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雪缘园球即时比分:國產AI框架開源也瘋狂 從生態看華為MindSpore的?;⒋?/h1>
[摘要]新冠疫情全球爆發、美股10天4次熔斷,2020年3月,注定是個要被記錄世界歷史的時刻?;蛐磯嗄暌院笤俅位叵?,2020年3月仍令我們記憶猶新。

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對于“兩耳不聞窗外事、一心只穿格子衫”的中國開發者而言,若干年后,這一時刻同樣也令他們懷念。

不過他們懷念的,是今年3月的國產AI框架開源熱,使得未來AI在國內將像現在的水電般,隨地可見、隨處可用。(注:下文所稱的AI框架均指深度學習框架)

不止華為在開源

3月28日,即華為開發者大會2020(Cloud)第二天,華為宣布全場景AI計算框架MindSpore正式開源,4月份開始公測。

據華為MindSpore首席科學家、IEEE Fellow陳雷教授介紹,MindSpore主要具備以下特性:原生適應端、邊、云全場景,可按需協同;AI算法即代碼,通過自動微分、自動運行、自動調優,使得代碼量減少20%,效率提升50%;通過自身技術創新及MindSpore與昇騰AI處理器的協同優化,實現運行態的高效,提高計算性能;對GPU、CPU等其它處理器的支持。

其實,在2019年8月的華為發布會上,華為輪值董事長徐直軍便發布了MindSpore。早在2018年10月華為全聯接大會上,華為便首次發布AI戰略與全棧全場景AI解決方案,并提出AI框架應該是開發態友好(例如減少訓練時間和成本)和運行態高效(例如最少資源和最高能效比),且能夠適應包括端、邊緣和云的每個場景。

今天來看,經過一年多的研發,MindSpore在這三方面均取得了成功。

但華為宣布開源MindSpore,只是3月份國產AI框架開源事件中的一起,準確來說,是3月下旬。

3月25日,曠視聯合創始人兼CTO唐文斌在其線上發布會上宣布開源自家AI生產力平臺Brain++的核心深度學習框架曠視天元(MegEngine),并將于6月推出公測版本。

公開資料顯示,天元是一套訓練推理一體化、動靜態合一的工業級深度學習框架,架構上具體分為計算接口、圖表示、優化與編譯、運行時管理和計算內核五層。天元的前身是曠視內部自用的算法訓練推理引擎MegEngine,由曠視3名實習生在2013年著手研發,并于2014年正式上線。該框架支撐了曠視6年來在AI競賽的表現,以及公司產品和業務的落地,并服務于曠視研究院1400余名AI開發者。

曠視稱,相比當下主流的開源深度學習框架,天元降低了深度學習的門檻,可提升算法訓練和部署的效率。目前,曠視已在OpenI啟智社區和GitHub兩個開源社區發布了Alpha版。

時間再回撥5天。3月20日,清華大學計算機系圖形實驗室宣布開源自研深度學習框架Jittor,中文名為計圖。

不同于TensorFlow、Pytorch等主流深度學習框架,Jittor是一個完全基于動態編譯(Just-in-time)、使用元算子和統一計算圖的深度學習框架。Jittor研發團隊表示,開發Jittor是為了更好地釋放硬件、模型等能力。如在收斂精度一致情況下,與同類型框架相比,Jittor推理速度提升 10%-50% 。

目前,Jittor已經得到了國家自然科學基金項目、北京信息科學與技術國家研究中心團隊項目和清華-騰訊聯合實驗室項目的資助和支持。

事實上,早在2016年,百度自研的PaddlePaddle飛槳深度學習框架便打響了國產AI框架開源的第一槍,此后包括騰訊PocketFlow、阿里X-Deep Learning在內的深度學習框架均選擇了開源。

不得不說,從某種意義上來看,2020年可以看作國產AI框架開源元年。

紛紛開源為哪般

不同于國內自研的AI框架進入發展期,國外AI框架早已成熟多年。且有趣的是,無論是TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle,還是mxnet、Keras、CNKT等,全球主流AI框架均選擇了開源。

這不禁令人好奇:AI框架紛紛開源究竟為哪般?或許,了解了AI框架究竟是什么,這個問題便迎刃而解。

簡單理解,在互聯網時代,我們借助Windows操作系統瀏覽網頁、辦公。在當下移動互聯網時代,我們借助安卓操作系統下載應用,工作生活。AI亦如此,AI也需要一個這樣的“操作系統”,而這個“操作系統”便是AI框架。

