昇思之路,從AI基礎(chǔ)軟件到生態(tài)繁花

原創(chuàng) 腦極體 2024-04-02 17:22


在今年兩會(huì)政府工作報(bào)告中,明確提出了深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用,開展“人工智能+”行動(dòng),打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。伴隨著“人工智能+”首次被寫入政府工作報(bào)告,各個(gè)行業(yè)、各個(gè)領(lǐng)域競(jìng)相展開了對(duì)AI技術(shù)的探索與追尋,AI技術(shù)的發(fā)展熱情達(dá)到了全新高度。


在目前階段,AI技術(shù)是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎,已經(jīng)成為社會(huì)各界的高度共識(shí)。而如何讓AI技術(shù)源源不斷導(dǎo)入各個(gè)生產(chǎn)場(chǎng)景,成為產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界的發(fā)展源動(dòng)力,也就成為最受關(guān)注的話題。


這里我們必須看到,任何技術(shù)的普遍發(fā)展都離不開技術(shù)的茁壯成長(zhǎng)。比如“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來,離不開IP網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),以及社會(huì)化的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。“人工智能+”行動(dòng)的開展,也有賴于多種新型AI基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。其中在軟件層面,最為重要的一項(xiàng)就是AI框架。


AI框架是大模型的軟件底座,是各行業(yè)、各領(lǐng)域接觸人工智能技術(shù)、開發(fā)大模型的第一站,也是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展的核心力量。AI框架如何面向新時(shí)代,新任務(wù)長(zhǎng)足發(fā)展?如何將框架的技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為產(chǎn)學(xué)應(yīng)用的行動(dòng)力、生態(tài)發(fā)展的凝聚力?這些問題在今天都迫切需要答案。



近日,以“為智而昇,思創(chuàng)之源”為主題的昇思人工智能框架峰會(huì)2024在北京國(guó)家會(huì)議中心舉辦。會(huì)上公布了全新升級(jí)的昇思MindSpore 2.3版本,并展示了昇思在產(chǎn)學(xué)應(yīng)用,生態(tài)賦能多方面的最新進(jìn)展。


如何打通一條從技術(shù)領(lǐng)先,到深入產(chǎn)學(xué)應(yīng)用,賦能生態(tài)加速發(fā)展的AI之路?


在這場(chǎng)峰會(huì)中,昇思已經(jīng)給出了自己的答案。



降本增效筑通道

如何提升AI源動(dòng)力?


所謂AI之路,應(yīng)該是一條將底層技術(shù)高效引申到上層應(yīng)用、開發(fā)生態(tài)當(dāng)中,從而讓社會(huì)經(jīng)濟(jì)各個(gè)層面從基礎(chǔ)技術(shù)中汲取營(yíng)養(yǎng)的道路。只有這條路通暢、便捷、低成本,AI技術(shù)才能全面開花結(jié)果,“人工智能+”行動(dòng)才能夠價(jià)值最大化。


而在目前階段,想要實(shí)現(xiàn)這樣的AI之路還面臨著一系列挑戰(zhàn)。技術(shù)與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、學(xué)術(shù)研究、開發(fā)者生態(tài)之間還存在卡點(diǎn)和堵點(diǎn)。比如大模型開發(fā)成本大,難度高,各行業(yè)、各領(lǐng)域還難以完全掌握,再比如一些專業(yè)性強(qiáng),較為復(fù)雜的領(lǐng)域還無法實(shí)現(xiàn)技術(shù)的深層滲透。總體而言,想要將AI技術(shù)變?yōu)樯鐣?huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的源動(dòng)力,需要從三個(gè)層面來進(jìn)行升級(jí):



1.底座層。需要實(shí)現(xiàn)大模型訓(xùn)練效率更高,推理部署成本更低且全面提升開發(fā)易用性,實(shí)現(xiàn)訓(xùn)推能力全面升級(jí),開發(fā)效率全面提升。而這尤其需要深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架的升級(jí)與發(fā)展,在訓(xùn)練、推理與開發(fā)工具等方面實(shí)現(xiàn)持續(xù)進(jìn)化。


