Huawei a făcut un pas imens spre realizarea visului său de AI incluziv. Compania a făcut oficial MindSpore disponibil open source și, astfel, a pus la dispoziția comunității de sursă deschisă un instrument neprețuit pentru învățarea aprofundată. MindSpore pentru toate scenariile ofera colaborare cloud-edge-dispozitive, bariere mici de intrare pentru dezvoltare și calcule paralele distribuite eficient. Cum schimbă de fapt MindSpore lumea AI?
Huawei a început cu dezvoltarea de echipamente fizice și ulterior, s-a extins pentru a include AI. Dar un lucru a rămas constant: Nu s-a temut niciodată de provocări în calea inovației. A produs mai întâi cipuri. Mai mult de un deceniu, Huawei a investit 400 de miliarde CNY (56.3 miliarde USD) în cercetare și dezvoltare și a scos pe piață cipuri precum Tiangang, Kirin și Ascend. Huawei se apleacă acum asupra mediilor AI. Vrea să coboare barierele de intrare pentru dezvoltarea AI, să ajute dezvoltatorii să porteze coduri mai ușor și să încurajeze colaborarea la cerere în toate scenariile.
Huawei este motivat de un singur scop: să construiască o lume inteligentă, complet conectată. Președintele rotativ al Huawei, Eric Xu, a lansat MindSpore la HUAWEI CONNECT 2018. A fost mesajul Huawei către cei din industrie: Un nou jucător major a intrat pe arena mediilor AI. Acum, conducătorul științific din spatele MindSpore, Dr. Chen Lei, a anunțat că mediul de calcul IA pentru toate scenariile, primul din China, este oficial cu sursă deschisă. MindSpore a fost deschis în versiunea alfa începând cu luna aprilie din acest an, pentru aplicații în lumea reală realizate de dezvoltatori.
MindSpore: Busola Huawei în teritorii necunoscute
„Un nou orizont în industria de calcul ne așteaptă, în valoare de 2 trilioane de dolari” a spus Vice-președintele Huawei, Ken Hu, la HUAWEI CONNECT 2019. Huawei a pus deja temelia de echipamente fizice pentru explorarea acestei noi oportunități. Pasul următor va consta în construirea de software. Dar nu va fi ușor.
Primul obstacol implică barierele internaționale în calea dezvoltării tehnice și comerciale. Prin urmare, Huawei trebuie să aibă un mediu de calcul independent pentru toate scenariile ca să poată rezolva toate aceste probleme care amenință să pună capăt proiectului chiar înainte de a-l începe. Al doilea obstacol se referă la starea actuală a cadrelor de învățare aprofundată (deep learning). Cadrele existente de învățare aprofundată cu sursă deschisă descurajează uneori dezvoltatorii să colaboreze activ sau să adopte lucruri noi prin barierele de intrare înalte, costuri ridicate de exploatare și lansare dificilă.
În ciuda acestor dificultăți, misiunea inițială a MindSpore rămâne aceeași: să fie un mediu cu sursă deschisă pentru practica învățării aprofundate și pentru includerea tuturor scenariilor. MindSpore este personalizat pentru vederea calculatoarelor (computer vision, CV), procesarea limbajului natural (natural language processing, NLP) și alte domenii similare de IA. Oferă specialiștilor din știința datelor și inginerilor de algoritme o dezvoltare ușor accesibilă cu timpi de execuție eficienți și un suport nativ pentru procesoarele IA Ascend și co-optimizarea software/hardware. MindSpore va construi la nivel global o comunitate AI deschisă și va antrena un ecosistem înfloritor pentru co-optimizarea software/hardware de AI.
Funcționalități principale puternice pentru dezvoltare practică
MindSpore necesită numai ca dezvoltatorii să stăpânească cunoștințele de bază despre tensori, operatori, celule, modele și limbajul de programare Python fără o curbă abruptă de învățare pe multe dintre complexitățile subiacente. Dr. Chen Lei a prezentat caracteristicile-cheie ale MindSpore în foaia de parcurs și a subliniat angajamentul Huawei de a încorpora în continuu cererile venite din partea participanților din comunitatea MindSpore pentru a crea un mediu în continuă îmbunătățire.
