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硬,既剛又硬。
這是華為AI戰(zhàn)略全面推進后給外界留下的最深印象。
一方面指的是華為切入的方式——AI處理器——屬于最核心硬件;另一方面則是AI處理器及其帶來的算力變革,效果夠硬。
但如果你以為這就是華為AI的全部,那今天它就會旗幟鮮明地讓你知道:你錯了。
因為華為的改變,正在發(fā)生、已經(jīng)發(fā)生。
華為之變:軟件站C位,全棧全場景
剛剛,華為昇騰AI新品全球發(fā)布會HAI 2020上,硬件產(chǎn)品首次讓出C位,軟件第一次全面鋪開,也是全棧鋪開。
從異構(gòu)計算架構(gòu)、端到端開發(fā)流程工具鏈,到業(yè)務(wù)開發(fā),覆蓋從基礎(chǔ)軟件到AI應(yīng)用開發(fā),與硬件產(chǎn)品相結(jié)合,華為拿出了堪稱業(yè)界最豐富的全棧軟件方案:昇騰AI全棧軟件平臺。
想要傳遞的信號再明顯不過:
華為昇騰不僅僅只提供硬件層面的AI算力,也要為開發(fā)者和ISV合作伙伴提供軟件層面的開發(fā)平臺。
華為昇騰計算業(yè)務(wù)總裁許映童,再一次對外強調(diào)華為的目標(biāo):極致性能,讓AI計算觸手可及,極簡易用,讓AI計算無處不在。
在他看來,這個過程中軟件是必需品,也是發(fā)揮硬件性能的核心。
實際上,華為AI的軟件,今天并非是第一槍。
早在2018年10月10日,華為在全聯(lián)接大會上發(fā)布AI戰(zhàn)略時,就發(fā)布了異構(gòu)計算架構(gòu)CANN 1.0和一站式AI集成開發(fā)套件MindStudio。
現(xiàn)在,CANN已經(jīng)進化到了3.0版本,統(tǒng)一了推理和訓(xùn)練的統(tǒng)一編程架構(gòu),實現(xiàn)了端邊云協(xié)同。MindStudio進化到了2.0版本,功能更強。
與此同時,華為還推出了一款全新軟件產(chǎn)品:昇騰應(yīng)用使能 MindX 1.0,一共構(gòu)造成了華為昇騰AI全棧軟件平臺,也直接體現(xiàn)了華為推進AI落地的態(tài)度。
核心新品:MindX,離華為AI硬件“最遠的軟件”
在HAI 2020上,華為發(fā)布的昇騰AI全棧軟件平臺一共有四個模塊,分別對應(yīng)了不同層次開發(fā)者的需求。
異構(gòu)計算架構(gòu)CANN 3.0和全流程開發(fā)工具鏈MindStudio 2.0,提供給專業(yè)開發(fā)者,供他們開發(fā)AI平臺算子和網(wǎng)絡(luò)時使用,更側(cè)重開發(fā)性能。
深度學(xué)習(xí)框架MindSpore,提供給有開發(fā)AI模型需求的開發(fā)者,目前已經(jīng)聚集了1.6萬多開發(fā)者,全場景應(yīng)用已經(jīng)超過了150種,將會在華為全聯(lián)接大會上發(fā)布最新進展。
與它們相比,AI業(yè)務(wù)應(yīng)用開發(fā)平臺MindX 1.0,是距離華為Atlas硬件產(chǎn)品最遠的軟件。從某種程度上,它也代表著華為昇騰推進AI的深度和力度。
MindX 1.0的目標(biāo)群體,是沒有深度開發(fā)能力、但想要打造行業(yè)AI應(yīng)用的客戶,承載著華為“極簡易用,讓AI計算無處不在”的目標(biāo)。
MindX 1.0一共有四大板塊:深度學(xué)習(xí)平臺MindX DL、智能邊緣平臺MindX Edge、優(yōu)選模型庫ModelZoo和行業(yè)SDK。
深度學(xué)習(xí)平臺面向模型訓(xùn)練場景,華為提供了一套邊云協(xié)同的平臺設(shè)計方案。
許映童說,有需求的用戶以此為基礎(chǔ),進行簡單二次開發(fā)就可以滿足業(yè)務(wù)需求,快速上線。
與此同時,第四范式基于MindX DL推出商業(yè)版深度學(xué)習(xí)平臺,客戶可以拿走即用,進一步降低開發(fā)時間和人力成本。
