华为发布昇腾AI全栈软件平台,AI开发跨越算力应用鸿沟

egbert 2020-08-10

[中国,深圳,2020年8月10日]今日,在深圳举行的N腾AI新品全球发布会(HAI 2020)上,华为发布业界领先的N腾AI全栈软件平台,包含异构计算架构CANN 3.0、全流程开发工具链MindStudio和N腾应用使能MindX,覆盖基础软件到应用使能。

华为N腾计算业务总裁许映童在大会上表达了本次发布产品的目标——

“极简易用,让AI计算无处不在;极致性能,让AI计算触手可及”。使AI能够跨越算力和应用的鸿沟,受益无数开发者、创业者,从而惠及千行百业。

华为发布昇腾AI全栈软件平台,AI开发跨越算力应用鸿沟

华为N腾计算业务总裁许映童在HAI 2020

据了解,华为AI计算解决方案基于在超强算力、开放易用、安全低耗等方面的优势,已在医疗、交通、金融、高校教育、科学研究、天文探索、智慧城市、石油勘探等领域得到了广泛应用。

CANN 3.0: 计算架构升级,开发效率和性能业界领先

基础架构作为连接硬件与软件的必由之路,是发挥AI算力至关重要的一点。本次大会上,2018年首次发布的CANN迎来全新的“3.0”版本,完成了统一异构计算架构的升级。

CANN 3.0支持后向兼容和演进,打造了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,使能全场景AI开发。“全”的同时,CANN 3.0还实现了“简”。AscendCL(N腾统一编程接口)满足了开发者在框架、算子等方面的定制化开发需求,使能高效开发。CANN 3.0提供两种算子开发方式,兼具效率和性能。

CANN 3.0充分释放了AI硬件的性能。目前,CANN 3.0高性能算⼦库拥有1000+深度优化的硬件亲和算子;同时,CANN 3.0通过深度图优化、自动图拆分与融合、数据Pipeline智能优化等技术支撑了极致性能的发挥。

基于高度适配的软硬件组合,搭载CANN 3.0的华为Atlas硬件在主流推理和训练模型的性能实现了业界领先。在视频场景中,Atlas 300I可同时处理80路1080p、25FPS的高清视频,是业界同时处理路数的2倍。

华为发布昇腾AI全栈软件平台,AI开发跨越算力应用鸿沟

华为发布N腾AI全栈软件平台

MindStudio 2.0: 易用开发工具“拎包入住”, 显著降低开发门槛

本次大会上,全流程开发工具链MindStudio 2.0也重磅亮相。MindStudio为开发者提供了一套简单易用的开发工具,可高效完成端到端开发,让开发者从算子开发、模型训练、模型推理、应用开发、应用部署的全流程“拎包入住”,无需在不同工具上完成,显著降低开发门槛。

MindStudio能够支持训练、推理场景。训练过程中,N腾训练加速工具利用独有的Less BN(智能识别网络中不必要的BN算子)和随机冻结算法大幅提升模型训练效率;而在推理场景中,N腾模型压缩工具利用独有的智能算法加速推理进程。

MindX:“2+1+X”助力AI计算融入千行百业

打造AI计算极致性能的同时,华为还致力于让AI极简易用。亮相本次HAI大会的MindX 1.0通过“2+1+X”助力AI计算融入千行百业。“2”是深度学习平台MindX DL、智能边缘平台MindX Edge、“1”是优选模型库ModelZoo,“X”则是使能各行业SDK。

MindX DL深度学习平台聚焦数据中心设备与计算资源统一管理与调度,使能合作伙伴快速开发商用深度学习系统。第四范式总裁裴m思也来到大会现场,分享了华为、第四范式联合打造自主知识产权的软硬一体全栈AI平台。

MindX Edge的优势在于可以一键式部署多样设备的边云协同推理业务,平台内存开销仅256MB,CPU占用率仅3%。按场景和框架分类的优选模型库ModelZoo是支撑两大深度学习平台的核心动力,目前ModelZoo已提供20多个按场景和框架的高性能模型。据大会披露,这一数据下半年将增加到50以上。

在使能AI应用融入千行百业的路上,华为N腾还走的更远,打造封装了华为在行业AI领域的基础算法和经验积累的行业SDK。目前,华为松山湖基于Atlas的智能制造方案,已经在华为计算产品的生产线实现用“Atlas”制造“Atlas”,让AI贯穿制造的每个环节,在完成标签缺陷检测、螺钉缺失等实现“秒级检测”,将质检准确率由之前的传统机器视觉质检的90%提升至99.9%,质检人员效率提升3倍。

“AI已在华为工厂实现工位级、线体级、车间级的规模应用”,据华为工业自动化视觉实验室主任吴佳芸在大会现场透露,目前华为工厂80+产线已应用了覆盖服务器、5G、终端等产品。这些规模应用的经验积累也都会封装到制造行业SDK里。值得期待的是,视觉+制造行业SDK将在2020年10月正式对外上线。

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