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行业互联网|华为黄之鹏：MindSpore全场景AI计算框架


编者按：2020 年 8 月 7 日 ， 全球人工智能和机器人峰会（CCF-GAIR 2020）正式开幕 。 CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会（CCF）主办 ， 香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办 ， 鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办 。 从 2016 年的学产结合 ， 2017 年的产业落地 ， 2018 年的垂直细分 ， 2019 年的人工智能 40 周年 ， 峰会一直致力于打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资平台 。
在雷锋网GAIR大会的第二天 ， AI源创专场现场迎来了华为计算开源生态部副总监黄之鹏 。 一年前 ， 华为发布了全场景 AI 计算框架 MindSpore ， 并同时公布了 2020 年的开源计划 。 今年 3 月底 ， 开发者们如期迎来了开源的 MindSpore 。 MindSpore 可以适应端、边、云多个场景 ， 并且与华为昇腾 AI 处理器的协同优化能带来效率提升 ， 黄之鹏就此发表演讲 。

行业互联网|华为黄之鹏：MindSpore全场景AI计算框架
本文插图

华为计算开源生态部副总监黄之鹏
黄之鹏介绍了MindSpore的功能、特性以及在华为的业务落地情况 。 他同时还表示MindSpore和国内其他的已有的社区不太一样的是采用了比较开放的架构 ， MindSpore有两层的数据架构组成 ， 数据治理委员会是由14名来自中美欧的专家组成 。 采用社区治理架构也是我们希望MindSpore不仅局限在一个区域内的单项 ， 希望MindSpore是面向全球的开源社区 ， 之后MindSpore甚至会做法语、德语等多种语言的社区 。
【行业互联网|华为黄之鹏：MindSpore全场景AI计算框架】以下为黄之鹏的现场演讲内容 ， 雷锋网(公众号：雷锋网)作了不改变原意的编辑及整理：
谢谢主持人 ， MindSpore是华为3月28日开源的框架 ， 华为的解决方案是全栈式的解决方案 ， 包括了我们公有云提供的框架 ， 我们的芯片CANN使能和自研的Ascend 。
下面我介绍一下MindSpore的特性 ， 总体来说 ， MindSpore是提供面向端、边、云全场景的统一API ， 我们提供一些比较新的 ， 对于开发者非常友好的特性 。 MindSpore大家如果了解深度学习框架这些年的发展趋势 ， 其实框架现在主要集中在编译和硬件的结合这两块 ， 对于MindSpore来说 ， 编译层面大量的优化也是我们的特点之一 。
和硬件的结合上 ， MindSpore代表软硬结合的思路 ， 也有和深层空间配合的特性 。 这是我们社区的概况 ， MindSpore是比较年轻的社区 ， 我们代码托管在码云 ， 通过自己做的小机器人 ， 同时同步到Github ， 方便国内、国外的开发者 。 我们也制作了很多版本宣传视频和教学视频 ， 希望通过各种渠道帮助开发者更快的了解我们的框架 。
MindSpore在华为的业务上已经有了落地 ， 我们内部有很多的实验室已经大规模的应用了MindSpore的框架 。 华为手机搭载的HMS4.0开始已经搭载MindSpore的端侧推理能力 ， 主要支撑的是HMS的HMS ML-kit 。 在电信领域 ， 华为支持了很多电信领域AI结合的尝试 ， 包括ANE 。
今天下午讲了很多的框架 ， 为什么又出一个框架 ， 为什么又要学习一个框架？是不是吃饱了撑的？对于华为来说 ， 我们做框架并不是为了解决软件的问题 ， 当然软件是很大的问题 ， 对于华为来说 ， 主要是全栈的思考 ， 从模型到数据到应用的部署 ， 到跟算法工程师流水线的使能再到硬件 ， 我们希望这一整套都可以提供一套思路 ， 帮助或是和业界一起往前走 ， 做出一些创新 。
说一些稍微细致点的架构 ， 自动微分所有的框架几乎是都会用的已有特性 ， 手动尤其是反向做微分是非常痛苦的 ， 简单的实验还好 。 MindSpore的自动微分有什么特点？
TensorFlow主要是基于图的 ， TensorFlow自动微分的缺点是 ， 现在大多数的框架都是python的原生编程 ， 而且非常复杂 ， 意味着很多的科研都需要二阶、三阶 ， Pytorch是让开发者用python写这个模型 ， 通过我们的编译技术达到自动微分 ， 自动微分最后生成的是原代码 ， IR的图 ， 这个源代码会得到硬件商 ， 整体的执行效率非常高 。


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