Să vedem care sunt caracteristicile principale MindSpore:
1. Diferențiere automată
În prezent, mediile populare de învățare aprofundată au trei tehnologii de diferențiere automată: TensorFlow convertește un model în fluxuri de date statice la compilare și execută diferențierea automată pe graficele statice. PyTorch generează dinamic fluxuri de date prin supraîncărcarea operatorilor și execută diferențierea automată pe graficele dinamice. MindSpore execută diferențierea automată în baza conversiei codului-sursă. Execută conversia diferențială automată pe reprezentarea intermediară (expresii ale programelor în timpul compilării) folosind compilatorul „la timpul potrivit” (just-in-time, JIT). MindSpore oferă suport pentru structuri complexe de fluxuri de control, precum while/if/for și programare flexibilă a funcțiilor, precum funcții de ordin superior și închideri.
2. Paralelism automat
Paralelismul automat folosește un cod algoritmic serial pentru implementarea instruirii paralele distribuite și menținerea unei performanțe înalte. Paradigmele instruirii paralele distribuite includ paralelisme de date, modele și hibride. MindSpore folosește un tip nou de instruire paralelă distribuită care integrează aceste paradigme.
3. Prelucrare eficientizată a datelor
MindSpore folosește MindData pentru prelucrarea paralelă în timpul instruirii, inclusiv încărcarea datelor, augmentarea datelor și instruire importată. Are interfețe de programare ușor de folosit și oferă procesarea unor volume ample de date pentru toate scenariile, inclusiv CV și NLP. MindData are module c_transforms și py_transforms pentru augmentarea datelor. Are suport pentru operatori personalizați de augmentare a datelor.
4. Motor eficient pentru execuție grafică
Operațiile de prelucrare grafică din MindSpore se împart pe verticală în trei straturi: controlul execuției,funcție de service și managementul datelor. Operațiile grafice se împart pe orizontală în șase pași: pregătire, divizare, optimizare, compilare, încărcare și execuție. Motorul grafic din MindSpore poate converti grafice front end astfel încât să poată rula eficient pe hardware Ascend.
5. Optimizare profundă pentru colecția de modele (Model Zoo)
MindSpore va oferi peste 30 de modele profund optimizate până în al 4-lea trimestru din 2020 în Model Zoo pentru utilizarea directă de către dezvoltatori. MindSpore oferă și un instrument de vizualizare pentru instruire individuală și urmărirea sursei unui model multi-instruit pentru depistarea rapidă a problemelor în cadrul procesului de instruire a modelelor.
6. Designul avansat reduce barierele de intrare pentru toate scenariile
MindSpore folosește experiența practică și cercetările extinse ale Huawei în punctele dureroase ale industriei. Huawei a observat că există un gol imens între cercetare și aplicații în domeniul IA. MindSpore vine ca o punte peste acest gol cu trei concepte de proiectare.
7. O nouă paradigmă de programare
Noua paradigmă de programare IA folosește expresii matematice native pentru a încuraja inovația și explorarea în domeniul IA. Dezvoltatorii pot căuta automat politici paralele printr-o singură linie de cod și pot implementa procesarea paralelă indiferent de arhitectura subiacentă.
8. O nouă paradigmă de execuție
MindSpore folosește din plin puterea de calcul a echipamentelor fizice cu transferul imaginii complete pe dispozitive și optimizarea aprofundată a graficelor. MindSpore scurtează instruirea modelelor în clasificarea imaginilor cu 23% prin ResNet-50 și durata modelelor chinezești pre-instruire cu 62% prin BERT.
9. Colaborare la cerere în toate scenariile
MindSpore lansează un mediu pentru dispozitive, edge și cloud. Această strategie de a dezvolta o dată și de a lansa oriunde dă un avânt dezvoltării și eficienței la lansare. Dezvoltatorii, universitățile și comunitățile de sursă deschisă sunt vitale pentru un ecosistem prosper. MindSpore va încuraja colaborarea globală cu dezvoltatori, universități și comunitățile de sursă deschisă.
Vor exista programe personalizate de asistență pentru fiecare grup.
* Acest articol este un advertorial și poate conține informații cu care nu suntem neapărat de acord
