Huaweinin en yeni yapay zeka ekolojik düzeninin, açık kaynaklı yapay zeka hesaplama çerçevesinin şifresini çözün ve ilk üç konferansta 81 bildiri yayınlayın
Bilgelik şeyler (herkese açık hesap: zhidxcom) metin | Xinyuan
HMS silahı dışarı çıktı ve Huawei yeni bir ekolojik mermi yayınladı.
27-28 Mart tarihleri arasında ilk kez çevrimiçi olarak düzenlenen Huawei Geliştirici Konferansı, Huawei'nin "Kunpeng + Shengteng" çift motorlu bilgi işlem stratejisi için büyük ölçekli bir gösteri alanı haline geldi.
Kunpeng'e dayalı işletim sisteminin ücretsiz ticari versiyonu ve Shengteng'e dayalı açık kaynaklı AI bilgi işlem çerçevesi birbiri ardına açıklandı ve Huawei'nin bilgi işlem kaydırmasına bir başka vurgu ekledi.
İlginç olan, son on günde, Çin'in yerel açık kaynak derin öğrenme çerçeve ekibinin Baidu uçan kürek savaşının eski modelini değiştirmesi ve üç yeni ortak, Tsinghua Jitu, Megvii Tianyuan ve Huawei MindSpore eklemesidir.
Tek bir teknoloji, birkaç çerçevenin kendi avantajları vardır ve Huawei'nin gücü, tam yığın düzeninde yatmaktadır.
AI çerçevesi, uygulamaları destekler ve çipleri indirir.Huawei, bulut tarafını kapsayan çok sayıda AI uygulama senaryosuna sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda bağımsız olarak Shengteng serisi AI çiplerini geliştirir.Yazılım ve donanım işbirliğinin AI çözümü giderek daha mükemmel hale geliyor.
Huawei'nin "Her yerde bulunan Bilgi İşlem Gücü: Akıllı Toplumun Temel Taşı" raporuna göre, 2025 yılına kadar yapay zeka ile ilgili senaryoların ölçeğinin 208,1 milyar ABD dolarına ulaşacağı ve yapay zeka tarafından tüketilen bilgi işlem gücünün toplam bilgi işlem gücü tüketiminin% 80'inden fazlasını oluşturacağı tahmin ediliyor.
Peki, Huawei akıllı bilgi işlemin genişletilmesi savaşında ne tür bir transkript verdi?
1. Yeni yükseltilen AI altyapısının genel mimarisi
2018 Huawei Full Connect Konferansı'nda Huawei, ilk kez tam kapsamlı bir tam senaryo yapay zeka çözümü yayınladı ve bu çözüm şimdi yükseltildi.
Dikey olarak, Çözüm, uygulama tarafından etkinleştirilen bir tam yığın çözümü, birleşik bir eğitim ve çıkarım çerçevesi MindSpore, bir çip operatörü kitaplığı CANN, bir dizi IP ve yonga içerir ve genel bulutlar, özel bulutlar, uç bilgi işlem, IoT endüstri terminalleri ve tüketici terminallerinde uygulanabilir. Sahne dağıtımı.
Yatay bakıldığında, Shengteng serisi IP ve çipler, bulut kenarını ve gömülü AI uygulama senaryolarını kapsayan beş seri Max, Mini, Lite, Tiny ve Nano içerir.
Huawei işlemciler doğrudan dış dünyaya satış yapmazlar, ancak bulut hizmetleri ve modülleri, panolar, küçük istasyonlar, sunucular, kümeler vb. Şeklinde müşterilerle karşı karşıya kalır ve ortakların yapay zeka geliştirmesini ve uygulamasını hızlandırmak için donanım çerçeveleri, veritabanları ve yapay zeka hesaplama çerçeveleriyle işbirliği yapar.
Huawei'nin bilgi işlem endüstrisinin gelişimi için stratejisi "açık donanım, açık yazılım ve ortaklara olanak sağlama" dır.
Henüz tamamlanan 2020 Huawei Geliştirici Konferansı'nda, bu stratejinin varlığı oldukça fazla.
