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標題: 華為AI的另一面 [打印本頁]

作者: 美曼科技 時間: 2022-6-12 18:44
標題: 華為AI的另一面
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。
從異構計算架構、端到端開發(fā)流程工具鏈，到業(yè)務開發(fā)，覆蓋從基礎軟件到AI應用開發(fā)，與硬件產(chǎn)品相結合，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)務總裁許映童，再一次對外強調(diào)華為的目標：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)布了異構計算架構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)一了推理和訓練的統(tǒng)一編程架構，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：昇騰應用使能 MindX 1.0，一共構造成了華為昇騰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，分別對應了不同層次開發(fā)者的需求。
異構計算架構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)絡時使用，更側重開發(fā)性能。
深度學習框架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)務應用開發(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的目標群體，是沒有深度開發(fā)能力、但想要打造行業(yè)AI應用的客戶，承載著華為“極簡易用，讓AI計算無處不在”的目標。
MindX 1.0一共有四大板塊：深度學習平臺MindX DL、智能邊緣平臺MindX Edge、優(yōu)選模型庫ModelZoo和行業(yè)SDK。
深度學習平臺面向模型訓練場景，華為提供了一套邊云協(xié)同的平臺設計方案。
許映童說，有需求的用戶以此為基礎，進行簡單二次開發(fā)就可以滿足業(yè)務需求，快速上線。
與此同時，第四范式基于MindX DL推出商業(yè)版深度學習平臺，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)界主流預訓練模型，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領域的基礎算法，以及華為生態(tài)中開發(fā)者和ISV的know-how積累，結合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)基地應用，覆蓋計算、5G、終端等產(chǎn)品的80+條產(chǎn)線，主要的應用場景是質(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)知識結合，使其有了工業(yè)屬性，比如采用自學習從良品中學習特征形成缺陷攔截標準等等，來解決工業(yè)制造流程中的適應性問題。
另一方面，基于邊云協(xié)同，將AI應用的開發(fā)和部署匹配業(yè)務全流程，不僅能夠自動校驗結果，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。
從而將華為松山湖AI生產(chǎn)基地打造了全流程應用的標桿案例，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CTO周斌在演講中，也展示了基于華為行業(yè)SDK開發(fā)AI應用，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。
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，并提供從學習到產(chǎn)品構建，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)境和基礎服務，也是必不可少一環(huán)。
從行業(yè)發(fā)展狀況來看，隨著技術的發(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，服務更多的群體，打造更大的生態(tài)，從而實現(xiàn)“AI基礎設施提供者和千行百業(yè)使能者”的目標。
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)模高復雜的網(wǎng)絡模型訓練及推理中，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……
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開發(fā)者的明確宣示。

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