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AI|华为「硬」生生把AI搞出暴力美学( 二 )


尤其榜单前十名都使用AI计算的能力 。
并且 ， 「AI+HPC」已经在众多领域崭露头角：
在全球气象领域 ， 美国国家大气研究中心(NCAR) 用CNN网络预测冰雹概率, 用82000个不同的风暴样本训练后 ， 测试32000个已知的风暴样本 ， 冰雹预测准确率达88% 。
在监控地球脉动方面 ， 美国国家航空航天局 (NASA) 开发出通过深度学习网络 DeepSat ， 用于实现卫星图像分类和分割 。
在医学领域 ， 佛罗里达大学和北卡罗来纳大学结合使用深度学习 ， 开发出一种神经网络引擎 ， 该引擎能够以超低成本生成计算快速的高精度分子模拟 ， 用于药物研发 。
而这些工作、研究 ， 若是仍旧采用传统HPC手段来处理 ， 不仅成本上会有大量的消耗 ， 效率方面也会大打折扣 。
一言蔽之 ， 「AI+HPC ， 让一切皆可计算」 。
这也正是华为发力HPC的原因 ， 以Atlas 900为代表的「华为速度」也逐渐在此生根发芽 。
然而 ， Atlas 900的速度 ， 也只是华为AI暴力速度的冰山一角 。
如何评价华为AI的速度？
暴力美学 ， 为何可以这样评价 。
其实 ， 回顾一下华为AI这两年的发展 ， 便可知其一二 。
首先 ， 是于技术 。
华为Atlas人工智能计算解决方案 ， 可以说是近年来华为在AI技术发展中的集大成者 。
从2018年首次提出 ， 到现在仅仅2年时间 ， 发展到了「云边端」全场景布局 ， 而且在互联网、金融、能源、制造等众多领域实现了落地 。
AI|华为「硬」生生把AI搞出暴力美学
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再以「昇腾AI全栈」为例：
AI算子开发方面 ， 「异构计算架构CANN」在两年时间里迭代到了3.0版本 。
AI模型开发方面 ， 全场景AI计算框架MindSpore在今年3月份正式开源 ， 仅6个月后 ， 便发布1.0版本 。
AI应用开发方面 ， MindX 1.0极简易用的特性 ， 能满足那些没有深度开发能力的开发者；以及ModelArts也已步入了3.0时代 ， 从训练数据到模型落地一站式打通 。
全流程开发工具链 MindStudio2.0 ， 涵盖了算子开发、模型训练、模型推理、应用开发和应用部署 。
当然 ， 以昇腾为基础的AI全栈 ， 也已成型 。
而它们的搭建 ， 仅仅才2年时间 。
其次 ， 产业维度 ， 一组数据就能说明问题 。
以鲲鹏、昇腾为基础的发展过程中 ， 已经涵盖了30万开发者、1000+合作伙伴、3000+解决方案认证 ， 并且还在以每月 ， 甚至是每周的速度在迭代更新 。
以如此速度在AI产业大步向前行进 ， 道路的坎坷程度可想而知 ， 而华为却说到做到 。
【AI|华为「硬」生生把AI搞出暴力美学】以及 ， 于人才、开发者和高校 。
华为已经在70+所高校开设了AI课程 ， 积累了10万+开发者进行AI开发 ， 凝聚出了120多个行业智能化转型解决方案 。
今年 ， 华为也会在推进AI技术研发的同时 ， 再度加码生态培育——投入2亿美元发展计算产业生态 。
所以这种「暴力美学」 ， 也会更快让高校和产业用得上、用得起、用得好~
本文首发于微信公众号：量子位 。 文章内容属作者个人观点 ， 不代表和讯网立场 。 投资者据此操作 ， 风险请自担 。
（责任编辑：冉笑宇 ）


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