人工智能走向規模化階段，但人工智能技術突破和應用面臨着巨大的挑戰。訓練時間長、算力稀缺昂貴、高開發成本、高技術門檻等，是每一位開發者面臨的行業現狀，也是阻礙全産業 AI 生态進一步發展的難題。
在這樣的困局下，昇騰推出了 AI 基礎軟硬體平台，并通過系列落地活動，讓更多 AI 開發者受益。4 月 23 日，首站昇騰 AI 開發者創享日活動在西安舉辦，活動以“創未來，享非凡”為主題，對昇騰 AI 開發者價值架構進行解讀。通過參與該活動，開發者将窺見 AI 的未來發展趨勢，擷取前沿 AI 技術，更新自身知識體系，為職場加碼。
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“手工作坊” 開發模式 Out，換一種可好？
目前 AI 開發模式面臨效率低下的瓶頸。過度依賴專家和資料，導緻人工智能常常陷入沒有“人工”就沒有“智能”的境地。此外，面對海量資料和大規模預訓練模型，算力稀缺昂貴，也是開發者和企業不得不面對的挑戰。特别是端、邊、雲全場景布局的趨勢，加深了 AI 技術的複雜性，開發者需要進行多次開發部署才能實作全場景适配，進一步提升了開發的門檻。如何打破算力鴻溝，讓 AI 做到普惠，并成為真正的生産力，是目前行業亟待解決的問題。
随着計算産業進入智能化時代，國内外巨頭紛紛加速布局 AI。相比來說，國外的企業在人工智能領域發力較早，也較為成熟，而國内的企業則相對年輕，在早期更多的專注于 AI 應用層布局，極少涉及底層技術。然而，缺乏基礎軟硬體的支撐，将導緻産業落地很難推進，近年來，國内企業也紛紛意識到這一問題。
基于多年的研究積累，華為自主創新昇騰 AI 基礎軟硬體平台，提供包括 Atlas 系列硬體、異構計算架構 CANN、全場景 AI 架構昇思 MindSpore、昇騰應用使能 MindX 以及一站式 AI 開發平台 ModelArts 等，幫助夥伴和開發者高效使用 AI 能力，創新場景化 AI 應用，加速千行百業智能更新。而在本次昇騰 AI 開發者創享日上，就有來自華為的技術專家對昇騰 AI 最新的技術進行細緻地解讀。
在 AI 架構層面，昇思 MindSpore 此前釋出了 1.6 新版本，在易用性、開發效率、控制流性能等方面帶來全新的更新。華為 2012 實驗室中央軟體院軟體領域科學家、副首席專家、昇思 MindSpore 架構師于璠将 1.6 新版本特性總結為以下八點：
華為 2012 實驗室中央軟體院軟體領域科學家、副首席專家、昇思 MindSpore 架構師 于璠
極緻異構并行，支援單機 8 卡千億參數模型訓練。Memory Swap 可以将部分資料暫存于 host 側，幫助使用者在不需要增加裝置的前提下訓練更大規模的模型，解決訓練過程中常常遇到由于模型規模過大導緻 GPU/NPU 記憶體不夠的場景；
開發套件 MindSpore Dev ToolKit 提供運作管理，智能知識搜尋與智能代碼補全功能，通過統一模組化解決動态語言補全準确性和效率難題 ；
MindSpore1.6 新增了自定義 AICPU 類型算子的支援，可以快捷地部署到主流嵌入式平台上，對于一些難以向量化的算子，有較大的性能收益；
提供高性能、靈活易用的強化學習架構，充分發揮裝置異構算力，支援大規模異步訓練；
MindSpore Lite 推理端的加強，支援将 OpenGL 紋理資料作為輸入和輸出，實作端到端推理過程中，減少 CPU 和 GPU 間的資料拷貝， 進而達到提升推理性能降低功耗的目的；
通過模型遷移工具 MindConvert 快速等價遷移模型結構與權重資訊，提升推理與 fine-tune 效率 ；
MindQuantum 0.5，利用量子神經網絡解決組合優化問題 MaxCut。