據(jù)官方介紹,現(xiàn)在已經(jīng)服務(wù)于金融行業(yè),四大銀行都是客戶。
智能邊緣平臺是面向推理場景的平臺。許映童說,它基于邊云協(xié)同設(shè)計、能夠?qū)崿F(xiàn)輕量化部署,支持攝像頭、工控機、機器人、無人機、邊緣推理服務(wù)器等多樣化硬件形態(tài)支持。
優(yōu)選模型庫ModelZoo是輔助開發(fā)工具,目前提供了20多個業(yè)界主流預(yù)訓(xùn)練模型,下半年將會提供50個以上。
華為介紹,這些模型都經(jīng)過了高效優(yōu)化,具備“昇騰親和力”,用戶可以輕松調(diào)用,來提高開發(fā)效率。
此外還有行業(yè)SDK,是華為軟件中上手門檻最低的一個模塊,封裝了華為在行業(yè)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)算法,以及華為生態(tài)中開發(fā)者和ISV的know-how積累,結(jié)合AI實踐,來提高行業(yè)AI落地效率。
華為已經(jīng)推出了視覺和制造兩個行業(yè)SDK,并給出了標(biāo)桿性案例。
拿落地成果說話:質(zhì)檢效率提升3倍,檢出率99.9%
目前,Atlas智能制造解決方案已經(jīng)在華為東莞松山湖生產(chǎn)基地應(yīng)用,覆蓋計算、5G、終端等產(chǎn)品的80+條產(chǎn)線,主要的應(yīng)用場景是質(zhì)檢。
華為工業(yè)自動化視覺實驗室主任吳佳蕓介紹,在Atlas硬件設(shè)備的支持下,華為制造行業(yè)的解決方案做到了“一顆螺絲釘都不放過”:
不僅能夠在1000毫米視野下,以99.9%的準(zhǔn)確率檢出5mm螺絲釘,還能夠?qū)崿F(xiàn)反向檢測,確定是否有螺釘?shù)犬愇锷⒙洌⒆詣有r灴次矬w位置是否準(zhǔn)確、偏位。
而且在這樣的過程中,華為將質(zhì)檢人員效率提升了3倍。
吳佳蕓說,能夠?qū)崿F(xiàn)如此效果,在于華為解決了AI在工業(yè)邊緣計算場景的兩個挑戰(zhàn):
一方面,做到了算法與工業(yè)知識結(jié)合,使其有了工業(yè)屬性,比如采用自學(xué)習(xí)從良品中學(xué)習(xí)特征形成缺陷攔截標(biāo)準(zhǔn)等等,來解決工業(yè)制造流程中的適應(yīng)性問題。
另一方面,基于邊云協(xié)同,將AI應(yīng)用的開發(fā)和部署匹配業(yè)務(wù)全流程,不僅能夠自動校驗結(jié)果,能夠升級工藝定制,還能夠細化缺陷類型,實現(xiàn)精細化的檢測等任務(wù)。
從而將華為松山湖AI生產(chǎn)基地打造了全流程應(yīng)用的標(biāo)桿案例,而華為這次推出的制造行業(yè)SDK正是來自于這樣的AI實踐。
華為昇騰計算業(yè)務(wù)CTO周斌在演講中,也展示了基于華為行業(yè)SDK開發(fā)AI應(yīng)用,會有怎樣的效率提升:
- 與之前動輒“萬級”的生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)相比,現(xiàn)在只需要準(zhǔn)備“百級”的產(chǎn)線檢測增量數(shù)據(jù);
- 不用再麻煩的進行模型遷移、模型效果評估,直接打通了ModelZoo,可以對在線模型效果評估;
- 而且模型優(yōu)化只需要數(shù)周,而不是原來的數(shù)個月,部署起來只需要數(shù)百行代碼就能完成。
他說,在視覺行業(yè)SDK上,也展現(xiàn)出了同樣效果:
與傳統(tǒng)的開發(fā)方式相比,基于華為的行業(yè)SDK,一位開發(fā)者用兩周的時間就能上線一個商業(yè)級CV應(yīng)用,而且支持80路、1080P、25幀的視頻分析能力,開發(fā)效率提升10倍。 到底如何“讓極簡易用AI計算無處不在”?這就是華為給出的最新解決方案,也是其在“AI落地時代”的打法。
本質(zhì)之問:華為為何要推MindX?
