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脑极体|一次AI使能体系与产业应用的会师：HAI 2020上的华为故事新解( 二 )


第一份礼物 ， 是异构计算架构CANN 3.0 。
今天的开发者有多难？开源的AI框架就有好几种 ， TensorFlow、、PyTorch、Caffe等都有各自的拥趸；面对的操作系统也不少 ， iOS和安卓以及各种Linux系统都需要适配；智能手机、桌面电脑以及各种终端设备形态都需要兼容 。
为了让开发者不需要重新制造“轮子” ， 2018年首次发布的CANN在HAI 2020上迎来了全新的“3.0”版本 。
其特点总结起来就是三个字：
一是“全” 。 CANN 3.0 “端边云”全场景协同的计算底座 ， 只需要一套应用代码 ， 即可兼容10+种设备形态、14+操作系统以及多种AI框架；
二是“简” 。 AscendCL（昇腾统一编程接口）支持开发者可以在现有的算法、框架基础上 ， 开发和修改自定义算子 ， 同时可以后向兼容和演进 ， 适应不同的算力和内存的变化 ， 底层硬件的更换无需修改代码 ， 开发过程更“简单”；
三是“升” 。 通过深度图优化、自动图拆分与融合、数据Pipeline智能优化等技术 ， 实现了高度的软硬件适配 ， 最大化释放AI硬件的澎湃性能 ， 实现训练和推理性能的全面提升 。
脑极体|一次AI使能体系与产业应用的会师：HAI 2020上的华为故事新解
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第二份礼物 ， 是全流程开发工具链MindStudio 。
在AI产业应用落地的工程化环节 ， 开发者需要完成算子开发、模型训练、模型推理、应用开发、应用部署等一系列工作 ， 如果每一个环节都需要重新开发或适应大量的工具 ， 那渴盼AI的企业与个人可能要等到天荒地老 。
因此 ， 华为打造的全流程开发工具链MindStudio 2.0 ， 就对所有的工具链进行整合 ， 形成一套完整的工具链体系 ， 开发者可以实现端到端开发的全流程“拎包入住” ， 直接降低了AI开发门槛与周期 。
同时 ， 借助插件化设计 ， 开发者可以利用标准的插件化接口 ， 开发自己的工具插入到工具链体系中去 ， 进一步提升工作效率与灵活性 。
在AI最核心的训练与推理场景 ， MindStudio还加入了独有的工具 ， 通过Less BN（智能识别网络中不必要的BN算子）和随机冻结算法提升模型训练效率 ， 利用智能算法实现模型压缩 ， 加速推理进程 。
此外 ， 便捷安装、一键式代码补全、自动智能化适配开发环境、性能可视化精准粉细等等功能的设计 ， 从各个细枝末节来共同提升开发者的生产力 。
这些动作以一种堪称重构的整合思维 ， 完成了开发全流程的升级和进化 。
脑极体|一次AI使能体系与产业应用的会师：HAI 2020上的华为故事新解
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第三份礼物 ， 是昇腾应用使能MindX 。
如果无法从算子开发、模型训练开始尝试 ， 是不是就无缘AI了？
在本次HAI大会的MindX 1.0 ， 就在尝试用“2+1+X”的方式助力AI更简单易用地融入社会最小单位 。
如果你是ISV（独立软件）服务商 ， 希望向垂直领域提供更具细腻度的AI能力 ， 那么华为的两大平台——深度学习平台MindX DL、智能边缘平台MindX Edge ， 前者通过数据中心设备与计算资源统一管理与调度 ， 可以在计算集群上快速搭建起商用深度学习系统；后者则支持一键式部署多样设备的边云协同推理 ， 就能帮助ISV服务商建构起跨软硬件、跨终端的AI服务能力 。
基础模型也不需要自己训练了 ， 优选模型库ModelZoo已经涵盖了20多个按场景和框架分类好的高性能模型（下半年会增加到50以上） 。
还想让开发过程更简单？使能各行业SDK了解一下 。 “自己造的降落伞自己先跳”是华为的一贯作风 ， 所以华为工厂80多条产线也成为规模应用AI的领头人 。
举个例子 ， 华为松山湖就通过AI算法 ， 让标签缺陷检测、螺钉缺失等实现“秒级检测” ， 质检人员效率提升3倍 。 而这些从华为自身实践中被反复打磨优化好的高性能视觉算法 ， 就被整合到了制造AI应?开发套件mxManufacture中 ， 可以被制造产业伙伴轻松部署和调用 。


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