2.應(yīng)用層。AI技術(shù)需要與行業(yè)場(chǎng)景、科研領(lǐng)域進(jìn)行深刻互動(dòng),實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)與行業(yè)專精知識(shí)的立體結(jié)合,使能行業(yè)智能化升級(jí),從而拓展AI技術(shù)的應(yīng)用邊界,提升場(chǎng)景化復(fù)制能力。尤其在AI for Science等關(guān)鍵領(lǐng)域,需要AI技術(shù)與基礎(chǔ)學(xué)科研究者緊密配合、共同探索。


3.生態(tài)層。AI技術(shù)就像其他軟件技術(shù)一樣,沒有生態(tài)不成規(guī)模,生態(tài)繁榮能達(dá)到技術(shù)越用越好的效果。而生態(tài)發(fā)展需要技術(shù)平臺(tái)與產(chǎn)學(xué)研用各界以及無數(shù)開發(fā)者的有效互動(dòng),持續(xù)賦能。


由此可見,AI技術(shù)成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的源動(dòng)力,需要構(gòu)筑一條從底層技術(shù)到產(chǎn)學(xué)應(yīng)用,再到生態(tài)賦能的完整通道。而這,也正是昇思正在踐行的AI之路。



AI框架

昇思MindSpore 2.3全新升級(jí)


首先一個(gè)問題,是如何讓AI技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新,滿足產(chǎn)學(xué)各界對(duì)AI基礎(chǔ)軟件的期待和要求。


在這方面,昇思不斷精進(jìn)。在訓(xùn)練、推理以及模型開發(fā)等方面實(shí)現(xiàn)立體化、協(xié)同化的能力升級(jí)。這一思路充分體現(xiàn)在了最新發(fā)布的昇思MindSpore 2.3版本當(dāng)中。通過一系列升級(jí),昇思讓大模型開發(fā)訓(xùn)練更簡(jiǎn)、更穩(wěn)、更高效。


在訓(xùn)練方面,昇思可以支撐大模型實(shí)現(xiàn)原生高效訓(xùn)練。通過原創(chuàng)的多副本、多流水交織等8種并行技術(shù),使集群線性度達(dá)到90%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了業(yè)界不足60%的平均水平;通過整圖優(yōu)化及下沉執(zhí)行等,使得算力利用率達(dá)到55%,大幅超越了業(yè)界不足40%的平均水準(zhǔn);針對(duì)集群故障率高,恢復(fù)時(shí)間長(zhǎng)的普遍問題,通過編譯快照,昇思通過確定性CKPT技術(shù)實(shí)現(xiàn)20分鐘完成故障恢復(fù)。



在今天的大模型時(shí)代,大規(guī)模集群化的模型訓(xùn)練已經(jīng)成了業(yè)界的最大痛點(diǎn)。昇思通過一系列基礎(chǔ)能力的升級(jí),全方位破解了集群線性度、AI算力利用效率、訓(xùn)練故障恢復(fù)等核心難題,讓大模型訓(xùn)練不再充滿挑戰(zhàn)。


而在部署方面,昇思通過訓(xùn)推一體的架構(gòu)升級(jí)腳本、分布式策略,以及運(yùn)行時(shí)的統(tǒng)一,讓Baichuan2-13B推理部署在1天內(nèi)就可以完成;在大模型推理上,通過LLM Serving 實(shí)現(xiàn)推理吞吐提升2倍多;通過升級(jí)模型壓縮工具金箍棒2.0,實(shí)現(xiàn)千億大模型壓縮至十倍。這些能力確保了AI大模型不僅可訓(xùn)練,還能夠順利推理應(yīng)用,打通了AI落地的最后一公里。



除此之外,昇思還通過持續(xù)升級(jí)MindSpore TransFormers大模型套件,提供MindSpore One生成式套件等方式,全面提升開發(fā)者效率,讓開發(fā)者一周即可完成大模型全流程的開發(fā)。在重點(diǎn)的AI for Science領(lǐng)域,昇思聯(lián)合頂級(jí)科研機(jī)構(gòu)和伙伴打造了AI生物計(jì)算套件,包含蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、生成等20多個(gè)SOTA模型,加速相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)創(chuàng)新。


