未來已來，AI已至。近幾年華為昇騰提出普惠AI戰略，將AI開發者作為普惠AI戰略的核心，視開發者的成功為產業的成功，從產學研多方面加大AI人才生態的佈局建設。到今年為止已與100多家高校達成合作並開設了華為昇騰人工智慧系列課程。在開發方面，華為昇騰自研昇騰AI系列晶片，全棧AI框架與開發工具，從多方位輔助AI開發者掃除進階障礙。華為昇騰的理念便是：開發最好用的基礎軟硬體平臺，打造最好用的平臺工具，讓更多人加入AI浪潮。在10月17日下午的武漢昇騰開發者沙龍上，華為昇騰產品線的資深工程師親臨線下向廣大開發者詳細解讀了昇騰生態與技術原理，與現場開發者展開熱烈討論。現在就讓我們來一起看看華為昇騰為AI開發者都準備了哪些驚喜吧！

領導致辭環節

華為武漢研究所所長 張繼超

華為武漢研究所所長張繼超先生首先上臺作演講致辭，感謝來參與沙龍的線上線下嘉賓，隨後張繼超先生從巨集觀上概述了華為昇騰框架結構。他表示到：華為始終圍繞著資訊採集、資訊傳送、資訊儲存、資訊的學習推理與分發等方面，從一整個資訊流來佈局搭建華為產業鏈。10月11日，國內首個人工智慧計算中心落戶武漢，AI產業要做的不止是創新，更要與實際產業結合，為實現現代化建設打下堅實的基礎。

華為昇騰戰略與業務發展總經理 劉鑫

第二位演講嘉賓是華為昇騰戰略與業務發展總經理劉鑫先生。劉鑫先生在這一部分著重解讀了為何華為將開發者放在公司的戰略核心上以及華為昇騰產品是如何將開發者放置在核心上的。根據權威資料顯示，AI相關人才在當下的供需關係上只有1%，在行業滲透率方面僅有4%，這就表明了在未來科技競爭中，最核心的資產便是研發人才。

AI開發者的成長路線在所有開發者中是較為艱難的一條發展路線。成長為一個合格的AI開發者需要走很長的路，學習AI框架、AI模型、AI演算法、模型調優以及模型訓練，而且到應用部署階段還會遇到很多難題。所以華為將人才作為核心戰略，先成就AI開發者的成功，再談華為的成功。

武漢市東湖高新區招才局人才辦副主任 容偉

武漢市東湖高新區招才局人才辦副主任容偉發表了以創業者為主題的演講。容偉先生為大家講述了在AI科技背景下，政府將扮演什麼樣的角色。第一點容偉先生講述了政府的服務理念：讓出份額，把蛋糕做大。加大對人才的引進力度，促進武漢科技行業發展。第二點容偉先生從政策層面提到：為企業提供透明環境，公開政策，政府會兌現人才引進的承諾，為企業與人才搭建平臺，促進資源流動，為人才與企業之間架起橋樑。第三點容偉先生提到了政府的服務理念：服務只有宗旨，沒有邊界，盡最大的能力與努力去做對人才和企業都有幫助的事情，熱切地表達了對人才的重視與渴望。容偉先生提到，政府渴望人才的同時也允許失敗。正確的去引導人才，所謂容不下魚龍混雜，就有不了魚躍龍門。

技術分享環節

華為昇騰AI技術專家 孔熾斌

在Atlas 板塊來自華為昇騰AI技術專家的孔熾斌先生首先介紹了昇騰達芬奇架構，AI計算主要以神經網路推理為主，而在推理層面上大約有90%是矩陣乘運算。針對主流的AI推理硬體來說，矩陣層的運算單元相對來說較少，這樣會導致矩陣層運算效率較低。針對這個問題，華為提出了一個新的架構——達芬奇架構。達芬奇架構是專門為AI計算設計的架構，它裡面主要有三個計算單元，Cube、Vector、Scalar，其中Cube計算單元用來負責矩陣乘法運算，與現在主流的GPU的處理速度相比有很大的提升。

