让人工智能计算无处不在在华为做了一件大事

1.让AI计算无处不在。华为做了一件大事

智慧城市、智慧交通、智慧医疗、智慧建筑……AI技术正在创造人类梦寐以求的美好未来。

特别是在新冠肺炎疫情中，CT影像诊断、无人服务车、红外体温检测等AI服务为保护人类健康做出了巨大贡献。

例如，在意大利，华为，与AGS和依图医疗共同推出了人工智能辅助CT成像来诊断新冠肺炎，这大大加快了医生获得准确的医学影像诊断报告的速度，使他们摆脱了繁重的工作。

如今，在“新基建”战略下，AI已经成为一种新型的基础能源。通过结合应用，为千行所有行业赋能，是数字化向智能化转型的新动能。

但在此之前，我们需要意识到，我们还有几大差距需要跨越：从AI算法到生产应用还有很长的路要走；AI训练和推理设备独立，业务流程划分；场景多样，设备各异，AI融入实际应用的门槛很高。

立足当下，面向未来，如何让人工智能在更高层次、更大范围内为人类带来更美好的未来，如何让人工智能触手可及，是人工智能的领导者和开拓者华为，规划和思考的问题。

AI时代的华为第二次“组合王轰炸”，将是云相互配合的AI时代。

物联网与智能，这是华为： 5g AI 云首个基于端到端云协同计算的AI“组合王爆发”

在今年7月初的“2020创新数据基础设施峰会”上，华为公司侯金龙，高级副总裁、计算BG总裁云曾提到：

新基建的核心是信息网络，信息网络的核心是5G AI和云，的结合即5G是“信息高速公路”，云和AI是“发动机”。

在此背景下，华为充分发挥5G AI的综合优势，云，加速全场景产业应用，高效打通数字世界与物理世界的边界。

8月10日，在华为HAI 2020大会暨瑞星AI新品全球发布会上，华为发布了瑞星AI全栈平台。

即包括异构计算架构CANN 3.0、全流程开发工具链MindStudio、应用使能MindX等。涵盖从基础软件到应用支持的全栈软件平台。

硬件是AI的基础，软件是AI的未来。随着摩尔定律的放缓，仅靠工艺流程来提高硬件性能变得越来越困难。软件是硬件性能的核心。在软硬件结合的过程中，软件发挥着越来越重要的作用。

华为盛腾计算业务总裁许映童，在发布会上强调了这款产品发布的目标：“它极其好用，让AI计算无处不在；极致性能让AI计算触手可及。”。

用软件释放澎湃的AI计算能力，华为带来的冉冉升起的AI全栈平台，是其在AI时代的第二次“组合王大爆发”。

此后，两大“组合王”华为刚刚开启AI产业发展的第二脉，将加速释放新的产业势能。

最“硬核”的软件实现无悔，打地板。通过分析瑞星AI的全栈平台可以看出，华为最初的意图是把复杂留给自己，把简单留给伙伴。

据介绍，统一异构计算架构CANN 3.0，经过三年的迭代，已经实现了三大创新实践：端到端的云全场景协作、实现高效开发的Ascend cl(Ascend Unified Programming Interface)，以及释放硬件澎湃的计算能力。

在全场景赋能AI开发方面，CANN 3.0支持手机、相机等10个设备，EMUI、安卓等14个操作系统，MindSpore、PyTorch等各种AI框架。

在AscendCL赋能开发方面，CANN3.0基于统一API的三大特性，打造了四大开放设计，适配全系列硬件、软硬件解耦、向后兼容：插件适配、支持第三方框架；图融合界面开放，支持自定义算子融合；Ascend-IR界面开放，支持自定义模型；预置算子库的开源代码。

对于不同阶段的开发者，CANN 3.0提供了两种运营商开发方式，实现超高效率和超高性能。其中，基于TBE-DSL的运营商开发系统与行业相比，可以减少70%的运营商开发时间。为高级开发人员提供TBE-TIK开发模式，可以实现指令级编程和调优能力。开发人员需要熟悉指令集和指令流水线，手动精确控制数据处理和分段。基于TBE-TIK的开发可以覆盖所有运营商，充分发挥芯片的性能。

可以说，CANN是释放硬件计算能力的核心，硬件的实际性能和名义性能差距很大。CANN提供的亲和度提升的图形编译等技术可以大大提高硬件的实际性能。整个地图下沉执行，充分发挥上升芯片的计算能力，提高地图优化效率；自动图拆分融合，大大减少计算时间；数据管道的智能优化大大提高了数据资源的处理效率。同时，CANN提供的高性能运营商库也支持高效运营性能。

基于高度适配的软硬件组合，搭载CANN 3.0的华为Atlas硬件在主流推理和训练模型上取得了行业领先的性能：在主流推理场景下，华为的实测性能约为行业的1.45倍；在高清视频场景下，华为Atlas 300 I可以同时处理80路1080p和25FPS高清视频，是行业的两倍。

除了异构计算架构CANN 3.0和AI算子开发，为了帮助开发者高效开发，华为还提出了全流程开发工具链MindStudio 2.0。

MindStudio 2.0易于使用，开发人员可以完成从操作人员、模型到应用程序开发的一套工具，而不必在不同的工具上完成，大大减少了开发的门