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[導(dǎo)讀] 隨著5G商用化的日漸成熟,智能化決策能夠更加快速的傳達(dá)到端、邊兩側(cè)。在AIoT方面出現(xiàn)了更多的應(yīng)用場(chǎng)景落地,智慧交通、無(wú)人駕駛、帶來(lái)了更低時(shí)延和巨量數(shù)據(jù)的計(jì)算要求,這其中出現(xiàn)了數(shù)據(jù)鏈接過(guò)長(zhǎng)、節(jié)點(diǎn)

隨著5G商用化的日漸成熟,智能化決策能夠更加快速的傳達(dá)到端、邊兩側(cè)。在AIoT方面出現(xiàn)了更多的應(yīng)用場(chǎng)景落地,智慧交通、無(wú)人駕駛、帶來(lái)了更低時(shí)延和巨量數(shù)據(jù)的計(jì)算要求,這其中出現(xiàn)了數(shù)據(jù)鏈接過(guò)長(zhǎng)、節(jié)點(diǎn)繁多、安全與隱私保護(hù)等問(wèn)題,需要邊緣計(jì)算產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng),將問(wèn)題在邊緣端解決。

如何使芯片具備覆蓋端邊云領(lǐng)域的能力,面對(duì)AI計(jì)算的復(fù)雜性和多樣性,給芯片計(jì)算性能帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。另一方面,在應(yīng)用場(chǎng)景中,AI計(jì)算框架存在跨平臺(tái)兼容問(wèn)題,使得開(kāi)發(fā)者必須進(jìn)行多次應(yīng)用開(kāi)發(fā)和部署,才能確保應(yīng)用在端、邊、云上的全場(chǎng)景適配,進(jìn)一步增加了AI開(kāi)發(fā)的門(mén)檻。

為了降低AI開(kāi)發(fā)門(mén)檻,提升AI開(kāi)發(fā)效率,同時(shí)承載端、邊、云全場(chǎng)景AI的計(jì)算需求,華為推出了基于昇騰AI處理器的Atlas人工智能計(jì)算平臺(tái)、Mind Studio一站式集成開(kāi)發(fā)環(huán)境與MindSpore全場(chǎng)景AI計(jì)算框架,助力開(kāi)發(fā)者從容應(yīng)對(duì)全場(chǎng)景AI開(kāi)發(fā)帶來(lái)的挑戰(zhàn)。

華為Atlas

華為Atlas人工智能計(jì)算平臺(tái)基于華為昇騰AI處理器和業(yè)界主流異構(gòu)計(jì)算部件,通過(guò)模塊、板卡、小站、服務(wù)器、集群等豐富的產(chǎn)品形態(tài),打造面向“端、邊、云”的全場(chǎng)景AI基礎(chǔ)設(shè)施方案,可廣泛用于“平安城市、智慧交通、智慧醫(yī)療、AI推理和訓(xùn)練”等領(lǐng)域。

Mind Studio

Mind Studio是一套基于華為昇騰AI處理器開(kāi)發(fā)的AI全棧開(kāi)發(fā)工具平臺(tái),提供了自定義算子的開(kāi)發(fā)、網(wǎng)絡(luò)層的網(wǎng)絡(luò)移植、優(yōu)化和分析等功能,內(nèi)置了豐富的高性能算子庫(kù),極大降低了AI應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)門(mén)檻。

MindSpore

MindSpore全場(chǎng)景計(jì)算框架,通過(guò)與昇騰處理器協(xié)同優(yōu)化,有效克服 AI 計(jì)算的復(fù)雜性和算力的多樣性挑戰(zhàn),實(shí)現(xiàn)了運(yùn)行態(tài)的高效,大大提高了計(jì)算性能。能夠?qū)崿F(xiàn)任意算子的微分表達(dá)和編譯優(yōu)化,同時(shí)實(shí)現(xiàn)反向算子自動(dòng)生成,使開(kāi)發(fā)態(tài)變得更加友好,顯著減少模型開(kāi)發(fā)時(shí)間,降低了模型開(kāi)發(fā)門(mén)檻。

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