İşletmeler için Huawei, endüstrinin ilk kurumsal düzeyde yapay zeka uygulama geliştirme profesyonel paketi ModelArts Pro'yu düşük eşik ve yüksek verimlilikle ve son bulut işbirliği için çok modlu bir yapay zeka uygulama geliştirme paketi olan yükseltilmiş HiLens'i başlattı.
Yapay zeka geliştiricileri için Huawei, tam senaryo yapay zeka hesaplama çerçevesi MindSpore'u açık kaynaklı hale getirdi, Huawei'nin veri, model ve bilginin üç büyük zorluğunun üstesinden gelme vizyon planını duyurdu ve Shengteng'e dayalı yüksek verimli bir operatör geliştirme aracı olan TBE'nin resmi genel beta sürümünü başlattı.
Bu, ister üst düzey bir AI tanrısı ister bir geliştirici olun, Huawei tarafından oluşturulan bu çok yönlü AI geliştirme hediye paketinde ihtiyaçlarınızı karşılayabilecek araçlar bulabileceğiniz anlamına gelir.
2. İşletmeler için: düşük eşikli yapay zeka geliştirme eseri
Günümüzde, profesyonel yeteneklerin eksikliği ve düşük verimli altyapı desteği, yapay zekanın hızlı uygulanmasını engelleyen önemli faktörler haline geldi.
Endüstri kuruluşları için, endüstri işinin karmaşıklığı yüksektir ve AI uygulama geliştirme zengin endüstri deneyimi desteği gerektirir; özel kod büyük bir iş yüküne sahiptir, zaman alıcıdır ve hızlı bir şekilde çevrimiçi olamaz; özel bir AI modeli satın aldıktan sonra, kendi kendini yinelemeyi başarmak zordur.
Sektör geliştiricileri için, genel API'nin sınırlamaları vardır ve sektöre özgü iş süreçlerini desteklemez; iş meşguldür ve derinlemesine araştırma algoritmaları için zaman yoktur; benzer projelerin kolayca yeniden kullanılması zordur ve çok sayıda tekrarlayan çalışma vardır.
Bu endüstri sorunlarına yanıt olarak Huawei, işletmelere verimli ve kullanımı kolay profesyonel yapay zeka geliştirme araçları sağlamak için sektörün ilk kurumsal düzeyde yapay zeka uygulama geliştirme profesyonel paketi ModelArts Pro'yu piyasaya sürdü.
HUAWEI CLOUD, lojistik, perakende, finans, tıp, ulaşım ve diğer endüstri senaryoları için ilk olarak ModelArts Pro metin tanıma, vizyon, doğal dil işleme, bilgi haritası ve diğer geliştirme kitlerini farklı endüstrilerin ve farklı senaryoların özelleştirme ihtiyaçlarına hızlı bir şekilde yanıt vermek için piyasaya sürdü.
Örneğin, Çin Petrol HUAWEI CLOUD ModelArts Pro bilgi haritası geliştirme kitinin yardımıyla, petrol kaydı alanında hızlı bir şekilde özel modeller oluşturabilir, petrol, gaz ve su katmanlarının akıllıca tanımlanmasını gerçekleştirebilir ve değerlendirme süresini kısaltabiliriz. % 70 Yukarıda, tanıma doğruluk oranına ulaşıldı Günlük yorumlama uzman seviyesi .
Yingzhi Teknolojisi Çeşitli uluslararası lojistik belge bilgilerinin otomatik ve yapılandırılmış çıktılarını uygulamak ve aynı insan girdisiyle bilgi girişinin verimliliğini artırmak için Huawei Cloud ModelArts Pro metin tanıma geliştirme kitini kullanın 50 kere ,kayıt etmek % 60 İşçilik maliyetleri.
Huawei Cloud ModelArts Pro platformu aşağıdaki özelliklere sahiptir:
(1) Verimli endüstri algoritması: Önde gelen yapay zeka teknolojisi ile sektör uzmanlarının deneyimini yüksek kaliteli endüstri önceden belirlenmiş algoritmaları oluşturmak için birleştiren geliştiriciler, yüksek hassasiyetli yapay zeka uygulamaları elde etmek için yalnızca küçük bir ek açıklama verisine ihtiyaç duyar;
(2) Lider AI geliştirme platformu: Alt katman, AI uygulama geliştirmenin verimliliğini ve doğruluğunu sağlamak ve insan gücünden tasarruf etmek için lider algoritma teknolojisi sağlamak için tek noktadan AI geliştirme ve yönetim platformu ModelArts'a güveniyor.
