华为Atlas AI全栈软件平台揭晓,视觉+制造行业SDK 10月推出

2020-08-25 17:02   来源: 互联网

最近,华为在hai 2020生腾人工智能新产品全球推出时,正式发布了atatasAI全栈软件平台,名为"生腾,让我们拥有同样的智慧"。更值得注意的是,华为还开发了一个行业SDK,封装了华为在人工智能领域的基本算法和经验。


1.大赦国际已成为促进社会发展的关键引擎。


近年来,随着芯片计算能力的不断提高和数据量的爆炸性增长,人工智能技术也得到了前所未有的快速发展。尤其是在2016年谷歌AlphaGo人工智能成功击败Go世界冠军李世石之后,人工智能技术开始受到世界各国的关注和关注。最新数据显示,全球50多个国家已经将人工智能作为一项国家战略。


经过近几年的发展,以语音识别、语义识别、机器视觉等为代表的人工智能技术在商业应用中也得到了成功的实现,极大地促进了许多市场的发展,如智能扬声器、智能家居、安全监控等。


行业数据还表明,人工智能的这些个体能力在语音识别、图像识别、语义理解等方面已经开始超越人类,"听觉"、"视觉"和"语言能力"是人类最广泛使用的基本能力,这也意味着人工智能技术在人类日常生活和工作的许多方面的应用比传统的手工技术更加高效。


这也使得人工智能加速了对各个行业的渗透,成为推动各行业乃至整个社会经济发展的关键引擎。


普华永道(PricewaterhouseCoopers)分析称,到2030年,人工智能将使全球GDP增长14%,即15.7万亿美元(生产率增长6.6万亿美元,相关消费/商业市场增长9.1万亿美元)。


第二,全面释放人工智能计算能力,并发布Atlas全栈软件平台。


为了满足对人工智能计算能力日益增长的需求,华为推出了一系列基于胜腾人工智能芯片的加速模块、加速卡和服务器,如Altas 300/300 T加速卡、Altas 800推理服务器、Altas 800培训服务器、亚特兰大900(全球最快的人工智能培训集群),并已实现商业着陆。


华为胜腾计算业务总裁徐英通表示,华为的阿特拉斯系列硬件充分覆盖了端缘云全场景人工智能,构建了最强大的人工智能计算平台,能够满足数千家企业对人工智能计算的需求。


为了更好地帮助开发者充分释放华为Atlas硬件平台的AI计算能力,降低开发成本和提高开发效率,华为推出了Atlas全栈软件平台,包括CANN3.0、MindStudio2.0、MindS孔隙和MindX1.0四个软件平台。



其中,CANN3.0是支持整个场景AI开发的芯片的基本软件,也是获得华为盛腾计算资源的入口。它具有软硬件解耦的特点,可以向后兼容华为的全部硬件。开发者不需要修改代码,最多需要重新编译,以适应不同的计算和内存变化。


徐英通说,CANN3.0有三大创新:端到端云场景协作,AscendCL实现高效开发,发布硬件激增的计算能力。由于CAN3.0对底层硬件的高度适应,华为Atlas硬件在主流推理和培训模型的性能方面取得了行业领先地位。


根据华为公布的测量数据,在主流推理场景中,Atlas 300 I单卡可以实时处理80个频道1080 p、25 fps的高清视频,是行业的两倍。在培训现场,基于Atlas 800的性能也远高于行业同类产品的性能,平均领先2.5倍。


MindStudio2.0是华为为开发人员创建的一套非常简单的全过程开发工具,它可以有效地完成端到端的开发,从而使开发人员在操作员开发、模型培训、模型推理、应用程序开发、应用程序部署的整个过程中能够在一套开发工具上实现,而不需要完成不同的工具,可以大大降低开发门槛。


MindX1.0是华为的盛腾应用程序支持平台,面向业务开发人员,包括深度学习平台MindXDL、智能边缘平台MindXEdge、最佳模型库ModelZoo和行业扶持SDK。


其中,MindXDL深度学习平台专注于数据中心设备和计算资源的统一管理和调度,支持商业深度学习系统的快速发展。MindXEdge智能边缘平台是一个轻量级的边缘计算资源统一管理、操作和维护平台,通过这两个平台的结合,可以一键部署各种设备的侧云协同推理服务,该平台的内存开销只有256 MB,CPU利用率仅为3%。


此外,MindX1.0集成了按场景和框架分类的首选模型库ModelZoo,这也是支持MindXDL和MindXEdge两个深度学习平台的关键。目前,ZoModelo按场景和框架提供了20多个高性能模型,并将在下半年增加到50多个。



硬件是人工智能的基础,软件是人工智能的未来!华为已经突破了硬件的瓶颈,Atlas全栈软件平台将进一步从硬件上释放AI计算能力,为数千家企业提供服务。华为胜腾计算业务总裁徐英通说:"在任何地方都可以很容易地使用人工智能,性能极高使得人工智能可以使用。"这就是我们的愿景!