采用圖學習架構 MindSpore Graph Learning 提供高效易用的圖學習架構，支援圖神經網絡在應用場景的快速疊代；公式即代碼，可将訓練加速 3 到 4 倍。
昇思 MindSpore1.6 版本通過多元度的創新，令開發者的體驗不斷更新，并已在多個科學領域有所突破。據于璠透露，MindSpore1.7 版本也将很快釋出，新版本将針對蛋白質結構預測及折疊問題，聯合知名科研院所釋出業界領先成果。
AI 應用的創新離不開算力的支援，在軟體層面，CANN 5.0 通過軟硬體深度協同優化，充分釋放原創達芬奇架構的澎湃算力，在性能方面實作了 AI 模型訓練 / 推理性能的大幅提升。在首站昇騰 AI 開發者創享日上，華為昇騰 AI 計算架構師宋昆鵬，針對 CANN 5.0 實作的關鍵突破進行了介紹。
華為昇騰 AI 計算架構師 宋昆鵬
CANN5.0 相比于 3.0 版本，在大規模叢集訓練及常用模型訓練，實作性能翻番；在典型推理場景，性能可獲得 30% 到 140% 的提升。其提升來自于許多關鍵技術的突破，如自動流水優化、算子深度融合、自适性梯度切分、AOE 智能計算調優等等。
針對超大模型訓練，CANN5.0 依托自動分解和并行技術，使其同普通模型的處理一樣簡單，并解決了遙感影像大幅面、多通道的處理難題。
針對推理業務，CANN5.0 依托推理工具箱加速推理業務的開發與執行，幫助開發者實作高性能推理應用：
對于模型壓縮需求，CANN5.0 提供了模型壓縮工具 AMCT，支援量化、通道稀疏、張量分解，降低模型的資料量和計算量，提升性能。
對于模型性能調優，CANN 5.0 提供面向客戶網絡的昇騰調優引擎 AOE，支援算子計算過程的自動尋優，提升整網計算性能。
在開發部署方面，CANN 5.0 還支援線上推理和離線推理，滿足不同場景的部署需求，開發者可根據不同場景進行選擇。
綜上所述，昇騰 AI 通過新技術不斷賦能開發者，降低開發門檻，加速 AI 與産業的深度融合。正如西安電子科技大學人工智能研究院院長、歐洲科學院外籍院士、俄羅斯自然科學院外籍院士焦李成所說：“人工智能的發展離不開核心技術的支撐，這些核心技術是‘卡脖子’的技術，沒有這些技術突破，推動社會向前發展是困難的，而昇騰 AI 的使命所在，就是去求解别人解決不了的問題。”
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打通 AI 産業應用落地的最後一公裡
技術的發展終究要與産業進行深度融合。當今，AI 已不僅僅是一種技術，更是一種新的生産力。随着智能化的更新正在加速，在智慧城市、制造、交通、能源、金融、教育等行業，昇騰 AI 依托技術創新不斷深入。昇騰 AI 開發者創享日首站選擇三秦沃土西安，在西安本地昇騰 AI 有着豐富的創新驅動案例。
人工智能計算中心是城市公共算力的基礎設施。基于昇騰 AI 基礎軟硬體平台打造的西安未來人工智能計算中心作為陝西省秦創原創新驅動平台人工智能産業創新基地，面向高校、科研和廣大的企業提供普惠的 AI 算力。目前，西安未來人工智能計算中心已與 112 家高校院所和企業同步開展合作，涉及遙感、文旅、制造、電力等多個行業，為開發者提供本地算力服務。
在産業應用層面，昇騰 AI 有着廣泛的應用。以安全生産為例，不管是航空航天、能源、還是化工領域，大量場景還采用着傳統人力群建的方式解決安全生産當中監督的問題，這種手段隻能在出現事故或者問題以後去追根溯源，并不能夠做到事前預警或者現場的實時線上監管。針對生産創新企業以上的痛點，西安翔迅科技聯合昇騰 AI 開發了智能監管系統，實作了事前預警，事中告警，和事後溯源。該方案實作了生産工廠中的房間及危險環境下的資訊采集、隐患智能識别、違規行為抓拍、安全預警、統計與決策，解決了工廠、工廠中的房間合規度和管理狀況難以評估、精準科學決策困難的問題。為企業評估安全生産管理狀況并采用針對性的提升方法提供精準依據。
