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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