從訓(xùn)練到推理,再到一系列開發(fā)套件的升級(jí),昇思持續(xù)深耕AI技術(shù),讓AI基礎(chǔ)能力穩(wěn)固發(fā)展。


只有基礎(chǔ)軟件技術(shù)能夠源源不斷提供養(yǎng)分,才能實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用發(fā)芽,AI生態(tài)開花。



產(chǎn)學(xué)應(yīng)用之芽

以昇思構(gòu)筑AI for Science新范式


夯實(shí)了AI底座技術(shù)之后,需要將技術(shù)能力與應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行深入結(jié)合。尤其是在復(fù)雜、關(guān)鍵的領(lǐng)域,比如AI for Science當(dāng)中,更需要AI技術(shù)與科研工作進(jìn)行跨越式探索,以此讓AI框架在無數(shù)個(gè)行業(yè),無數(shù)個(gè)領(lǐng)域發(fā)芽生長(zhǎng)。


在峰會(huì)當(dāng)中,我們可以看到昇思如何與氣動(dòng)外形設(shè)計(jì)這一關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行結(jié)合,打通了AI for Science的新范式。所謂氣動(dòng)外形設(shè)計(jì),是指飛機(jī)、船舶、汽車等交通工具的氣動(dòng)外形設(shè)計(jì)。這一領(lǐng)域事關(guān)國(guó)計(jì)民生,并且研究、驗(yàn)證的成本巨大。非常適合AI大模型作為新研究工具的加入。在此前,我們經(jīng)常看到AI大模型在蛋白質(zhì)折疊、材料分析相關(guān)研究領(lǐng)域的應(yīng)用,昇思與氣動(dòng)外形設(shè)計(jì)的結(jié)合,又一次拓寬了AI for Science的邊界。



中國(guó)科學(xué)院院士、中國(guó)空氣動(dòng)力學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)唐志共表示:基于昇思MindSpore,生成式氣動(dòng)設(shè)計(jì)大模型平臺(tái)打破傳統(tǒng)設(shè)計(jì)范式,設(shè)計(jì)時(shí)長(zhǎng)由月級(jí)縮短到分鐘級(jí),滿足概念設(shè)計(jì)要求。未來該平臺(tái)將擴(kuò)展到航空、航天、船舶、高鐵、能源、汽車等多個(gè)氣動(dòng)領(lǐng)域的行業(yè),引領(lǐng)大型工業(yè)裝備的設(shè)計(jì)和制造能力跨越式發(fā)展。


據(jù)了解,生成式氣動(dòng)設(shè)計(jì)大模型平臺(tái)基于昇思AI框架完成了自主創(chuàng)新開發(fā)。在模型開發(fā)階段,昇思框架和流體力學(xué)套件MindSpore Flow提供全面的科學(xué)計(jì)算算法庫(kù)和模型通用接口,提升模型開發(fā)效率。在模型的訓(xùn)練階段,使用MindSpore多維分布式并行接口,基于成都智算中心算力支撐,模型和數(shù)據(jù)得以高效擴(kuò)展。在模型部署階段,使用昇思大模型套件,可以將專業(yè)知識(shí)融入氣動(dòng)設(shè)計(jì)大模型平臺(tái)。


通過串聯(lián)大語言模型、氣動(dòng)外形設(shè)計(jì)模型、氣動(dòng)預(yù)測(cè)模型和風(fēng)雷軟件等非AI工具,氣動(dòng)設(shè)計(jì)大模型平臺(tái)可以支撐多種氣動(dòng)外形設(shè)計(jì)場(chǎng)景,為一系列關(guān)鍵領(lǐng)域提供基礎(chǔ)科研支撐。


在各個(gè)行業(yè),各個(gè)科研領(lǐng)域,都可以看到昇思的AI技術(shù)上,長(zhǎng)出了AI應(yīng)用的新芽。假以時(shí)日,這些新芽會(huì)變成參天大樹。


AI技術(shù)也就由此開花結(jié)果,潤(rùn)澤四方。



生態(tài)發(fā)展之花

全面賦能學(xué)術(shù)與生態(tài)


