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华为人工智能研究报告(34页)

行业报告下载 2019年10月28日 06:21 管理员

在发布昇腾系列 AI 芯片的同时,华为同样发布了配套昇腾芯片的 AI 开发框架 MindSpore, 从而使华为成为继谷歌、Facebook 后另一家拥有自有 AI 开发框架的科技巨头。我们认为 MindSpore 具备以下优势: 自动高效并行,降低大规模问题学习技术门槛。在人工智能加速落地的大背景下,数据 集规模越来越大,模型由于深度网络层数增加参数急剧膨胀。传统的 tensorflow、pyTorch 等框架均采用手工设臵方式分配 CPU、GPU 等计算资源,对开发者针对并行的理解提出更 高的要求,降低了开发效率。MindSpore 采用自动分配计算资源的方式,大幅降低用户在处 理大规模问题时所遇到的技术门槛。

架构优化设计,提高对开发者友好度。AI 计算高度依赖链式求导,因而 AI 开发框架的 自动微分能力成为标配。自 tensorflow 框架提出后,其基于图的反向代码扫描自动微分就造 成了用户在开发过程中的极大不便,因而遭受到了开发者广泛的批评。作为后进者, MindSpore 采用 Source 2 Source 方式实现自动微分,对用户高度友好。软硬一体结合,优化昇腾平台运行性能。谷歌 AI 云性能强大的原因之一来自于谷歌针 对自研 TPU 芯片在 AI 开发框架 tensorflow 上做了大幅优化。华为作为一家拥有自研芯片的 科技巨头,同样对针对昇腾芯片在 MindSpore 上做了软硬一体优化,大幅提升 MindSpore 的性能表现。 执行逻辑改进,充分保护用户数据隐私。在人工智能爆炸式发展的过程中,数据隐私问 题变得越来越重要。谷歌、苹果等 IT 大厂均对这一问题给与高度重视,例如谷歌在 tensorflow 的基础上推出 tensorflow privacy。MindSpore 具备原生性的对隐私保护的支持,通过处理不 带有隐私信息的梯度、模型信息,而非数据本身,来保护用户数据隐私安全。保证自主安全,规避潜在风险。我们在报告《开源:免费的午餐?》中率先关注到开源 项目在贸易争端中所存在的风险,更进一步指出 tensorflow、pyTorch 等由国外科技公司维护 的 AI 开发框架项目更是危险的高发区。因而,华为通过自研方式打造 MindSpore,是对其 AI 业务在国际贸易争端中最为有力的保障。

 ModelArts 计算性能优异,DAWNBenchmark 上在两度霸榜。DAWNBenchmark 是由斯坦 福大学提出的针对图像识别应用场景的标准算力,也是各大厂商展示自身 AI 平台能力的主要 指标之一。截止目前,ModelArts 两次在 DAWNBenchmark 模型训练速度评比中位列第一, 将利用 ResNet-50 训练 ImageNet 的时间降低至 9分 22 秒,并在近期再次降低到2 分43 秒。AI 全流程开发:ModelArts 全流程看护能帮助您高效、高精度的完成 AI 开发,包括数 据准备、模型构建、模型部署。数据准备方面涵盖图像、声音、文本 3 大类数据类型标注, 7 种标注类型,支撑主流模型数据需求。模型构建方面支持即开即用的在线开发环境,同时 简化和加速模型开发。模型部署方面可以在 ModelArts 上训练好的模型,支持在线推理服务、 批量推理任务、边缘设备模型优化。

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