可以看到,AI框架下接芯片、硬件系統,上連模型以及實際應用。這便意味著,在AI框架上掌握了主動權,便在AI上掌握了主動權。

而AI框架的主動權又在哪呢?開發者。“得開發者得天下”的結論早已不言而喻,從谷歌、蘋果、微軟、Facebook、華為等紛紛舉辦開發者大會便可看出。

開源,則是聚集開發者最簡單且有效的方式。對推出AI框架的公司或者組織機構而言,通過將AI框架開源,借助開發者的力量可以提升代碼的質量以及AI框架的易用性。

最重要的是,通過開源掌握了開發者,便掌握了AI框架生態的主動權,進而提升AI框架貢獻者在整個AI框架界的地位。

TensorFlow便是一個例子。從2015年11月谷歌宣布將TensorFlow開源,四年多的時間里,這一AI框架已成為GitHub最活躍的項目之一。GitHub發布的2019年度報告顯示,在貢獻者最多的TOP10開源項目中,TensorFlow排名第五。且僅2018年便有4.6萬個項目依賴于TensorFlow。TensorFlow在開發人數、貢獻人數、受歡迎程度、谷歌搜索量等多個方面都遙遙領先其他AI框架。

這給谷歌帶來的是,TensorFlow已被公認為業界數一數二的AI框架,被眾多知名公司、組織、創企使用。且這樣的形式使得谷歌間接“招募”了眾多開發者。

MindSpore“生來不易”

理解了這些,自然也就明白華為為何要做AI框架以及為何選擇將MindSpore開源。只有這樣,華為AI戰略中的“全棧”才能實現:從底層芯片,到芯片算子庫和高度自動化算子開發工具 CANN 、訓練推理計算框架 MindSpore 、再到全流程服務(ModelArts)一步到位。

也只有借助MindSpore連接,包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等全場景的部署環境才能實現,即華為AI戰略中的“全場景”。

可見,MindSpore這一AI框架對華為的重要性。但必須承認的是,從全球視野來看,華為切入AI框架的時間稍顯晚,且開源的時間更晚。這便意味著,華為想要在一個近乎成熟的市場做出些動靜并不容易。

這是因為,無論是TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle,還是mxnet、Keras、CNKT,這些市面上流行的AI框架早已被開發者優化多遍,性能足夠使用。對于企業或者開發者而言,沒必要為了“嘗鮮”而放棄已經能熟練應用的AI框架,去重新學習一個新的AI框架,尤其對于企業而言。

由此也引出MindSpore的社區問題。只有MindSpore的社區足夠活躍,開發者足夠支持,MindSpore才能越來越成熟?;樸爰撲鉈G總裁侯金龍在HDC 2020(Cloud)上透露,華為沃土計劃已聚集160萬的開發者,但并不清楚有多少開發者聚焦MindSpore。

拋開谷歌和Facebook,看國內百度,公開數據顯示,百度PaddlePaddle已累計服務超過150萬開發者,其中企業用戶超過6.5萬,在定制化訓練平臺上發布了16.9萬個模型。Github也數據顯示,PaddlePaddle在Github上的star數為1.02萬,fork數達2700,提交超過2.5萬commits。

其次,正如AI框架承上啟下的作用一般,要想一款AI框架的易用性持續提升,除了對框架自身的優化,還要與上下游廠商一起,共同對這個AI框架生態進行優化。以微軟、Facebook為例,這兩家AI框架的重要參與者在2017年便攜手AWS發起了深度學習開源聯盟ONNX,這一聯盟吸引了AMD、ARM、NVIDIA、INTEL、高通、HPE、IBM、百度、騰訊、阿里、MathWork、CEVA、Synopsys等企業在內的眾多芯片及服務器廠商、互聯網廠商、以及專業軟件和集成電路公司。

華為也參與了這一聯盟。但華為當時尚未公布AI戰略,或許更多是以服務器廠商身份參與。這就引發一個問題,華為能否在ONNX中圍繞MindSpore進行整個生態的協同優化,或者自行建立另一個“ONNX”呢?

