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云+AI+5G 的新時代里,華為云 ModelArts 如何引領中國 AI 開發平臺?

發布時間:2019-09-09 17:31:45

如果以 2006 年亞馬遜發布第一個云服務 S3 算起,云計算已經誕生了 13 年,而在最近幾年,隨著 AI 技術快速發展,云與 AI 的結合,正在釋放全新的計算和智能紅利。

這也是上周華為智能計算大會傳達出的信號,在這場會議上,華為云中國區總裁洪方明介紹了華為在「云+ AI」的探索以及一系列進展,洪方明透露,僅在過去半年,華為云客戶數量增長了 33 倍,超過 170 萬企業客戶和開發者選擇了華為云。

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另據公開資料顯示,IDC 公布的最新數字中,華為云以營收超過增長超過 300%,PaaS 市場份額增速近 700% 的成績進入中國云計算市場前五,同時也是全球市場增速最快的云計算公司。

上述成績的背后,充分展現了華為「云+AI」戰略的正確性,自 2018 年確立 AI 戰略之后,華為基于鯤鵬生態,打造了從芯片到服務器的 AI 基礎設施,不久前發布的晟騰 910 芯片,無論是算力還是功耗都領先行業,與此同時,華為還持續構建了全棧全場景的 AI 解決方案和產品,滿足企業、開發者對于 AI 的多樣化需求。

在華為云一系列 AI 產品中,AI 開發平臺 ModelArts 的重要性不言而喻。一方面,ModelArts 往下對接 AI 開發框架,如 Tensoflow 以及華為即將開源的 MindSpore,往上則與 AI 通用技術、行業方案協同;另一方面,ModelArts 作為一站式 AI 開發平臺,其產品體驗、技術以及整合能力如何,部分意義上也決定著 AI 開發者對于華為云 AI 能力的認可度。

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那么,華為云 ModelArts 的技術能力到底如何?在全球日益增長的云端機器學習開發需求中,ModelArts 是否能繼續推進華為「云+AI」的戰略,并在未來「云+AI+5G」的技術潮流中搶占制高點呢?

在回答這些問題之前,不妨先從行業視角去看看當下機器學習開發的現狀以及所面臨的挑戰與機遇。

機器學習開發的痛點

與過往幾十年成熟的軟件開發相比,機器學習開發有著極其鮮明的特點,比如它需要海量的數據做支撐,對于絕大多數中小企業和個人開發者而言,業界多個開源數據集或許可以滿足基本需求。640 (2).jpg

其次,機器學習開發對于計算能力的需求非常大,如果在本地通過 GPU 訓練模型,且不說價格有多昂貴,只說當下機器學習模型算力的發展速度,早已超越了摩爾定律「18 個月翻一番」的行業規律,根據 2018 年 OpenAI 的調查數據,自 2012 年開始,機器學習訓練所用的算力需求,平均每 3.43 個月便會翻倍。

這意味著,使用本地 GPU 訓練機器學習模型是一個「無底洞」,成本高昂、訓練效率低下。剩下的選擇就只能依靠云端,這也是過去幾年Google、亞馬遜、阿里相繼推出基于云端的機器學習平臺的原因所在。

但面對如此多的平臺選擇,企業和開發者不得不面臨一系列新問題。比如,在 Google 等海外云服務沒有落地國內的背景下,如何解決機器學習模型訓練與部署的時延問題?再比如,中美兩國人工智能開發、創業的大環境有很大差異,海外這些云端服務的 AI 能力到底能多大程度滿足中國開發者的開發需求,這些都是一個巨大的問題。

更重要的一點,機器學習開發是一個復雜的流程,在這個流程里,涉及到數據收集、數據標注、模型訓練、算法調參優化、模型部署等多個階段,不同階段有著不同的計算需求,比如,由數據科學家和機器學習研究人員完成模型構建和訓練,而部署則由軟件工程師、機器學習工程師和數據工程師來完成,再比如,模型訓練通常由多人在多臺虛擬服務器上完成,而部署模型需要具備擴展能力,能夠處理海量的 API 請求。

上述幾點,構成了當下機器學習開發領域的幾個痛點,這對所有云端機器學習平臺而言都是機會,接下來我們來看看華為云 ModelArts 如何破解這些痛點,從而實現機器學習一站式開發的愿景。

三大優勢使能機器學習開發

云計算的出現,改變了過往技術基礎設施的計費模式,按需付費或按時付費成為云時代最顯著的商業特征。上文也提到,機器學習對于計算能力的需求非常大,那么如何縮短云端機器學習的時間,加快模型訓練、模型部署的進程,成為擺在包括華為云 ModelArts 在內的所有云端機器學習平臺面前的一道難題。

華為云的工程師通過技術突破解答了這道難題。2019 年 3 月份,在斯坦福大學發布的最新 DAWNBench 榜單里,華為云 ModelArts 獲得圖像識別訓練和推理性能雙料冠軍,將模型訓練時間大幅縮減的同時實現了超強推理性能。