從產(chǎn)學(xué)應(yīng)用這層再向上看,AI技術(shù)的未來發(fā)展,有賴于廣袤而繁榮的開發(fā)者生態(tài)。這就需要AI框架與產(chǎn)學(xué)各界積極合作,不斷強(qiáng)化人才培養(yǎng)與生態(tài)賦能等工作。在這一領(lǐng)域,昇思采取了全面賦能學(xué)術(shù)與生態(tài)的策略,通過多管齊下的方式,讓昇思的技術(shù)能力融入開發(fā)者需求,助力AI人才培養(yǎng)。



峰會(huì)當(dāng)中,昇思MindSpore開源社區(qū)理事長(zhǎng)丁誠(chéng)公布了昇思賦能學(xué)術(shù)與生態(tài)的四項(xiàng)行動(dòng)。


其中包括,昇思和中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)、鵬城實(shí)驗(yàn)室合作的學(xué)術(shù)論文基金2.0,將在未來3年內(nèi)攜手50多家全球AI學(xué)者,在學(xué)術(shù)領(lǐng)域不斷探索;昇思開發(fā)板應(yīng)用創(chuàng)新行動(dòng),基于香橙派開發(fā)板,提供系統(tǒng)化的案例、教程與支持,幫助開發(fā)者快速上手、快速入門、快速打造個(gè)性化應(yīng)用;昇思加速原生大模型孵化,通過激勵(lì)、專項(xiàng)技術(shù)支持和市場(chǎng)聯(lián)合推廣,支持更多伙伴從昇思遷移適配走向原生開發(fā);昇思開源社區(qū)實(shí)習(xí)活動(dòng),通過代碼實(shí)踐,讓開發(fā)者真正地實(shí)踐成長(zhǎng)。



除了以轉(zhuǎn)型行動(dòng)賦能生態(tài)發(fā)展,昇思還積極推動(dòng)開源事業(yè)創(chuàng)新,凝聚開源生態(tài)。2020年3月,開源昇思MindSpore AI框架正式推出,其后得到了廣大AI開發(fā)者的積極回饋,總訪問量已經(jīng)達(dá)到了數(shù)千,有超過687萬下載安裝使用,在碼云開源項(xiàng)目中綜合排名第一,服務(wù)企業(yè)數(shù)量超過5500家,合作高校360所。


2023年以來,基于昇思框架發(fā)表的頂級(jí)會(huì)議論文數(shù)量超過1200篇,在所有AI框架中排名中國(guó)第一,全球第二,已成為國(guó)內(nèi)最具創(chuàng)新活力的AI開源社區(qū)。Gitee是國(guó)內(nèi)第一大開源代碼托管平臺(tái),根據(jù)Gitee 指數(shù) 2.0 , MindSpore在各類指標(biāo)中表現(xiàn)優(yōu)異,成為Gitee-AI領(lǐng)域分類下全品類指數(shù) NO.1。由此,昇思MindSpore成為“Gitee中國(guó)最佳開源貢獻(xiàn)項(xiàng)目”,被開源中國(guó)董事長(zhǎng)馬越譽(yù)為“Gitee珍視的瑰寶”。


怒放的生態(tài)之花,開源之花,印證了昇思AI之路已經(jīng)全線貫通。從AI基礎(chǔ)技術(shù)到各個(gè)行業(yè)應(yīng)用,再到萬千開發(fā)者的信任,昇思已經(jīng)構(gòu)建出了全方位、立體化的AI開發(fā)底座。


在AI技術(shù)的時(shí)代浪潮里,社會(huì)經(jīng)濟(jì)希望智能化能力能夠兼容高效與穩(wěn)定,既好又快發(fā)展。


昇思的AI之路,是讓技術(shù)更加扎實(shí),應(yīng)用茁壯發(fā)芽,生態(tài)向上開花。以此為基礎(chǔ),AI才能生長(zhǎng)為參天大樹,變?yōu)闂澚褐摹R仓挥腥绱耍瑫r(shí)代對(duì)智能的呼喚才能變?yōu)楝F(xiàn)實(shí),AI技術(shù)才能夠新質(zhì)生產(chǎn)力的源泉。


