解密华为最新AI生态布局，开源AI计算框架，三大顶会密集发论文81篇( 四 ) 华为交出怎样的新

在后续的MindSpore高阶计划中，华为将根据用户的反馈和诉求，持续调整计划的优先级，提供更多的预置模型，改变编程体验，并提供昇腾芯片的全面支持，不断优化性能和软件架构，完善可视化、调试调优、安全相关工具。
华为还将推进开发者扶植、高校科研合作和开源社区合作计划。
华为拟在4月开放线上免费体验资源的申请，全年举办不少于10场线下技术沙龙，举办MindSpore开发者大会，向高校提供专项创新课题基金激励和教学扶植计划，并聘邀顶级专家加入社区技术委员会，招募Committer参与社区核心项目，欢迎更多企业和组织参与社区建设。

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生态基座：统一计算架构与全场景布局

华为已面向高校、初创企业、开发人员和合作伙伴拉开了AI生态大网，但正如华为高级副总裁张顺茂所言：“大厦不能建在沙丘上，也不能建在别人的基座上。 ”
华为为AI生态构筑的基座，即是昇腾AI芯片。
从一个耳机到数据中心AI应用，需要的算力相差一千万倍，功率相差20万倍。
如此大的差异，如果采用不同架构和硬件，将给开发者带来巨大的算法迁移和开发工作量。
那么能否通过一个架构，覆盖全场景AI呢？
从2014年起，华为就启动了AI处理器统一架构的技术论证，历时两年完成了架构设计，取名达芬奇。

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达芬奇架构的核心是Cube计算引擎，具有可扩展计算和可扩展内存，实现了芯片内的单Cube到多Cube ，数千颗芯片的互联，解决全场景算力差异带来的难题。
就像通用的语言文字般，统一的达芬奇架构，能让云边端的“沟通”不再困难，减少了程序间的和代码改写工作量，让开发者拥有了云边端一致的开发体验，并大幅提升开发效率。
基于达芬奇架构，华为推出面向不同场景的昇腾AI芯片，又基于昇腾AI芯片，打造了Atlas人工智能计算平台，推出Atlas系列模块、板卡、小站、服务器、集群。

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这些产品已经在智慧交通、智慧电力、智慧金融、智慧城市、智能制造等数十个行业落地。
在云侧，实时分析4300万张过往车辆的图片，采用通用处理器方案需要3000台服务器，采用GPU方案需要近一百台服务器，而采用面向AI深度学习优化的NPU方案仅需60台，大大减少了服务器的部署数量和功耗的需求。
如果进行软硬件协同调优，则可以进一步释放硬件的算力。如单台AI服务器的处理能力是320路高清视频，经调优后，其处理能力可以提升到384路视频。
大会现场，依瞳科技李劲博士也分享了基于华为Atlas的开发实践，并推出了业内首个支持华为昇腾910处理器的AI开源开放异构平台。