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來看一組具體數字,在訓練性能方面,ResNet50_on_ImageNet 上的測試結果顯示,當采用 128 塊 V100 時,華為云 ModelArts 上模型訓練時間僅需 4 分08 秒,與 2018 年 12 月創下的 9 分 22 秒紀錄相比又快了一倍,比此前 fast.ai 在 AWS 平臺上的訓練速度快 4 倍;在推理性能方面,華為云 ModelArts 識別圖片的速度是排名第二廠商的 1.7倍、亞馬遜的 4 倍以及 Google 的 9.1 倍。

斯坦福大學 DAWNBench 是全球人工智能領域最權威的競賽之一,是用來衡量端到端的深度學習模型訓練和推理性能的國際權威基準測試平臺,華為云 ModelArts 能取得這樣的成績,展現了其在機器學習平臺的技術優化能力,通過技術創新降低機器學習平臺的使用成本,最終將技術紅利讓給企業和開發者

另一方面,AI 的快速發展,必須要降低 AI 技術門檻,特別是機器學習模型訓練、部署的技術門檻。華為云 ModelArts 也踐行了華為公司「把復雜留給自己,把簡單帶個客戶」的理念,內置了自動(機器)學習特性,通過算法實現模型訓練的參數自動化選擇和模型自動調優,讓零 AI 基礎的業務開發者快速完成模型的訓練和部署,甚至在一些場景中可以實現零代碼開發 AI 模型。640 (5).jpg

其次,如果說技術創新為開發者降低了技術門檻與使用成本,那么 ModelArts 在 AI 全流程開發的平臺能力,則解決了開發者在機器學習冗長流程的眾多難題。

這里不得不提 ModelArts 的「前世」,作為從華為內部衍生的產品,ModelArts 也是華為內部 AI 開發能力的集中展現。華為內部擁有眾多算法工程師、AI 開發者以及AI 工程人員等,他們能夠理解 AI 開發過程中數據標注與準備、模型訓練、模型調優、模型部署等流程的關鍵點,因此,最終提供給企業和開發者的產品也具備了一站式的 AI 開發能力。

比如,為了解決機器學習中數據標注耗時耗力的行業難題,ModelArts 通過內置 AI 數據框架,以 AI 機制來治理數據,再通過迭代訓練解決標注的數據量問題,這在數據量較大的場景中可百倍提升數據標注效率。

而在模型訓練和部署階段,除了上文提及的部署時間縮短之外,ModelArts 已實現一鍵推送模型到所有邊緣、端的設備上,云上的部署還支持在線和批量推理,可滿足大并發和分布式等多種場景需求。

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更進一步,ModelArts 還擁有全流程可視化管理,可以幫助開發者快速了解模型訓練的進展,ModelArts 提供了從數據、算法、訓練、模型、服務全流程可視化管理,通過任意一個對象查看這個流程,真正做到了工作流的可視化。

與此同時,利用混淆矩陣和熱力圖,開發者還能在模型訓練結束后拿到一份可視化的模型評估報告,幫助企業和開發者快速進行評估模型或模型優化。

其三,從技術創新到產品全流程,ModelArts 還在生態使能上有自己的思考。AI 市場就是其中一例,這是一個基于 ModelArts 構建的開發者生態社區,提供了 AI 模型、API 交易、數據、競賽案例等內容共享功能。

在這個市場,不管是科研機構還是 AI 應用開發商、解決方案集成商,抑或是不同行業不同類型的企業,都可以快速找到符合自身需求的技術或商業機會,有效連接 AI 開發生態鏈各參與方,加速 AI 產品的開發與落地,也保障了 AI 開發生態鏈上各個參與方的商業利益。

正是在技術、平臺能力以及生態層面的使能,華為云 ModelArts 自發布以來很快擁有了大量「粉絲」,已應用在醫療、智能制造、自動駕駛、智慧城市、建筑、園區等場景中,幫助包括金域醫學、廣聯達、云廬科技在內的眾多企業及開發者加快 AI 訓練和部署,推動這些領域踏上 AI 的快車道。

寫在最后:云+AI+5G的變革才剛剛開始

過去幾年,業界普遍認為,AI 是一項通用目的技術。這意味著,所有行業都有可能被 AI 帶來的技術與理念所重構,這是技術進步帶給產業的全新機會。

華為自 2018 年確立全棧全場景的 AI 戰略之后,打造了一系列聚焦 AI 的底層產品到平臺能力,逐步覆蓋 AI 芯片、AI 框架、AI 開發平臺等完整的 AI 技術架構,與華為在云、5G 的技術和產品優勢一起,使能各行各業,推動行業數字化、智能化的變革。最新的消息是,華為將擔當建設唯一基礎軟硬件國家 AI 開發創新平臺的重任,這也是國家層面對于華為 AI 技術能力的認可。

而 ModelArts 作為貫通 AI 底層架構與 AI 基礎能力的開發平臺,也肩負著使能各行業 AI 開發流程與生態搭建的平臺使命,在 5G 技術紅利逐步顯現的當下,ModelArts 的技術、平臺能力以及生態建設,已然構成了華為云在 AI 領域迅速發展的先鋒部隊。當普通用戶都可以以極低成本訓練一個模型,當企業級開發者可以一站式完成復雜模型的訓練與部署,當開發者與企業實現 AI 開發的商業價值,選擇華為云 AI 開發可謂正當時。

在這條目標明確的賽道上,華為云的 ModelArts 正快速奔跑。(完)



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