內外在優勢并存

盡管MindSpore要想成功面臨不少的難題,但有句話這樣說到:萬事皆開頭難。值得關注的是,MindSpore蘊含著不少閃光點。

一方面,MindSpore自身的技術特性。當下,評判一款AI框架是否好用,方便上手、快速部署、功能完備是最基本的需求。而對于新的AI框架而言,不僅不能有明顯的短板,還要有亮眼的強項。這一點,MindSpore做到了。

華為在宣傳MindSpore時用了下面三個短句:開發態友好、運行態高效以及部署態靈活。這樣的呈現效果,源于MindSpore的新編程范式、新執行模式以及按需協同的核心設計理念。直觀表示的話,對開發者而言,這樣的創新使得代碼編寫量減少20%,效率提升50%。

另一方面,華為自身為MindSpore構建的小生態。盡管MindSpore在整個業界的生態才剛剛起步,但MindSpore與華為全棧全場景AI中的其他組成部分已充分融合。在此可重點關注昇騰AI處理器和ModelArts Pro。

仔細了解ONNX的話會發現,在這一深度學習開源聯盟中,有一家重要的AI框架提供者沒有參與——谷歌。谷歌之所以沒參與,一個原因就是谷歌自己也構建了一個小生態,其中谷歌為TensorFlow量身定制的TPU發揮著不小的作用?;噯绱??;硎?,通過與昇騰AI處理器的協同優化,MindSpore將更高效運行,計算性能也將提高。

在2018年華為AI戰略發布時,華為便面向企業和開發者發布了一站式AI開發平臺ModelArts。HDC 2020(Cloud)上伴隨著MindSpore的開源,華為也發布了新一代AI開發平臺ModelArts Pro。

華為將ModelArts Pro定位為企業AI生產力工具,通過將算法專家的積累和行業專家的知識沉淀在相應的套件和“行業工作流”(workflow)中,ModelArts Pro能真正實現賦能行業AI應用開發者,提升行業AI開發效率和落地效果。

用戶既可以使用ModelArts Pro套件中特定行業場景的預置行業工作流滿足快速定制的需求,也可以運用ModelArts Pro提供的原子組件(Atom)靈活編排新的行業工作流?;贏I市場,還可以相互分享不同行業場景的行業AI工作流。

第三便是華為匯集開發者的決心。早在2015年,華為便宣布沃土計劃,表示5年內投入10億美元,在開放能力、平臺工具、培訓賦能、成功孵化、創新基金五個方面持續投入,以使能和幫助開發者獲得技能、加速創新、持續發展。

2019年沃土計劃進入2.0階段。投資繼續加大,華為稱將在5年內投入15億美金,發展500萬開發者,覆蓋四個領域,分別面向高校、初創企業、開發人員及合作伙伴。

為了進一步匯集開發者,在HDC 2020(Cloud)上,侯金龍表示華為已建立了以開發者為中心的人才發展體系,從學習、訓練、構建、社交4個方面全方面支持開發者。得益于此,目前,已有50多家大學加入沃土高校教研扶持。

同時,2020年華為云與計算BG將面向全球開發者招收2000名實習生,開放200個挑戰性課題,并舉辦面向高校的“2020年華為軟件精英挑戰賽”、 面向企業的華為開發者大賽2020(Cloud)秋季賽。

第四則是新基建帶來的機遇。人工智能被明確定為新基建七大領域之一。雖然TensorFlow、Pytorch、mxnet、Keras、CNKT等AI框架相當成熟,但“外來身份”使得這些AI框架或多或少受到影響。

盡管國內百度的PaddlePaddle發展勢頭良好,但整個國內的AI市場足夠大,MindSpore與PaddlePaddle的競爭不會太激烈?;菇ǖ嚙錙羯窘枳災饔攀埔步貧疢indSpore在國內的發展。

總結來看,MindSpore現在的不足在于AI框架市場已相對成熟,企業、開發者對現在使用的框架形成依賴,這使得MindSpore的生態、社區、開發者“擁護”不足。但能看出,這些并非什么致命缺陷。MindSpore自身特性、華為對開發者的持續投入以及新基建的機遇也將使MindSpore逐漸擺脫這些困境。

最后,跳出AI框架看開源。實際上,開源近幾年已經成為整個行業大勢所趨。國外前有微軟75億美元收購GitHub,后有IBM340億美元收購紅帽。國內騰訊整體開源戰略路線圖于2019年公布,阿里參與全球多家開源基金會及組織,并上線阿里開源網站。

開源,表面上開得是項目,實際是對品牌、市場、標準的培育。歸根結底,開源是對生態的開放和構筑。




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