理查德·利普西（Richard G Lipsey）在《經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型：通用技術(shù)和長期經(jīng)濟(jì)增長》一書中提到，盡管人類社會(huì)發(fā)明萬千，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4萬開發(fā)者，并預(yù)計(jì)在三年內(nèi)擁有百萬開發(fā)者。
據(jù)中國信通院數(shù)據(jù)，2015年到2018年復(fù)合平均增長率為54.6%，高于全球平均水平(約36%)，僅僅在2018年，中國人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模已達(dá)到415.5億元。以此推算，2019年我國人工智能市場規(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)潛在市場似乎已被提前釋放。華為昇騰作為國內(nèi)頭部全棧全場景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)未來市場。
（文/胥崟濤）
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