Компания Huawei официально анонсировала процессор Ascend 910, а также вычислительную платформу MindSpore, рассчитанную на реализацию различных сценариев использования искусственного интеллекта.

Как заявил Эрик Сюй, действующий генеральный директор Huawei, с момента анонса нашей стратегии развития в области искусственного интеллекта в октябре 2018 года компания значительно продвинулась вперед. По его словам, выпуск комплексного набора решений искусственного интеллекта, в составе Ascend 910 и MindSpore выводит Huawei на новый уровень в реализации данной стратегии.

Ascend 910 — это новый процессор на базе искусственного интеллекта, входящий в серию чипсетов Ascend-Max. Huawei обнародовала плановые спецификации процессора в ходе главного мероприятия компании в 2018 году — конференции Huawei Connect. Спустя год появился процессор Ascend 910. Ссылаясь на результаты тестирования, в компании утверждают, что процессор достиг плановых показателей производительности и при этом потребляет значительно меньше энергии, чем планировалось изначально.

Производительность Ascend 910 — 256 TFLOPS для операций с плавающей запятой; при этом максимальное потребление энергии Ascend 910 составляет 310 Вт, что значительно ниже плановых значений (350 Вт).

Ascend 910 предназначен для обучения моделей искусственного интеллекта. Использование Ascend 910 и MindSpore в типичной учебной сессии ResNet-50 позволяет обучать модели искусственного интеллекта примерно вдвое быстрее по сравнению с другими распространенными картами обучения на базе TensorFlow, утверждают в компании.

Huawei планирует продолжить инвестиции в процессоры на базе искусственного интеллекта и выпустить на рынок больше разнообразных и доступных по цене, адаптируемых вычислительных технологий для широкого спектра применения (например, периферийные вычисления, вычисления в транспортных средствах для автономного вождения и машинное обучение).

Вычислительные платформы для искусственного интеллекта имеют критически важное значение для облегчения разработки интеллектуальных приложений, их распространения, повышения их доступности и безопасности.

В 2018 году Huawei обозначила три критерия, которым должна отвечать разрабатываемая платформа: простота разработки; эффективность; адаптируемость к любым сценариям использования — включая устройства, периферийные и облачные вычисления.

Необходимой становится поддержка всех сценариев использования для обеспечения безопасного и широко распространенного искусственного интеллекта. Это ключевой элемент в структуре MindSpore, поэтому платформу можно легко адаптировать к различным условиям развертывания. MindSpore подойдет для любых сред — больших и малых — вне зависимости от бюджета ресурсов. MindSpore помогает обеспечить конфиденциальность пользователя, поскольку имеет дело только с переменной и модельной информацией, которая уже была обработана. Платформа не обрабатывает сами данные, поэтому конфиденциальная информация пользователя эффективно защищена даже при использовании в кросс-сценариях. Кроме того, MindSpore имеет встроенную технологию защиты моделей, чтобы гарантировать их надежность и безопасность.

Платформа MindSpore адаптируется к разнообразным сценариям использования с различными устройствами, периферийными и облачными средами, а также обеспечивает взаимодействие между ними по требованию. Базовая концепция «Алгоритм искусственного интеллекта как код» помогает разработчикам разрабатывать приложения и быстрее обучать модели.

В обычной нейронной сети для обработки естественного языка MindSpore использует на 20% меньше строк основного кода, чем ведущие платформы на рынке, что помогает разработчикам повысить ее эффективность не менее чем на 50%.

Благодаря инновациям в области инфраструктуры, а также совместной оптимизации MindSpore и процессоров Ascend, решение Huawei позволяет разработчикам более эффективно осуществлять сложные вычисления, связанные с искусственным интеллектом, а также удовлетворяет потребность в разнообразных вычислительных мощностях для различных сфер применения. Это позволяет добиться более высокой производительности и более эффективного выполнения задач. Помимо процессоров Ascend, MindSpore также поддерживает графические, центральные и другие типы процессоров.

Представляя MindSpore, Эрик Сюй подчеркнул стремление Huawei создать более надежную и динамичную экосистему искусственного интеллекта. «MindSpore выйдет с открытым кодом в первом квартале 2020 года».

Эрик Сюй напомнил о стратегии Huawei в области искусственного интеллекта.

— Инвестиции в исследования: развивать фундаментальные возможности машинного обучения в области компьютерного зрения, обработки естественного языка, принятия решений, формирования выводов и т.д. Пристальное внимание уделяется: эффективности использования данных и энергии (т. е. использование меньшего количества данных, снижение объемов вычислений и энергопотребления): безопасности и надежности; автоматизации и автономной работе.

— Создание комплексного набора решений искусственного интеллекта, включая возможность адаптации ко всем сценариям, включая как автономную, так и совместную работу устройств, периферийных и облачных сред; значительные и доступные вычислительные мощности; эффективную и простую в использовании платформу с полным набором сервисов.

— Помощь в развитии талантов и создание открытой экосистемы: масштабное сотрудничество учеными кругами, представителями отраслей и партнерами по всему миру.

— Совершенствование имеющегося портфеля продуктов: внедрение характерного для искусственного интеллекта мышления и методов в существующие продукты и решения с целью повышения их ценности и конкурентоспособности.