在科研創新方面，昇騰 AI 與高校結合，推動産教研融合，助力科研發展。西安電子科技大學依托西安未來人工智能計算中心，在雷達和遙感領域進行研究，打造了全球首個雷達的遙感預訓練模型，釋出了全球首個雷達遙感開發套件，同時也釋出了全球首個雷達遙感序列記憶和全球首個雷達遙感架構的特征。此外，昇騰 AI 還與西北工業大學在語音預訓練大模型技術方面有着深入的探讨與合作，并與攜手陝西師範大學共建 MindSpore 研究室，推動創新，實作人工智能成果轉化，達成産、學、研、用的目标。
人工智能在産業層面和科研層面正在發揮巨大的價值，但對于普通人來說，如何離人工智能更近呢？在哔哩哔哩上被譽為“野生鋼鐵俠”的稚晖君（彭志輝），已采用昇騰技術完成了多款機器人的開發和落地，例如，零件打磨機械臂、植樹機器人等。他說：“對于人類而言造一台機器人已經不是最大的困難，更困難的事情是如何讓機器擁有像人一樣的智能。基于昇騰覆寫場景支撐以及提供的元件，既能滿足了應用算力的需求，同時也保證了晶片、硬體的可靠性。”
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共創生态，這是屬于開發者最好的時代
技術是核心，産業化是目标，但若想實作持續不斷的創新、發展，生态建設必不可少。為了發展生态，培養人工智能人才，2020 年起昇騰 AI 就已經啟動了衆智計劃，截至目前，已累計有 2500 多個開發者參與其中，并建構了 2800 多個算子模型。
西安電子科技大學的碩士生田帥及其所在團隊就參與到了昇騰生态共建的過程中。從接觸到算子分析至今，他們共參與了 50 個算子分析，15 個算子開發，26 個昇騰 MindX 模型開發，3 個 TensorFlow 模型開發，涉及到 13 個場景的 18 個模型，部分模型以企業級解決方案的形式進行了輸出，他希望這些模型最終能夠真正的落地，用于解決生産生活中的問題。
華為昇騰計算業務總裁張迪煊表示，昇騰衆智計劃 2022 将計劃投入 2 億的激勵基金，預計将推出衆智開發 3200 多個算子模型，400 多個應用案例和 50 多個創新應用。
昇騰 AI 始終以開放的姿态，擁抱全國開發者，昇騰 AI 開發者創享日，正是由華為推出的面向昇騰 AI 産業全棧開發者的系列活動。通過活動的現場分享、互動讨論、沉浸式動手體驗等方式，開發者可以近距離了解昇騰 AI 産業的最新軟體、工具、技術和實踐，更新自身知識體系、拓寬眼界、獲得能力的提升。
昇騰 AI 開發者創享日上，首屆昇騰 AI 創新大賽也同步正式啟動。大賽将聚集來自全國開發者互相交流，一起挑戰前沿的創新技術，解決難題，實作個人突破。本次大賽設立 15 個分賽區，包括應用賽道和昇思賽道，獎金池高達千萬，感興趣的開發者均可報名參與挑戰。
在此前的網際網路 + 創新創業大賽上，來自華南理工大學的博士陳天一，就曾基于 AI 架構昇思 MindSpore 獲得了大賽的金獎。對于為何會選擇昇思 MindSpore，他說：“一方面，MindSpore 建立了友好的 API，開發者好上手；另一方面，MindSpore 在資料計算、資料處理、分布式上能使開發效率大幅提升；第三，MindSpore 支援雲、邊緣以及端側場景，實作了全場景開發，應用更加廣泛和便捷；此外，昇騰為 MindSpore 提高了豐富的學習資源，初學者也可快速上手。”
在昇騰 AI 流行着一句話“最強的智是衆智，最大的力是合力”。昇騰 AI 通過建構專家成長體系，為有志于從事昇騰 AI 領域研究創新的開發者群體提供成長的通道，并設定了相應的權益體系，對專家進行激勵，鼓勵專家發揮影響力和創造力。
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