三.华为亚特兰赛产业SDK,使数千家银行和上百个行业得以运作


华为在将人工智能应用整合到千星百业的道路上走得更远。为了使华为亚特兰蒂斯AI能够更好地增强各种行业的能力,华为推出了Atlas行业扶持SDK。


据报道,华为Atlas行业扶持SDK的主要设计目标是解决客户面临的痛苦和困难:1。提高开发效率,提供通用业务模块,专注于用户核心组件,提供完整的业务流程,用户快速修改适配,提供简洁、抽象的功能组件,减少迁移的难度;提高业务性能,提供高性能的编程框架,提供优化的芯片功能模块,用户不需要深入优化;降低学习成本,高度抽象的硬件能力,减少对底层API的暴露;提高可扩展性,业务模块化,支持灵活扩展,简化模块功能,快速重用服务。


由于行业扶持SDK需要收集丰富的行业知识,并结合人工智能的实践经验,因此需要各行业的成功企业与华为合作来推广它。然而,华为根据其行业经验和实践,推出了两个主要的行业AI应用程序开发包(SDK):mxVison和mxManufacture,支持视频分析和制造。


一般来说,视频分析应用程序的开发周期很长,而中等复杂度的应用程序开发需要10个人月。华为的mxVisionSDK得益于api的简单设计、高度抽象、插件式的开发模式,摆脱了多进程和多线程通信的复杂逻辑,并在sdk中提供了大量可配置的插件,因此视频分析应用程序的开发可以减少多达90%。


目前,基于Atlas的华为松山湖智能制造方案已在华为计算产品生产线上使用,使AI贯穿于制造的各个环节,在完成标签缺陷检测、螺丝钉缺失等"二级检测"的过程中,质量检测的准确率将从以往传统机器视觉质量检测的90%提高到99%。质量检验员的工作效率将提高三倍。


目前,视觉技术已广泛应用于工业场景中。除了标准设备外,还有与产品过程密切相关的视觉或应用场景。然而,随着产品过程变得越来越复杂,检测精度也越来越高,在这一过程中将给视觉带来极大的挑战。


华为工业自动化视觉实验室主任吴嘉云博士说:"通过部署我们的智能制造解决方案,我们可以为工厂的生产带来三大类的好处:第一,改变人工视觉检查,减少人工质量检查人员的强度,同时将无法量化的经验转化为可量化的标准。第二,它可以提高设备的性能,不需要人工重复调整参数,以提高生产设备的良好率;第三,它可以增加生产线的灵活性,即适应性。"。


image.png

例如,在生产线上组装的材料来自不同的供应商,材料的磨削过程与不同的供应商不同,这是肉眼看不见的,但在成像过程中却会出现。一个产品的成像非常清晰和自然,下一个产品可能因为其不同的灵敏度而暴露。此时,通过 Ai 解决方案,我们可以恢复暗光,降低光源的成像亮度,并通过 Ai 算法将图像提高到正常的可验证成像质量。例如,在一个 400 平方毫米的场景中,识别和定位 3。5 毫米×35 毫米 QR 码,如何改进算法和鲁棒性以更好地适应场景?我们需要将工业编码规则转化为视觉特征,然后结合纹理,使算法与工业知识和经验相结合,以解决实际问题。例如吴嘉云博士说。


人工智能已经实现了站级、线级和车间级在华为工厂的规模应用。" 华为工业自动化视觉实验室主任吴嘉云表示,在会议现场,华为工厂的 80 多条生产线应用了覆盖服务器、5G、终端等产品,这些规模应用的经验积累也将封装在制造业 SDK 中。


值得期待的是,可视化 + 制造业 SDK 将于 2020 年 10 月正式推出。

责任编辑:萤莹香草钟
分享到:
0
【慎重声明】凡本站未注明来源为"电商观察网"的所有作品,均转载、编译或摘编自其它媒体,转载、编译或摘编的目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。如因作品内容、版权和其他问题需要同本网联系的,请在30日内进行!