— Повышение эффективности работы: использование искусственного интеллекта для автоматизации повторяющихся задач с большими объемами данных с целью повышения эффективности и качества работы.

Портфель решений Huawei в области искусственного интеллекта охватывает все сценарии развертывания, включая открытые и частные облачные среды, периферийные вычисления, устройства Интернета вещей и потребительские устройства. Портфель представляет собой комплексный набор решений: процессоры Ascend IP и микропроцессоры, платформа для внедрения микропроцессоров CANN, платформа для обучения и формирования выводов MindSpore, а также платформа для внедрения приложений под названием ModelArts.

Как полагают в Huawei, искусственный интеллект все еще находится на раннем этапе своего развития: необходимо устранить определенные пробелы, прежде чем технологии искусственного интеллекта станут по-настоящему универсальными. Стратегия Huawei в области развития искусственного интеллекта как раз и ориентирована на устранение таких пробелов и ускоренное внедрение этих технологий в глобальном масштабе. В частности, Huawei планирует изменения по следующим десяти направлениям.

1. Предложение более мощных вычислительных инструментов, которые позволят сократить срок обучения сложных моделей от нескольких дней и месяцев до считанных минут или даже секунд.

2. Предложение более экономичных и разнообразных вычислительных инструментов. На сегодняшний день вычислительных инструментов мало, и они дорого стоят, что существенно тормозит развитие технологий искусственного интеллекта.

3. Формирование универсального набора технологий, который будет отвечать самым разным потребностям компаний, обеспечивая при этом надежную защиту конфиденциальных данных пользователей. Такой набор технологий позволит применять искусственный интеллект практически в любом сценарии, а не только в открытых облачных средах.

4. Инвестиции в базовые алгоритмы искусственного интеллекта. Алгоритмы будущего должны уметь эффективно работать с данными — то есть, обеспечивать те же результаты при использовании меньшего объема данных. Они также должны обеспечивать энергоэффективность и достигать тех же результатов с использованием меньшей вычислительной мощности и более низком энергопотреблении;

5. Использование MindSpore и ModelArts для автоматизации развития искусственного интеллекта, что позволит снизить зависимость от человеческого фактора.

6. Дальнейшее совершенствование алгоритмов моделей для разработки технологии искусственного интеллекта промышленного класса, которые будут надежно работать не только в лабораторных, но и в реальных условиях.

7. Разработка системы с обратной связью в реальном времени, которая обеспечит обновление моделей, что в свою очередь позволит корпоративным приложениям искусственного интеллекта постоянно поддерживать оптимальное состояние.

8. Максимально эффективное использование возможностей искусственного интеллекта за счет синергии с другими технологиями, такими как облако, Интернет вещей, граничные вычисления, блокчейн, большие данные и базы данных.

9. Превращение искусственного интеллекта в основной рабочий инструмент разработчиков приложений и специалистов по ИКТ, предоставив им единую платформу разработки на основе комплексного портфеля технологий искусственного интеллекта. Сегодня лишь высококвалифицированные эксперты способны работать с искусственным интеллектом.

10. Увеличение инвестиций в открытую экосистему и формирование пула талантливых молодых специалистов нового поколения в сфере искусственного интеллекта.

Внедрение Ascend 310 и ModelArts

В ходе Huawei Connect 2018 компания Huawei представила свою стратегию в области искусственного интеллекта и комплексный портфель технологий, включая процессор Ascend 310 и ModelArts, который обеспечивает набор сервисов по разработке и обучению моделей.

Ascend 310 — первая коммерческая система искусственного интеллекта Huawei на чипе (System on a Chip, SoC) серии Ascend-Mini.

С момента выхода на рынок Ascend 310 уже получил широкое распространение и используется в рамках самых разных продуктов и облачных сервисов. Например, решение Huawei Mobile Data Center (MDC), в котором применяется Ascend 310, многие ведущие автоконцерны устанавливают на рейсовые автобусы, автомобили на новых источниках энергии и беспилотные автомобили.

Ускоритель и сервер серии Atlas на базе Ascend 310 сегодня интегрированы в десятки решений для данной отрасли (например, умный транспорт и умная сеть), в разработке которых принимало участие множество партнеров.

Ascend 310 также обеспечивает поддержку облачных сервисов Huawei, таких как анализ изображений, оптическое распознавание текста и интеллектуальный анализ видеоданных. Для этих сервисов разработано более 50 API. В настоящее время ежедневное число обращений к API превысило 100 млн, и эта цифра предположительно увеличится до 300 млн к концу 2019 года. Более ста компаний уже используют Ascend 310 для разработки собственных алгоритмов.

ModelArts предоставляет сервисы разработки моделей, которые охватывают все этапы от сбора данных и создания модели до ее обучения и развертывания. Сегодня более 30 тыс. разработчиков ежедневно выполняют свыше 4 тыс. задач обучения с помощью ModelArts (то есть, в общей сложности 32 тыс. часов обучения). 85% таких задач связаны с обработкой визуальной информации, 10% предполагают обработку аудиоданных, а 5% относятся к машинному обучению.