對于華為來說,基于昇騰處理器打造的Atlas硬件產(chǎn)品,已經(jīng)覆蓋了端邊云全場景,初步滿足了行業(yè)對AI算力的需求。
但想要將算力轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,還需要相應(yīng)的軟件作為“橋梁”,它不僅能更好地發(fā)揮硬件性能,也能夠?qū)I開發(fā)門檻變得更低。
但更重要的是,華為能夠借助軟件吸引更多的開發(fā)者和ISV加入昇騰生態(tài)。
許映童在接受量子位采訪時透露,這是華為昇騰未來三年的首要任務(wù)。
在他看來,AI計算是一個生態(tài)型產(chǎn)業(yè),核心競爭力在于懂AI的開發(fā)者群體,只有他們才能發(fā)揮AI算力,將AI真正應(yīng)用到行業(yè)里面。
但他們是整個產(chǎn)業(yè)最稀缺的資源,全球AI專家人才不過3萬多人,人才供需比僅為1%。
雖然華為昇騰已經(jīng)面向高校、開發(fā)人員、初創(chuàng)企業(yè)、ISV等推出了合作伙伴計劃,并提供從學(xué)習(xí)到產(chǎn)品構(gòu)建,再到產(chǎn)品上市、銷售的全方位激勵機制。
但體驗更好的開發(fā)和運行環(huán)境和基礎(chǔ)服務(wù),也是必不可少一環(huán)。
從行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r來看,隨著技術(shù)的發(fā)展,AI算法成熟,AI算力的密度、質(zhì)量都在提升,可獲得門檻逐步降低,各行各業(yè)對AI應(yīng)用的需求開始釋放出來。
尤其是在5G之下,2020年新基建大勢到來,更是成倍地放大了這些需求。
許映童分享過這樣的一組數(shù)據(jù):中國市場含AI的B2C應(yīng)用整體滲透率為10%,而AI在行業(yè)中的整體滲透率不過4%。
他說,“市場、客戶的需求,遠遠超出了我們的預(yù)期,和其他產(chǎn)業(yè)先孵化產(chǎn)品,然后推廣的情況相反,我們都是被客戶推著走,發(fā)展速度還不夠快?!?br />
怎樣加快速度?從華為發(fā)布的最新軟件平臺中,不難看出答案。
華為想做的,絕不僅僅只是服務(wù)一個層次,而是面向不同AI需求層次的開發(fā)者,提供不同的方案。
比如專業(yè)AI公司,提供昇騰AI算力和算子開發(fā)工具。對于開發(fā)能力較弱的公司,提供包含行業(yè)SDK的MindX。
從而覆蓋更大范圍的市場,服務(wù)更多的群體,打造更大的生態(tài),從而實現(xiàn)“AI基礎(chǔ)設(shè)施提供者和千行百業(yè)使能者”的目標(biāo)。
如何評價華為AI的這波進展?
實際上,從2018年大張旗鼓推出AI戰(zhàn)略、亮相昇騰芯片,以AI算力切入行業(yè)的那天起,軟件層面的邏輯就已被暗含其中。
AI復(fù)興以來,算力的需求,大力出奇跡的表象讓人忽略了本質(zhì)——如何在大規(guī)模高復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練及推理中,可以做得更快更高效。
從解決問題的維度來說,沒有硬件的AI算力就是空中樓閣,但不能為硬件匹配最好的軟件,就會讓硬件鋒芒打折扣。
縱觀AI行業(yè)中,無論是老牌半導(dǎo)體巨頭,還是AI造芯新勢力,軟硬一體化都是再明確不過的趨勢。
所以華為軟件站上C位,只是時間和節(jié)奏問題。
此外,更重要的是,軟件層面的更大力度推進,背后是華為對AI生態(tài)、AI開發(fā)者的服務(wù)誠意。
在進軍AI之時,華為就把普惠AI、產(chǎn)業(yè)底座定為目標(biāo)……
但如果只有開放的硬件,而沒有開源和靈活接入的軟件,又怎能真正將AI之力帶到更多的場景、企業(yè)和開發(fā)者?
所以華為這次進展,不僅是AI軟硬一體化的向前推進,更是通過軟件更好服務(wù)開發(fā)者的明確宣示。
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