(3) Basit süreç geliştirme: Kullanıcılar, önceden ayarlanmış endüstri iş akışlarının yardımıyla AI uygulama projelerinin geliştirilmesini ve yinelemesini kolayca tamamlayabilir.
(4) Esnek iş akışı düzenlemesi: Belirli sektörler ve senaryolar için geliştiriciler, yapay zeka uygulama geliştirmeyi gerçekleştirmek için sektör iş akışlarını kendi ihtiyaçlarına göre esnek bir şekilde düzenleyebilir.
(5) Zengin açık ekoloji: HUAWEI CLOUD'un açık ekosistemini temel alan kullanıcılar, yapay zeka sektörünün yüksek hız ve verimlilikte inişini gerçekleştirerek, yapay zeka pazarındaki gerekli sektörlerin yapay zeka iş akışlarını paylaşabilir, edinebilir ve satın alabilir.
ModelArts Pro paket ailesinde, Huawei'nin uç bulut işbirliğine dayalı çok modlu AI uygulama geliştirme kiti HiLens de tamamen yükseltilerek çok modlu geliştirme ortamı HiLens Studio, HiLens Framework geliştirme çerçevesi ve HiLens Skill Market beceri pazarı başlatıldı.
Bunların arasında HiLens Studio, geliştiricilerin bulutta hata ayıklaması için uygundur ve çeşitli bağımlılık paketleri yüklemeden ve ortamı uyarlamadan bulutla işbirliği içinde dağıtılabilir.
İngiliz AI şirketi Emotech ve Huawei Cloud, çok modlu bir AI sözlü İngilizce öğretme ve değerlendirme çözümü başlattı ve HiLens aracılığıyla sözlü değerlendirme için AI becerilerinin nasıl geliştirileceğini ve HiLens kitine nasıl dağıtılacağını yerinde gösterdi. Ağız şeklini ve telaffuzu birleştiren ilk çok modlu teknolojisi, tek modlu ile karşılaştırıldığında puanlamanın kararlılığını artırır. % 30 .
HUAWEI CLOUD ayrıca metin tanıma, ses etkileşimi, doğal dil işleme ve içerik incelemesinde beş popüler AI ürününü kapsayan bir Pratt & Whitney AI programı başlattı. Bir yuan, bir milyon API alacak.
Üçüncüsü, geliştiriciler için: yerli açık kaynaklı AI çerçevesinin yeni gücü
Yapay zeka araştırması ve üretimi arasında büyük bir boşluk var.
Bir yandan, akademide yapay zeka modelleri üzerine bitmek bilmeyen araştırmalar var ve yapay zeka geliştirmede kullanım kolaylığı ve doğruluk talepleri var.
Öte yandan, sektördeki AI modellerinin uygulamaları sonsuzdur, büyük veri setleri, eksiksiz işlevler gerektirir ve birden çok uygulama senaryosuna uyum sağlar.
Öyleyse, sektördeki mevcut AI bilgi işlem çerçevesi her ikisinin taleplerini dikkate alabilir mi?
Huawei Geliştirici Konferansı'nda Huawei MindSpore Baş Bilimcisi Profesör Chen Lei şunları tanıttı:
"Mevcut çerçevelerin çoğu yüksek geliştirme eşiklerine sahip ve geliştiricilerin bilgisayar mimarisini derinlemesine anlamalarını gerektiriyor. Heterojenlik zayıf, yani uç taraf bulutunun heterojen bilgi işlem gücü yetersiz ve tam sahne kapasitesi yetersiz."
Bu bağlamda Huawei, endüstri ve akademi geliştiricilerinin ihtiyaçlarını dikkate alan tam senaryo yapay zeka hesaplama çerçevesi olan MindSpore'u yarattı.