腦極體 從技術(shù)協(xié)同到產(chǎn)業(yè)革命,從智能密鑰到已知盡頭
評(píng)論
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  • 產(chǎn)品使用18V供電,配套4串鋰離子電池,需要設(shè)計(jì)一個(gè)充電器。因?yàn)檩斎?8V,電池最高 16.8V,壓差僅 1.2V。因?yàn)閴翰钐 J褂瞄_關(guān)型的充電控制芯片不穩(wěn)定。嘗試自行設(shè)計(jì)一個(gè)。整體采用分立三極管 + TL431架構(gòu),分4個(gè)功能單元:使能控制回路、限流環(huán)路、TL431 精密恒壓反饋環(huán)路、PNP 功率管主功率輸出回路;實(shí)現(xiàn)完整鋰電池充電邏輯。使能控制回路按鍵按下:5V 電壓經(jīng) R12 (2kΩ) 送入 NPN 管 Q3 基極,Q3 飽和導(dǎo)通,對(duì)地拉低 R1、R2 組成的分壓控制節(jié)點(diǎn)電位;該節(jié)點(diǎn)直
    southcreek 2026-08-07 13:45 525瀏覽
  • 讓微弱脈沖信號(hào)更清晰——鎖相放大器集成Boxcar平均器在脈沖激光、泵浦-探測(cè)、時(shí)間分辨光譜、飛行時(shí)間質(zhì)譜等實(shí)驗(yàn)中,真正需要測(cè)量的信號(hào)往往只出現(xiàn)在一個(gè)很短的時(shí)間窗口內(nèi),卻被淹沒在遠(yuǎn)大于它的噪聲和背景之中。 針對(duì)這類穩(wěn)定重復(fù)的微弱脈沖與瞬態(tài)信號(hào),賽恩科儀為OE2052雙通道數(shù)字鎖相放大器帶來全新的Boxcar Averager功能升級(jí):在鎖相檢測(cè)之外,進(jìn)一步提供從周期波形觀察、門控測(cè)量到多周期平均的完整數(shù)字Boxcar測(cè)量鏈路。 Boxcar平均器,如何從噪聲中“截取”目標(biāo)信號(hào)?Boxcar平均器
    SSI_賽恩科儀 2026-08-07 15:49 48602瀏覽
  • 導(dǎo)語在現(xiàn)代高速數(shù)字電路設(shè)計(jì)中,信號(hào)的完整性已不僅是理想波形推演,而是一場(chǎng)與物理非理想特性正面博弈的工程實(shí)踐。濾波器芯片作為凈化傳輸鏈路的關(guān)鍵屏障,其核心挑戰(zhàn)在于:能否有效識(shí)別并濾除那些隱匿在電平跳變過程中的亞納秒級(jí)瞬態(tài)脈沖干擾,這類干擾持續(xù)極短,卻足以在高速鏈路中引發(fā)誤觸發(fā)。然而,傳統(tǒng)函數(shù)發(fā)生器受限于采樣率與邊沿速率,根本無法忠實(shí)復(fù)現(xiàn)如此狹窄且陡峭的異常波形。針對(duì)此困境,德思特TS-AWG7000系列任意波形發(fā)生器以17 GS/s采樣率與50 ps原生邊沿速度,為瞬態(tài)脈沖提供精細(xì)刻畫,配合SPG
    德思特測(cè)試測(cè)量 2026-08-05 14:06 5瀏覽
  • 做藍(lán)牙音箱的工程師大概都碰過這個(gè)局面。產(chǎn)品要連手機(jī)放歌,要本地播開機(jī)提示音和按鍵音,還要接 App 做配網(wǎng)和狀態(tài)上報(bào)。三件事拆開,早先的常規(guī)做法是音頻藍(lán)牙一顆料、數(shù)傳藍(lán)牙一顆料、本地播放再掛一顆小 MCU 加一片 Flash。板子越畫越大,BOM 越算越貴,待機(jī)電流和固件工作量也跟著漲。WT2605C 出來以后,這套需求可以集成到一顆芯片,就是 WT2605C-32N,該芯片采用QFN32 封裝,4×4 毫米,把音頻藍(lán)牙、BLE 數(shù)傳和 MP3 本地播放三樣全包了。對(duì)藍(lán)牙音箱來說,最實(shí)在的好處就
    唯創(chuàng)知音語音芯片 2026-08-06 15:14 427瀏覽
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