昇腾万里·让AI无所不及！DevRun开发者沙龙在武汉成功举办
未来已来，AI已至。近几年华为昇腾提出普惠AI战略，将AI开发者作为普惠AI战略的核心，视开发者的成功为产业的成功，从产学研多方面加大AI人才生态的布局建设。到今年为止已与100多家高校达成合作并开设了华为昇腾人工智能系列课程。在开发方面，华为昇腾自研昇腾AI系列芯片，全栈AI框架与开发工具，从多方位辅助AI开发者扫除进阶障碍。华为昇腾的理念便是：开发最好用的基础软硬件平台，打造最好用的平台工具，让更多人加入AI浪潮。在10月17日下午的武汉昇腾开发者沙龙上，华为昇腾产品线的资深工程师亲临线下向广大开发者详细解读了昇腾生态与技术原理，与现场开发者展开热烈讨论。现在就让我们来一起看看华为昇腾为AI开发者都准备了哪些惊喜吧！
领导致辞环节
华为武汉研究所所长张继超先生首先上台作演讲致辞，感谢来参与沙龙的线上线下嘉宾，随后张继超先生从宏观上概述了华为昇腾框架结构。他表示到：华为始终围绕着信息采集、信息传送、信息存储、信息的学习推理与分发等方面，从一整个信息流来布局搭建华为产业链。10月11日，国内首个人工智能计算中心落户武汉，AI产业要做的不止是创新，更要与实际产业结合，为实现现代化建设打下坚实的基础。
第二位演讲嘉宾是华为昇腾战略与业务发展总经理刘鑫先生。刘鑫先生在这一部分着重解读了为何华为将开发者放在公司的战略核心上以及华为昇腾产品是如何将开发者放置在核心上的。根据权威数据显示，AI相关人才在当下的供需关系上只有1%，在行业渗透率方面仅有4%，这就表明了在未来科技竞争中，最核心的资产便是研发人才。
AI开发者的成长路线在所有开发者中是较为艰难的一条发展路线。成长为一个合格的AI开发者需要走很长的路，学习AI框架、AI模型、AI算法、模型调优以及模型训练，而且到应用部署阶段还会遇到很多难题。所以华为将人才作为核心战略，先成就AI开发者的成功，再谈华为的成功。
武汉市东湖高新区招才局人才办副主任容伟发表了以创业者为主题的演讲。容伟先生为大家讲述了在AI科技背景下，政府将扮演什么样的角色。第一点容伟先生讲述了政府的服务理念：让出份额，把蛋糕做大。加大对人才的引进力度，促进武汉科技行业发展。第二点容伟先生从政策层面提到：为企业提供透明环境，公开政策，政府会兑现人才引进的承诺，为企业与人才搭建平台，促进资源流动，为人才与企业之间架起桥梁。第三点容伟先生提到了政府的服务理念：服务只有宗旨，没有边界，尽最大的能力与努力去做对人才和企业都有帮助的事情，热切地表达了对人才的重视与渴望。容伟先生提到，政府渴望人才的同时也允许失败。正确的去引导人才，所谓容不下鱼龙混杂，就有不了鱼跃龙门。
在Atlas 板块来自华为昇腾AI技术专家的孔炽斌先生首先介绍了昇腾达芬奇架构，AI计算主要以神经网络推理为主，而在推理层面上大约有90%是矩阵乘运算。针对主流的AI推理硬件来说，矩阵层的运算单元相对来说较少，这样会导致矩阵层运算效率较低。针对这个问题，华为提出了一个新的架构——达芬奇架构。达芬奇架构是专门为AI计算设计的架构，它里面主要有三个计算单元，Cube、Vector、Scalar，其中Cube计算单元用来负责矩阵乘法运算，与现在主流的GPU的处理速度相比有很大的提升。
在芯片层之上，华为还在端边云推出了Atlas系列产品。针对专业客户与普通用户，芯片使能层分别开放了统一编程接口AscendCL和行业SDK，方便用户操作底层硬件和快速部署业务。孔炽斌先生还讲述了Atlas推理应用软件开发流程。他重点介绍了Atlas软件栈，Atlas推理应用软件开发需经过工程准备、模型转换、算子开发及调试、业务开发及调试、性能优化五个方面。在模型转换模块开发者可以使用ATC命令，ATC命令将开源框架的网络模型以及算子json文件转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。在业务开发模块讲解了ACL软件架构的基本概念。ACL是Atlas2.0软件架构，用户可以在ACL上进行深度学习的应用程序的开发。其中ACL丰富的API库方便用户应用程序获取AI处理器的计算能力、资源管理和媒体处理等能力。最后通过批量抠图功能，在精简线程数以及推理并发优化等方面着重讲解Atlas在业务优化的内容。
