸运动,是全球AI开发者的能力边界,向产业化目标的一次突进。广阔的智能时代下,每位开发者正在从这些产业进化中汲取力量,练就自己的“小宇宙”。这些以全栈全场景AI为动力的小伙伴,将是在明天改变世界的斗士和英雄。

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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