改變千百個行業(yè)：華為Atlas AI全棧軟件平臺揭秘

近日，在主題為“昇騰萬里，讓智能無所不及”的HAI2020昇騰AI新品全球發(fā)布會上，華為正式發(fā)布了Atlas AI全棧軟件平臺。

更為值得關(guān)注的是，華為還打造封裝了華為在行業(yè)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)算法和經(jīng)驗積累的行業(yè)SDK。

一、AI已成推動社會發(fā)展的關(guān)鍵引擎

近年來，隨著芯片算力的不斷提升和數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，人工智能（AI）技術(shù)也得到了前所未有的高速發(fā)展。特別是在2016年， 谷歌AlphaGo人工智能成功戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石之后，AI技術(shù)開始受到了全世界的關(guān)注和重視。最新的數(shù)據(jù)顯示，目前全球已經(jīng)有超過50多個國家將AI作為了國家戰(zhàn)略。

經(jīng)過近些年的發(fā)展，以語音識別、語義識別、機器視覺等為代表的AI技術(shù)也已經(jīng)成功實現(xiàn)商用，并且極大的推動了智能音箱、智能家居、安防監(jiān)控等眾多市場的發(fā)展。

業(yè)界的數(shù)據(jù)也顯示，在語音識別、圖像識別、語義理解等方面，AI的這些單項能力已經(jīng)開始超越人類。而“聽覺”、“視覺”和“語言能力”是人類應(yīng)用最為廣泛的基礎(chǔ)能力，這也意味著，在人類日常生活和工作的很多方面，應(yīng)用AI技術(shù)已經(jīng)能夠比傳統(tǒng)的使用人工更具效率。

這也使得AI加速向各行各業(yè)進行滲透，成為了推動各行各業(yè)，乃至整個社會經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵引擎。

根據(jù)普華永道分析數(shù)據(jù)指出，截至2030年，AI將為全球GDP帶來14%的增長，也就是15.7萬億美元（6.6萬億美元來自生產(chǎn)力的提高，9.1萬億美元來自相關(guān)消費/商業(yè)市場）。

二、全面釋放AI算力，Atlas AI全棧軟件平臺發(fā)布

為了應(yīng)對持續(xù)增長的AI算力需求，華為已經(jīng)推出了一系列的基于昇騰AI芯片的加速模塊、加速卡和服務(wù)器，比如Altas 300/300T加速卡、Altas 800推理服務(wù)器、Altas 800訓(xùn)練服務(wù)器、全球最快的AI訓(xùn)練集群Atlas 900等，并且實現(xiàn)了商用落地。

華為昇騰計算業(yè)務(wù)總裁許映童表示，華為Atlas系列硬件全面覆蓋了端邊云全場景AI，構(gòu)筑了最強AI算力平臺，可以滿足千行百業(yè)對于AI算力的需求。

而為了更好的幫助開發(fā)者充分釋放華為Atlas硬件平臺的AI算力，降低開發(fā)成本，提升開發(fā)效率，華為推出了Atlas AI全棧軟件平臺，包括CANN 3.0、

MindStudio 2.0、MindSpore和MindX 1.0四大軟件平臺。

其中，CANN 3.0是支持全場景AI開發(fā)的芯片底層基礎(chǔ)軟件，也是獲取華為昇騰計算資源的入口，它具備軟硬件解耦的特征，并且可后向兼容全系列華為硬件。開發(fā)者后續(xù)無需修改代碼，最多只需進行重新編譯，即可適應(yīng)不同的算力和內(nèi)存的變化。

許映童表示，CANN 3.0擁有三大創(chuàng)新：端邊云全場景協(xié)同、AscendCL使能高效開發(fā)、釋放硬件澎湃算力。得益于CANN 3.0與底層硬件的高度適配，華為Atlas硬件在主流推理和訓(xùn)練模型的性能實現(xiàn)了業(yè)界領(lǐng)先。

華為公布的實測數(shù)據(jù)顯示，在主流推理場景下，Atlas 300I單卡即可實時處理80路1080p、25FPS的高清視頻，領(lǐng)先業(yè)界兩倍。在訓(xùn)練場景下的性能表現(xiàn)上，基于Atlas 800的性能也遠超業(yè)界同類產(chǎn)品，平均領(lǐng)先2.5倍。

而MindStudio 2.0則是華為為開發(fā)者打造的一套極簡易用的全流程開發(fā)工具，可高效完成端到端開發(fā)，讓開發(fā)者在算子開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型推理、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用部署的全流程在一套開發(fā)工具上就可以實現(xiàn)，無需在不同工具上完成，可顯著降低開發(fā)門檻。

MindX 1.0是華為針對業(yè)務(wù)開發(fā)者推出的昇騰應(yīng)用使能平臺，包括了深度學(xué)習平臺MindX DL、智能邊緣平臺MindX Edge，優(yōu)選模型庫ModelZoo和行業(yè)使能SDK。

其中，MindX DL深度學(xué)習平臺聚焦數(shù)據(jù)中心設(shè)備與計算資源的統(tǒng)一管理與調(diào)度，支持快速開發(fā)商用深度學(xué)習系統(tǒng)。而MindX Edge智能邊緣平臺則是一個輕量化的邊緣計算資源統(tǒng)一管理運維平臺。這兩個平臺結(jié)合之后，可以一鍵式部署多樣設(shè)備的邊云協(xié)同推理業(yè)務(wù)，平臺內(nèi)存開銷僅256MB，CPU占用率僅3％。

此外，MindX 1.0還整合了按場景和框架分類的優(yōu)選模型庫ModelZoo，這也是支撐MindX DL和MindX Edge兩大深度學(xué)習平臺的關(guān)鍵。目前，ModelZoo已提供20多個按場景和框架的高性能模型，下半年將增加到50個以上。