在晶片層之上，華為還在端邊雲推出了Atlas系列產品。針對專業客戶與普通使用者，晶片使能層分別開放了統一程式設計介面AscendCL和行業SDK，方便使用者操作底層硬體和快速部署業務。孔熾斌先生還講述了Atlas推理應用軟體開發流程。他重點介紹了Atlas軟體棧，Atlas推理應用軟體開發需經過工程準備、模型轉換、運算元開發及除錯、業務開發及除錯、效能優化五個方面。在模型轉換模組開發者可以使用ATC命令，ATC命令將開源框架的網路模型以及運算元json檔案轉換成昇騰AI處理器支援的離線模型。在業務開發模組講解了ACL軟體架構的基本概念。ACL是Atlas2.0軟體架構，使用者可以在ACL上進行深度學習的應用程式的開發。其中ACL豐富的API庫方便使用者應用程式獲取AI處理器的計算能力、資源管理和媒體處理等能力。最後通過批量摳圖功能，在精簡執行緒數以及推理併發優化等方面著重講解Atlas在業務優化的內容。

華為昇騰AI資深佈道師 何劍

隨後是華為昇騰AI資深佈道師何劍對MindStudio進行深度解讀。MindStudio是一套基於IntelliJ框架開發的工具平臺，提供了應用開發、除錯、模型轉換功能，同時還提供了網路移植、優化和分析功能，為使用者開發應用程式帶來了極大的便利。針對運算元開發方面，提供了全套的開發、調優能力；針對網路模型開發方面，集成了離線模型轉換工具、模型量化工具、模型精度比對工具、日誌分析工具；針對計算引擎開發方面，預置了典型的分類模型。MindStudio不僅僅是一個IDE工具，它所整合的大量提升效率的工具可以幫助AI開發者極大地降低開發門檻。

昇騰MindSpore高階工程師 王俊

每一個深度學習框架都會面臨很多新的問題，隨著模型的規模和複雜度的提升，需要框架有很好的分散式並行處理能力，王俊首先介紹了MindSpore的總體構圖：MindSpore推出Application+Bigdata自動並行能力。訓練模型時需要龐大的算力，所以要求每一個深度學習框架最好能支援多樣性的異構算力。很多公司推出自己的NPC，因此MindSpore可以同時支援華為自研的NPU、GPU與CPU。MindSpore內建大量API，讓開發者更易上手。最後MindSpore能保障模型的高穩定性，提高模型抗攻擊能力。MindSpore目前是業界第一款支援自動並行的架構，其效能相對業界主流架構，有很大的效能提升。王俊還提到華為MindSpore是為AI而生，但是不應該只為AI服務，希望昇騰加MindSpore組合能為更多行業賦能。華為MindSpore在今年3月28日正式開源，使用者將逐漸觸達全球。MindSpore相對於自己來說成長了很多，但和 TensorFlow還是有一定的差距，所以MindSpore歡迎更多開發者加入其中，共建AI生態。

NAIE雲服務技術專家 段廣

段廣先生為大家分享的主題是基於昇騰的海量硬碟故障檢測模型實戰。NAIE（N：網路Network，AI：人工智慧，E：引擎Engine）雲服務的使命便是希望把人工智慧引入到通訊網路中，從而賦能整個網路，讓網路更智慧。NAIE雲服務目前已經服務華為內部的網路產品與解決方案，包括無線、接入網、傳送網、核心網、數通等產品線去做AI特性開發，NAIE雲服務的演講是從通訊網路這個行業看昇騰的生態發展情況。隨著5G的來臨，2G、3G、4G到5G四世同堂，這加大了網路運維難度。網路部署和維護的複雜度越來越高，運維越來越困難，如果運用人工智慧技術輔助可以提高效率降低成本。

NAIE雲服務提供了一站式網路AI特性開發平臺，NAIE作為網路的大腦，收集網路的執行資料，訓練出相應的模型，把模型部署在網路和網元當中，根據網路態勢的變化，去做網路的排程，做到能源使用效率、資源使用效率以及運維效率的提升，最後為客戶的體驗帶來提升。為了達成這個目標，NAIE基於華為昇騰的全棧技術架構，提供了資料服務、模型訓練服務和網路AI框架，包括豐富的電信領域SDK、運算元和工具鏈，極大提升資料治理、演算法開發、模型訓練、模型部署的效率。最後通過資料中心硬碟故障檢測這個案例講解了如何使用NAIE雲服務做AI特性開發以及帶來的業務收益。

精彩的華為昇騰DevRun開發者沙龍武漢站到這裡便告一段落了。在這簡短的時間裡，線上線下開發者在華為資深導師的帶領下初步領略了華為昇騰生態的設計初衷，應用流程與應用現狀。這場沙龍只是一份小小的開胃甜點，紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。更深的體會與理解需要你親自上手昇騰開發工具。昇騰技術開放日今年已經走到了成都、杭州、廣州、上海、深圳、蘇州、南京、武漢，接下來還將來到西安、北京、天津，更多精彩請大家拭目以待！這是AI開發者最好的時代，快開始你的學習吧！

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