MindSpore, Yükselen, GPU ve CPU gibi işlemcileri destekleyen birleşik bir eğitim çıkarım çerçevesidir. Bulut tarafında birden çok senaryoya yerel olarak uyum sağlar ve isteğe bağlı işbirliği temelinde kullanım kolaylığını artırmaya, model geliştirme süresini önemli ölçüde azaltmaya ve azaltmaya odaklanır. Model geliştirme eşiği.
MindSpore özellikle aşağıdaki üç özelliğe sahiptir:
1. Geliştirme dostu: AI algoritması koddur
MindSpore geçti Otomatik farklılaşma, otomatik paralel, otomatik ayar Geliştirme durumunu daha kolay hale getirmek için diğer teknolojiler ve görselleştirme araçları, Çekirdek kod miktarını% 20 azaltabilir ve genel verimliliği% 50 artırabilir.
2. Yüksek verimli çalışma: Ascend çipleri için optimize edilmiştir
MindSpore, grafik / operatör derleme hızlandırma ve nöral ağ paralel yürütme yoluyla dinamik grafiklerin performansını iyileştirir ve yükselen AI çipleriyle işbirliği yapar 1,6 kat performans avantajı elde edin .
3. Esnek dağıtım: tüm senaryolarda isteğe bağlı işbirliği
MindSpore, IoT cihazlarından buluta esnek dağıtım açmak için uyarlanabilir dağıtım teknolojisini kullanır.Geliştiricilerin, ikincil geliştirmeyi dahil etmeden yapay zeka uygulamasını yalnızca bir kez ayarlamaları gerekir.
Çerçeve, Hongmeng, Android, iOS ve diğer işletim sistemlerini destekler ve uç taraf HMS akıllı hizmetinde 10'dan fazla işlev sağlayabilir. Mimari tasarımı esnektir, model büyük veya küçük olabilir, bu da modelin düşük güç tüketimini, hızlı hızını ve hafif gereksinimlerini sağlayabilir.
Ayrıca MindSpore, derinlemesine optimize edilmiş bir model pazarı olan Model Zoo'yu da sunuyor.Bu yılın dördüncü çeyreğinde 30'dan fazla model piyasaya sürülecek.
MindSpore'un ilk açık kaynak sürümü 0.1.0-alpha sürümüdür. Profesör Chen Lei, MindSpore'un açık kaynaklı hale gelmesinden sonra, Huawei'nin gelişen bir AI ekosistemi oluşturmak için çaba göstereceğini söyledi.
Takip eden MindSpore yüksek seviye planında Huawei, kullanıcı geri bildirimlerine ve taleplerine göre planın önceliğini ayarlamaya, daha önceden ayarlanmış modeller sunmaya, programlama deneyimini değiştirmeye ve performansı sürekli olarak optimize etmek için Ascend çipleri için kapsamlı destek sağlamaya devam edecek ve Yazılım mimarisi, mükemmel görselleştirme, hata ayıklama ve ayarlama ve güvenlikle ilgili araçlar.
Huawei ayrıca geliştirici desteğini, üniversite bilimsel araştırma işbirliğini ve açık kaynak topluluk işbirliği programlarını teşvik edecek.
Huawei, Nisan ayında ücretsiz çevrimiçi deneyim kaynakları için uygulamalar açmayı, yıl boyunca en az 10 çevrimdışı teknoloji salonu düzenlemeyi, MindSpore geliştirici konferansları düzenlemeyi, üniversitelere özel inovasyon proje fonu teşvikleri ve öğretim destek planları sunmayı ve en iyi Uzmanlar, topluluk teknik komitesine katılır, topluluk temel projelerine katılmak için Committer'ı işe alır ve daha fazla şirket ve kuruluşu topluluk inşasına katılmaya davet eder.
4. Ekolojik temel: birleşik bilgi işlem mimarisi ve tam sahne düzeni
Huawei, üniversiteler, yeni başlayanlar, geliştiriciler ve ortaklar için AI ekosistemini açtı, ancak Huawei'nin kıdemli başkan yardımcısı Zhang Shunmao'nun dediği gibi: "Binalar kum tepeleri üzerine inşa edilemez, başkalarının temelleri üzerine inşa edilemez."