“硬件是AI的基礎(chǔ)，軟件才是AI的未來！華為昇騰已經(jīng)突破了硬件的瓶頸，Atlas AI全棧軟件平臺將會進一步讓AI算力從硬件當中釋放出來，服務(wù)千行百業(yè)。”華為昇騰計算業(yè)務(wù)總裁許映童表示：“極簡易用，讓AI計算無處不在；極致性能，讓AI計算觸手可及。這是就是我們的愿景！”

三、華為Atlas AI行業(yè)SDK賦能千行百業(yè)

而在使能AI應(yīng)用融入千行百業(yè)的路上，華為昇騰還走的更遠。為了讓華為Atlas AI能夠更好的賦能各行各業(yè)，華為推出了Atlas行業(yè)使能SDK。

據(jù)介紹，華為Atlas行業(yè)使能SDK主要設(shè)計目標就是為了解決客戶所面臨的痛點和難點：1. 提升開發(fā)效率，提供通用業(yè)務(wù)模塊，聚焦用戶核心組件，提供完整的業(yè)務(wù)流程，用戶快速修改適配，提供精簡、抽象的功能組件，降低遷移難度；2. 提升業(yè)務(wù)性能，提供高性能編程框架，提供優(yōu)化后的芯片功能?？?，用戶無需深度優(yōu)化；3. 降低學(xué)習成本，高度抽象的硬件能力，減少暴露底層API；4. 提升可擴展性，業(yè)務(wù)模塊化，支持靈活擴展，模塊功能精簡，業(yè)務(wù)間快速復(fù)用。

由于行業(yè)使能SDK需要凝聚豐富的行業(yè)知識、結(jié)合AI的實踐經(jīng)驗，因此，需要各行各業(yè)的成功企業(yè)來與華為一起來推動。不過，在此之前，華為已經(jīng)基于自身的行業(yè)經(jīng)驗和實踐，推出了兩大行業(yè)AI應(yīng)用軟件開發(fā)套件（SDK）：mxVison和mxManufacture，賦能視頻分析行業(yè)和制造行業(yè)。

通常，視頻分析應(yīng)用程序開發(fā)周期較長，中等復(fù)雜度app開發(fā)需要>10人月。而華為的mxVision SDK得益于API設(shè)計簡單，高度抽象，插件化開發(fā)模式，擺脫了多進程、多線程通信的復(fù)雜邏輯，并且在SDK中提供了大量可配置插件，使得視頻分析應(yīng)用程序的開發(fā)量可以減少90%之多。

目前，華為松山湖基于Atlas的智能制造方案，已經(jīng)在華為計算產(chǎn)品的生產(chǎn)線實現(xiàn)用“Atlas”制造“Atlas”，讓AI貫穿制造的每個環(huán)節(jié)，在完成標簽缺陷檢測、螺釘缺失等實現(xiàn)“秒級檢測”，將質(zhì)檢準確率由之前的傳統(tǒng)機器視覺質(zhì)檢的90%提升至99.9%，質(zhì)檢人員效率提升3倍。

目前視覺技術(shù)已經(jīng)在工業(yè)場景應(yīng)用的非常廣泛，生產(chǎn)線上除了標準設(shè)備以外，還有跟產(chǎn)品工藝強相關(guān)的視覺或者是應(yīng)用場景。但是，這些隨著產(chǎn)品的工藝越來越復(fù)雜，然后檢測精細程度的越來越高，在這過程中就會給視覺帶來非常大的挑戰(zhàn)。

華為工業(yè)自動化視覺實驗室主任吳佳蕓博士表示：“通過部署我們的制造業(yè)智能化解決方案，能夠給工廠生產(chǎn)帶來三大類的收益：第一，改變?nèi)斯つ繖z，降低人工質(zhì)檢員的工作強度，同時把不可量化的經(jīng)驗變成可量化的標準；第二，可以提升設(shè)備的性能，不需要人工反復(fù)的調(diào)參數(shù)，推動生產(chǎn)設(shè)備的良率提升；第三，可以增加產(chǎn)線的柔性，即適應(yīng)性?！?/p>

“比如，產(chǎn)線上組裝的物料來自不同供應(yīng)商，而不同供應(yīng)商他對物料的打磨工藝有差異，人眼看不出來，但實際上在成像過程中會出現(xiàn)，一個產(chǎn)品成像很清晰、自然，到下一個產(chǎn)品可能就會出現(xiàn)過曝，因為它感光度不一樣。這個時候，有了AI解決方案，可以通過暗光恢復(fù)，我們降低光源的成像亮度，通過AI算法把圖像增強到正常的可檢測的成像質(zhì)量。再比如，在一個400平方毫米的場景中，去識別定位3.5毫米 x 3.5毫米的二維碼，怎么才能讓算法和魯棒性提升，去更好的適應(yīng)場景？我們需要把工業(yè)編碼的規(guī)則，翻譯成我們視覺的特征，再結(jié)合紋理，這樣將我們的算法與工業(yè)的知識經(jīng)驗結(jié)合，才能夠解決實際的問題?！眳羌咽|博士舉例說到。

“AI已在華為工廠實現(xiàn)工位級、線體級、車間級的規(guī)模應(yīng)用”，據(jù)華為工業(yè)自動化視覺實驗室主任吳佳蕓在大會現(xiàn)場透露，目前華為工廠80+產(chǎn)線已應(yīng)用了覆蓋服務(wù)器、5G、終端等產(chǎn)品。這些規(guī)模應(yīng)用的經(jīng)驗積累也都會封裝到制造行業(yè)SDK里。

值得期待的是，視覺+制造行業(yè)SDK將在2020年10月正式對外上線。