华为昇腾AI资深布道师 何剑
随后是华为昇腾AI资深布道师何剑对MindStudio进行深度解读。MindStudio是一套基于IntelliJ框架开发的工具平台，提供了应用开发、调试、模型转换功能，同时还提供了网络移植、优化和分析功能，为用户开发应用程序带来了极大的便利。针对算子开发方面，提供了全套的开发、调优能力；针对网络模型开发方面，集成了离线模型转换工具、模型量化工具、模型精度比对工具、日志分析工具；针对计算引擎开发方面，预置了典型的分类模型。MindStudio不仅仅是一个IDE工具，它所集成的大量提升效率的工具可以帮助AI开发者极大地降低开发门槛。
昇腾MindSpore高级工程师 王俊
每一个深度学习框架都会面临很多新的问题，随着模型的规模和复杂度的提升，需要框架有很好的分布式并行处理能力，王俊首先介绍了MindSpore的总体构图：MindSpore推出Application+Bigdata自动并行能力。训练模型时需要庞大的算力，所以要求每一个深度学习框架最好能支持多样性的异构算力。很多公司推出自己的NPC，因此MindSpore可以同时支持华为自研的NPU、GPU与CPU。MindSpore内置大量API，让开发者更易上手。最后MindSpore能保障模型的高稳定性，提高模型抗攻击能力。MindSpore目前是业界第一款支持自动并行的架构，其性能相对业界主流架构，有很大的性能提升。王俊还提到华为MindSpore是为AI而生，但是不应该只为AI服务，希望昇腾加MindSpore组合能为更多行业赋能。华为MindSpore在今年3月28日正式开源，用户将逐渐触达全球。MindSpore相对于自己来说成长了很多，但和 TensorFlow还是有一定的差距，所以MindSpore欢迎更多开发者加入其中，共建AI生态。
段广先生为大家分享的主题是基于昇腾的海量硬盘故障检测模型实战。NAIE（N：网络Network，AI：人工智能，E：引擎Engine）云服务的使命便是希望把人工智能引入到通信网络中，从而赋能整个网络，让网络更智能。NAIE云服务目前已经服务华为内部的网络产品与解决方案，包括无线、接入网、传送网、核心网、数通等产品线去做AI特性开发，NAIE云服务的演讲是从通信网络这个行业看昇腾的生态发展情况。随着5G的来临，2G、3G、4G到5G四世同堂，这加大了网络运维难度。网络部署和维护的复杂度越来越高，运维越来越困难，如果运用人工智能技术辅助可以提高效率降低成本。
NAIE云服务提供了一站式网络AI特性开发平台，NAIE作为网络的大脑，收集网络的运行数据，训练出相应的模型，把模型部署在网络和网元当中，根据网络态势的变化，去做网络的调度，做到能源使用效率、资源使用效率以及运维效率的提升，最后为客户的体验带来提升。为了达成这个目标，NAIE基于华为昇腾的全栈技术架构，提供了数据服务、模型训练服务和网络AI框架，包括丰富的电信领域SDK、算子和工具链，极大提升数据治理、算法开发、模型训练、模型部署的效率。最后通过数据中心硬盘故障检测这个案例讲解了如何使用NAIE云服务做AI特性开发以及带来的业务收益。
精彩的华为昇腾DevRun开发者沙龙武汉站到这里便告一段落了。在这简短的时间里，线上线下开发者在华为资深导师的带领下初步领略了华为昇腾生态的设计初衷，应用流程与应用现状。这场沙龙只是一份小小的开胃甜点，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。更深的体会与理解需要你亲自上手昇腾开发工具。昇腾技术开放日今年已经走到了成都、杭州、广州、上海、深圳、苏州、南京、武汉，接下来还将来到西安、北京、天津，更多精彩请大家拭目以待！这是AI开发者最好的时代，快开始你的学习吧！
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