Huawei'nin AI ekosistemi için oluşturduğu temel, Shengteng AI çipidir.
Kulaklıklı mikrofon setinden veri merkezi AI uygulamasına kadar gerekli bilgi işlem gücü 10 milyon kat, güç ise 200.000 kat farklıdır.
Böyle büyük bir fark, farklı mimariler ve donanımlar kullanılırsa, geliştiricilere büyük bir algoritma geçişi ve geliştirme iş yükü getirecektir.
Öyleyse, tüm AI senaryolarını kapsayacak şekilde bir mimari kullanılabilir mi?
2014'ten beri Huawei, AI işlemcisinin birleşik mimarisinin teknik gösterimini başlattı. Mimari tasarımın tamamlanması iki yıl sürdü ve Da Vinci adını verdi.
Da Vinci mimarisinin özü, genişletilebilir hesaplama ve genişletilebilir hafızaya sahip Cube hesaplama motorudur.Tek bir Küpten binlerce çipin çipteki çoklu Küplere bağlanmasını gerçekleştirir ve tüm sahnedeki bilgi işlem gücündeki farklılığın neden olduğu sorunları çözer.
Tıpkı ortak bir dil ve yazı gibi, birleşik Da Vinci mimarisi de bulut tarafında "iletişimi" kolaylaştırır, programlar arası iş yükünü ve kod yeniden yazmayı azaltır ve geliştiricilerin bulut tarafında tutarlı bir geliştirme deneyimine sahip olmalarına olanak tanır. Ve geliştirme verimliliğini büyük ölçüde artırın.
Da Vinci mimarisine dayanan Huawei, farklı senaryolar için Ascend AI çipini piyasaya sürdü ve Ascend AI çipini temel alarak Atlas yapay zeka hesaplama platformunu yarattı ve Atlas serisi modüller, kartlar, küçük istasyonlar, sunucular ve kümeleri piyasaya sürdü.
Bu ürünler akıllı ulaşım, akıllı güç, akıllı finans, akıllı şehirler ve akıllı üretim dahil düzinelerce sektörde uygulanmıştır.
Bulut tarafında, Geçen araçların 43 milyon resminin gerçek zamanlı analizi için genel amaçlı işlemci çözümü 3000 sunucu gerektirir, GPU çözümü yaklaşık 100 sunucu gerektirir ve AI derin öğrenme optimize edilmiş NPU çözümü yalnızca 60 gerektirir ve bu da sunucu sayısını büyük ölçüde azaltır. Dağıtım sayısı ve güç tüketimi gereksinimleri.
Yazılım ve donanım koordine edilir ve optimize edilirse, donanımın bilgi işlem gücü daha da serbest bırakılabilir. Örneğin, tek bir AI sunucusunun işleme kapasitesi 320 kanallı yüksek çözünürlüklü videodur, ayarlamadan sonra işleme kapasitesi 384 video kanalına yükseltilebilir.
Yitong Technology'den Dr. Li Jin, konferans sitesinde Huawei Atlas'ı temel alan geliştirme uygulamasını paylaştı ve Huawei'nin Ascend 910 işlemcisini destekleyen endüstrinin ilk AI açık kaynaklı açık heterojen platformunu başlattı.
Sınırda, Huawei'in Songshan Lake üssü, kalite kontrol doğruluğunu% 99'a çıkaran ve hatta bazı işlemlerin doğruluğu% 99,9'a bile ulaşabilen Atlas endüstriyel kalite kontrol çözümlerini devreye aldı. Bu AI kalite kontrol algoritması modeli, geliştiriciler tarafından indirilmesi ve kullanılması için Shengteng topluluğuna açılmıştır.
Son tarafta, Nankai Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Fakültesi, retina tarama lezyon tespitinde AI uygulamaları için hesaplama gücü sağlamak için Huawei Atlas 200 AI hızlandırma modülünü kullanıyor. Nankai Üniversitesi'nden Profesör Li Tao, Atlas 200'ün birkaç sunucu düzeyinde CPU ve GPU'ya kıyasla en yüksek enerji verimliliği oranına, daha iyi taşınabilirliğe ve fiyata sahip olduğunu söyledi.
