路人科技|华为昇腾计算业务部张迪煊：全栈全场景开发平台可弥补AI人才稀缺问题【TechWeb】理查德·利普西（RichardGL

【TechWeb】理查德·利普西（RichardGLipsey）在《经济转型：通用技术和长期经济增长》一书中提到，尽管人类社会发明万千，但历史上能够被定义的“通用技术”（GPT）的发明仅有26项，其中包含蒸汽机、电力、个人电脑。
我们不禁思考， AI是否可能成为下一代通用技术？透过其数十年学术发展，答案无疑是的；AI具备多用性，可以和各行各业结合，并产生溢出价值，符合理查德等学者对GPT的定义。
然而， AI的运作需要三个不可或缺的要素：数据、算法和算力。目前，我们的网络带宽能容纳海量数据、有前沿数据科学的算法支持，但当算力不足时，一切应用都只是空中楼阁。
2018年，华为发布全栈全场景AI解决方案：昇腾（Ascend），尝试帮助中小企业解决算力稀缺的窘境。作为AI应用环节的重要基础设施，昇腾近两年推出AI芯片、全场景AI计算框架MindSpore、CANN等系列基础软硬件等，以构建完整的AI服务框架。

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【路人科技|华为昇腾计算业务部张迪煊：全栈全场景开发平台可弥补AI人才稀缺问题】图，昇腾310芯片架构，单片可支持16路1080P@30fps的视频解码需求
据介绍，基于华为昇腾芯片打造的Atlas900AI集群可达到256P算力，训练速度实现“分钟级”突破，同类集群训练速度在70秒左右， Atlas900只需45.6秒。
华为的数据中心正在如何帮助企业AI化？如何同时满足不同场景下的客户需求？华为昇腾计算业务副总裁张迪煊表示，首先构建AI集群基础设施，赋能中小企业经济且强大的算力服务（Atlas）；开放底层基础软件，打造简单易用开发平台，降低AI门槛（CANN3.0、MindStudio）；最后，向企业提供客制化技术服务。

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图，张迪煊接受媒体采访
“在技术硬件平台上，我们有推理产品有板卡、服务器。首先，同样功耗的板卡，我们训练深井网络的速度是业界领先的美国公司产品的1.5倍。另外，例如人脸识别等视频识别需求，我们的AI服务器能同时处理80路，业界领先的只有40路。

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此前的计算集群需要一千个芯片组成协同，去年发布时训练速度已突破分钟级，通过一年的优化，集群芯片数量降低一半，训练速度提升到了45.6秒。同样的业内产品，需要70秒。此前几个月完成的训练任务，现在只需一杯咖啡的时间。效率，是推动人工智能发展的关键。 ”
AI人才在企业中稀缺的，昇腾希望通过创造更简单易用的开发工具，帮助企业降低AI化门槛。

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CANN3.0是华为向深度开发者提供的全场景AI模型框架，覆盖昇腾、手机麒麟芯片、摄像头芯片等IP ，打通了手机生态及AI数据中心生态。
MindSpore初衷是打造全栈全场景开源框架。 AI公司生产系统大部分精力在模型部署环节， 80%部署落地在边缘侧。将模型部署带手机中，面临巨大成本问题，通过全场景协同及管理网络打通，快速把训练数据模型可以快速布局边缘上面去，例如项目组今天想做车辆识别，明天就可以下发到手机，非常灵活。今年3月， MindSpore正式开源。
MindStudio2.0工具链，包括工具安装、模型开发、算子开发，提供可视化的界面， UI窗口为WEB界面的，提供模型的优化功能，方便开发者可部署。