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    科技魔方

    昇騰計算產業的繁榮之道:集結號下匯眾智、集合力

    行業報道

    2021年04月16日

      在原始森林內部,我們會發現正是由于樹木的根系在地下交織在一起,才有了原始森林的整體生態。而以這種生態去考量美國ICT產業強大的原因,我們會發現:硅谷林立的IT豪強背后,是美國傲人的大學群;在此之外,還有無數看不見的社區將產、學、研等各方優勢力量融匯于一體。在ICT產業發展的關鍵時刻,社區生態一次次顯露出驚人的力量。

      在人工智能的“江湖”里,可謂是“得框架者,得天下”。作為一種復雜的基礎軟件,深度學習框架的發展之路注定了極少數人“造”輪子,大部分人“用”輪子。這使得國內深度學習框架的發展同樣急需一個繁榮的社區生態。于是,圍繞著社區生態的打造,“昇騰眾智計劃”從一開始就注定要為突破而戰。

      破局人工智能生態

      近日,由OpenI啟智社區與MindSpore 社區共同舉辦的“OpenI啟智&MindSpore集結號”落下帷幕,在短短的28天里,來自多所高校的29名開發者共完成28個模型交付。作為昇騰眾智計劃的一部分,“集結號”活動的成果又一次讓昇騰眾智計劃成為了業界的焦點,這源于昇騰“集眾人之智”的活動與國內人工智能生態的破局息息相關。

      時至今日,人工智能已成為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力,其發展已經演化為一場國際間高科技實力的激烈競爭。圍繞著這場競爭,2020年的“新基建”政策和2021年的“十四五”規劃都進行了重要布局。

      《2019年國家人工智能研發戰略規劃》報告顯示,中國人工智能發展勢頭很猛,但也存在硬件、算法、人工智能框架、人才等薄弱環節。這表明在這場人工智能的較量中,國內人工智能產業的發展極不均衡。其中,對下完成底層硬件調度,對上支持模型搭建的深度學習框架,已成了國內人工智能產業必須攻下的難關。

      作為“智能時代的操作系統”,深度學習框架研發門檻極高。企業將深度學習框架開源,可以幫助行業降低AI開發門檻,避免重復造輪子,極大節省成本和時間。開源深度學習框架的上下游生態非常復雜,需要對接不同的硬件平臺,基于它做算法開發,并集合成完整的解決方案。只有形成了較深的產業鏈條和生態,開源深度學習框架才能真正形成競爭力。當中如果涉及到大量復雜的開發工作,單靠企業自身的力量難以快速推進,還需要借助開源社區集合廣大開發者的力量。某種程度而言,開源深度學習框架的競爭,本質上是開源社區的競爭。

      近年來,國內人工智能產業中的各路大軍開始猛攻深度學習框架,2020年也成了國產深度學習框架的“元年”。其中,華為在2019年推出了全場景AI計算框架MindSpore,昇騰AI全棧就此囊括了系列硬件、AI算子開發的異構計算架構CANN、AI模型開發所需的計算框架MindSpore及AI應用開發的MindX四大關鍵層,被國內人工智能產業寄予厚望。

      MindSpore為昇騰計算硬件平臺量身打造,可以在昇騰硬件上實現性能最優,它也能適用于多家硬件平臺。作為一個戰略平臺,MindSpore無疑擁有構建更大體量生態的巨大潛力。2020年3月華為將其開源,MindSpore社區發展迅速,也意味著國內人工智能生態破局已經緊鑼密鼓地進行著。作為一個集大成者,昇騰計算產業的生態破局進程必然是“跑步前進+工業級實現”。

      華為公司副總裁、計算產品線總裁鄧泰華在近期的中國軟件產業峰會上總結說:“華為聚焦鯤鵬和昇騰基礎軟硬件創新,通過‘三個開源、三個開放、三個使能’,推進軟件產業高質量發展。為此,華為發布了鯤鵬眾智計劃和昇騰眾智計劃,通過500多個任務包,1億多激勵資金,匯聚全產業鏈創新力量,共促多樣性計算產業發展和生態繁榮。”

      在這樣的態勢之下,圍繞昇騰基礎軟件平臺推出的生態合作計劃——昇騰眾智計劃,其發展進程可謂是牽一發而動全身。一方面,它需要凝聚高校、科研機構的力量,提升昇騰基礎軟件能力,以便快速豐富算子、模型等,以支撐更豐富的人工智能應用;另一方面,要想實現人工智能與千行百業的實際業務1->N的復制,就要聯合眾多的行業應用企業,貢獻豐富的行業經驗積累。而這兩方面成敗的關鍵,在于能否通過開源和產業社區集結更多智慧和力量,共同完成這兩項使命。

    
            昇騰計算產業的繁榮之道:集結號下匯眾智、集合力

      社區生態的成功路徑

      社區生態的成長有多種路徑,如果我們把由極客引導,生存在GitHub上的開源項目視為“原始森林”式生長模式,那么華為圍繞昇騰基礎軟件平臺的社區生態合作,則是一種“速生林”式的發展路徑。這突出體現在華為堅持的“三個開源”和“三個開放”。