Orijinal Atlas bilgi işlem platformu temelinde, Huawei, Shengteng'e dayalı verimli bir operatör geliştirme aracı olan TBE'nin resmi genel beta sürümünü başlattı.
TBE, zengin bir yerleşik operatör kitaplığına sahiptir ve donanımın en üst düzey performansını oynayabilen kullanışlı ve kullanımı kolay DSL ve TIK dahil olmak üzere iki programlama yöntemini destekler.İş yüküne ve operatörlere katkıda bulunan 100'den fazla üniversiteyi ve ortağı teşvik etmeyi planlamaktadır. Kodun kalitesi, Shengteng AI işlemcisinin bilgi işlem gücü potansiyelini daha tam olarak ortaya çıkarmak için buna göre ödüllendirilir.
Geliştiricilerin hızlı bir şekilde başlamasına yardımcı olmak için Huawei, kaynak merkezinde teknik dokümantasyon ve geliştirme araçları, güçlendirme merkezinde AI teorisi kursları, pratik kurslar ve uygulama örnekleri ve bilgi merkezinde çevrimiçi sorular ve cevaplar ve süreçler sağlayan bir Yükselen geliştiriciler topluluğu oluşturdu. Destek, uzaktan destek, deneyim paylaşımı ve diğer işlevler.
5. Üç büyük zorluğu aşın ve Huawei'nin vizyon araştırma planını yayınlayın
Temel AI araştırması açısından Huawei de derin bir birikime sahiptir.
İnovasyon yetenekleri açısından Huawei, sırasıyla CVPR 2020, CVPR 2019 ve ICCV 2019'da 33 makale yayınladı ve bildiri sayısı dünyanın ilk kademesine girdi.
Bilgisayarla görme araştırmalarının mevcut ilerlemesi, her zaman veri, model ve bilginin üç büyük zorluğuyla iç içe geçmiştir. Bu zorlukların üstesinden gelmek, hesaplamalı vizyonun temel araştırmasını hızlandırabilir.
Bu amaçla, Shengteng AI bilgi işlem platformunu temel alan Huawei, Huawei Vision Araştırma Planını yayınladı.
Huawei'nin Nuh'un Gemisi Laboratuvarı'nda hesaplamalı vizyon baş bilim adamı Tian Qi, "Amacımız, Shengteng AI bilgi işlem platformuna dayalı temel bilgisayar vizyon araştırmasını güçlendirmek ve MindSpore'a dayalı tam kodu uygulamak ve herkesin kullanması için açmaktır." Dedi.
Huawei Vision Araştırma Programının 6 alt programı vardır, spesifik içerikler aşağıdaki gibidir:
1. Data Iceberg Projesi
Plan, veri etiketlemenin darboğaz sorununu çözmek ve veri üretimini gerçekten manuel etiketlemenin yerini almaktır. 3 alt başlık içerir:
(1) Yüksek kaliteli veri üretimi: 1-2 yıl içinde, kalitesizlik ve yanlış üretilen veriler sorununun çözülebileceği umulmaktadır.
(2) Veri üretimi: Verilerin otomatik seçimi için algoritma, toplu olarak üretilen verilerden yüksek kaliteli verileri seçmek için tasarlanmıştır.
(3) Evrensel otomatik veri oluşturma: Farklı alt görevler için farklı veri oluşturma yöntemleri tasarlayın, böylece veri oluşturma kapsayıcı yeteneğe sahip olur.
2. Data Cube planı
Plan, çok modlu öğrenmeye yönelik yeni nesil akıllı görme algoritmalarını oluşturmaktır.
Araştırma içeriği, çok modlu veri nicel indeksi, çok modlu verilere karşılık gelen strateji araştırması ve çok modlu veri füzyon şemasını içerir.
3. Model Dokunmatik Yüksek Plan
Plan, büyük bir bulut tarafı modeli oluşturmayı ve çeşitli görsel görevlerin performansının üst sınırını yenilemeyi amaçlamaktadır. 3 alt başlık içermektedir:
(1) Tam alan ağ mimarisi araştırması: Sinir ağı mimarisinin arama alanının kısıtlamalarını aşmayı, daha fazla paradigma ve ağ alanı yapısında daha fazla değişiklik aramayı umuyoruz, böylece sinir ağı mimarisi otomatik aramayı gerçekten gerçekleştirebilir.
(2) Yeni operatör türlerini arayın: Operatörlerin tasarımının manuel yeniden kullanımdan yeni operatörlerin oluşturulmasına geçmesine izin verin.
(3) Gelişmiş arama modeli evrensel yeteneği: Aranan ağ, zayıf genelleme yeteneğine, saldırı direncine ve geçişe sahiptir.Ağ mimarisi aramasının genelleme yeteneğini geliştirebileceği umulmaktadır.
4. Model zayıflama planı
Plan, verimli bir uçtan uca görsel hesaplama modeli oluşturmayı amaçlamaktadır ve ayrıca 3 alt başlık içermektedir:
(1) Minyatürleştirilmiş ağları otomatik olarak arayın: donanım kısıtlamalarını otomatik tasarıma dahil edin, böylece algoritma farklı donanıma uyarlanabilir.
(2) Bir bitlik ağ nicelendirmesi: Bir bitlik ağ tasarlamayı umuyorum, böylelikle daha aşırı tam hassasiyetli ağ performansını ifade edebilir.
(3) Yeni bir toplama ağı türü oluşturun: Evrişimli ağda toplama işleminin tüm çarpma işlemlerinin yerini alacağı ve aynı zamanda verimli hesaplamalar için yeni yollar keşfetmek için çip hesaplamalarıyla birleştirileceği umulmaktadır.
5. Her şeyi önizleme planı
Planın amacı, vizyon modelinin bilişten algılamaya geçişi tamamlaması umuduyla vizyon için eğitim öncesi görevleri tanımlamak ve genel bir vizyon modeli oluşturmaktır.
Spesifik yöntem, bilginin çıkarılmasını ve sıralanmasını tamamlamak için yüz milyonlarca mertebede halka açık olarak etiketlenmemiş çok sayıda resim toplamaktır.
6. Dürüstlük planı
Planın amacı, akıllı davranışın kendisini veri açıklaması olmadan sanal bir sahnede doğrudan eğitmektir.
Sektördeki mevcut araştırma çok sınırlıdır ve aşağıdaki soruların yanıtlanması gerekir: Bilgi nasıl tanımlanır? Sanal bir sahne nasıl oluşturulur? Kullanıcıların gerçek davranışları nasıl simüle edilir? Veri ve aracıların güvenliği nasıl sağlanır?
Tian Qi, "Bu plan son derece zor olsa da, bu yolun gerçek yapay zekaya götüreceğini düşünüyoruz." Dedi.
Sonuç: Huawei'nin AI cevap sayfası
Huaweinin dönüşümlü başkanı Xu Zhijun bir keresinde Huaweinin yapay zeka stratejisini şu şekilde tanımladı: "Tıpkı M.Ö.'de tekerlekler ve demir, 19. yüzyılda demiryolları ve elektrik ve 20. yüzyılda otomobiller, bilgisayarlar ve İnternet gibi, Huawei de AI'nın bir teknolojiler koleksiyonu olduğunu kabul ediyor. Yeni bir genel amaçlı teknoloji. "
Bilgi çağında, devler rekabet eder ve ekoloji kraldır Pazar talebinin yönlendirdiği yapay zeka ekolojisi, çekirdeğini geliştiricilerle birlikte büyük teknoloji şirketlerinin rekabet edebilecekleri çekirdek savaş alanı haline geliyor.
AI çipleri, AI algoritması araştırması, açık kaynaklı AI çerçeveleri, AI uygulama geliştirme platformları, bulut tarafı AI hizmetleri ve uygulama sonuçları, geliştirici toplulukları ... Huawei, AI'nın ekolojik düzenine açıkça emin bir cevap yazdı.
Okuduğunuz için teşekkürler. Gemide takip etmek ve sizi teknolojide ön plana çıkarmak için tıklayın ~