      先說“三個開源”,通過開源操作系統openEuler、企業級數據庫openGauss、全場景AI計算框架MindSpore,華為積極推進社區開發者和相關企業共同參與到基礎軟件的研發中,已逐漸形成從底層到頂層的全產業鏈軟件生態。

    
            昇騰計算產業的繁榮之道:集結號下匯眾智、集合力

      再說“三個開放”。工欲善其事必先利其器,對于軟件產業而言,開發工具就是生產力工具。而華為通過開放通用計算鯤鵬應用使能套件BoostKit、人工智能昇騰應用使能套件MindX,以及面向開發者開放支持全研發作業流程的完整工具鏈(包括鯤鵬DevKit和昇騰MindStudio),為開發者賦能。

      其中,昇騰應用使能套件 MindX 提供了大量人工智能場景所需的模型和行業SDK等,不僅自帶質檢、目標分類、目標檢測等20多種行業場景,開發者還可以通過簡單地調用SDK,實現更加豐富能力的調用。而全流程開發工具鏈MindStudio 則為開發者提供了一套簡單易用的開發工具,可高效完成端到端開發,讓開發者從算子開發、模型訓練、模型推理、應用開發、應用部署的全流程 “拎包入住”,無需在不同工具上完成,顯著降低開發門檻。

    
            昇騰計算產業的繁榮之道:集結號下匯眾智、集合力

      “三個開源”將華為技術研發的積累投入社區,“三個開放”讓開發者獲得了利器。在此基礎之上,再提供良好的社區服務工作。截至目前,昇騰社區從學、練、用、考、賽等維度為開發者提供了完善的軟件資源、專業培訓、技術支持、生態政策和產品方案,上線了 50 多個開發者系列課程、1008 本學習資料、100多個 工具與樣例及150 多個模 型 。由此帶來的,就必然是“三個使能”式的成果。

      “三個使能”到底使能了誰

      “三個開源”與“三個開放”為昇騰眾智計劃打下了基礎,MindSpore開源社區和昇騰計算產業社區生態由此實現了包括使能上游開源、使能伙伴發展、使能人才發展的“三個使能”。

      昇騰眾智計劃通過公開征集異構計算架構CANN的算子、主流深度學習網絡模型和行業參考設計等的創新,實現項目創新;再結合高校算子及模型開發課程和學科建設,提供開發人才培養和實踐的支持,促進AI人才培養;也能夠基于昇騰社區、MindSpore開源社區,與其他開源、開放社區建立緊密聯系和合作,構建高校、科研機構、企業、產業和開源社區等組織技術專家的交流平臺,從而促進開放平臺、社區的建設和發展。

      “三個使能”的直接表現,就是MindSpore及其社區生態正在實現跨越性成長。

      一方面,MindSpore自身在社區力量的催化之下,持續高速迭代著。MindSpore自2020年3月正式開源之后,到了2020年9月,就推出了MindSpore 1.0版本;在即將舉辦的2021華為開發者大會(Cloud)上,MindSpore 1.2版本將提供超大模型的訓練能力。按照社區計劃,MindSpore1.5接下來還將提供彈性訓練、科學計算等特性。

      另一方面,MindSpore 社區生態也正在不斷壯大中。除了產業合作伙伴之外,作為演繹“眾智計劃”內涵的最佳注腳,“OpenI啟智&MindSpore集結號”活動通過召集廣大高校開發者開展模型的眾智,開發者共同學習、分享深度學習模型開發的前沿技術,弘揚開源開放文化,目前已經吸引了了大量高校研發資源的參與。

      深度學習框架萌芽于高等學府,但由于深度學習框架復雜性高、工程量極大,這些工作并非高校研究所擅長,因此高校出生的深度學習框架,最終都并入了企業,或者被企業所超越。但在深度學習算法方面,高校學生中卻蘊藏著極大的創新能力。昇騰眾智計劃在2020年啟動之時,已有浙江大學、上海交通大學、西安交通大學、中國科學院等超過40所高校和科研機構參與;而作為眾智計劃的重要一環:“集結號”活動更深入了一步,吸引了來自西安電子科技大學、蘭州大學、重慶大學、哈爾濱工業大學、東北大學等更多高校團隊積極參與MindSpore的模型眾智。

    
            昇騰計算產業的繁榮之道:集結號下匯眾智、集合力

      MindSpore社區生態的發展,因此正在走上一條“匯眾智,集合力”式的發展之路。鄧泰華介紹說:“全場景AI計算框架MindSpore自2020年3月正式開源之后,目前已有超過19萬的開發者,下載量超過24萬,日均下載量600+,超過100家高校選擇MindSpore進行教學,超過40家科研團隊選擇MindSpore進行科學研究,MindSpore已經成為國內第一熱度的AI開源社區。”

      【結束語】

      國內人工智能產業存在著近500萬的人才缺口,而MindSpore開源社區內部,通過提供工程化AI訓練,加速著國內人工智能人才的培養,進而縮小AI人才缺口。另一方面,華為堅持“硬件開放,軟件開源,使能伙伴,發展人才”,讓技術研發成果“從社區中來,到社區中去”,也將有助于提升社區技術積累,最終提升社區的創新能力。由此,也許一個AI領域的類似于Hadoop、kubernetes量級的產品,最終會誕生于這些社區,從而將國內人工智能技術水平提升至一個新高度。

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    來源:懂懂筆記

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