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異構(gòu)計算架構(gòu)CANN助力AI技術(shù)創(chuàng)新

7riU_gh_3a181fa ? 來源:華為計算 ? 作者:華為計算 ? 2021-10-11 11:02 ? 次閱讀
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10月8日,由中國人工智能學(xué)會、中國圖象圖形學(xué)學(xué)會主辦,之江實驗室、浙江大學(xué)、蕭山區(qū)人民政府聯(lián)合承辦,杭州市蕭山錢江世紀城管委會、中國圖象圖形學(xué)學(xué)會青年工作委員會協(xié)辦的VALSE大會(視覺與學(xué)習(xí)青年學(xué)者研討會),在杭州國際博覽中心舉辦。

VALSE大會致力于為計算機視覺、圖像處理、模式識別與機器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域內(nèi)的中國青年學(xué)者提供一個深層次學(xué)術(shù)交流的舞臺。

本次大會邀請了西安交通大學(xué)徐宗本院士、中科院自動化所劉成林研究員、清華大學(xué)黃高教授等8位AI領(lǐng)域?qū)<易鲋黝}報告,組織了視覺與語言協(xié)同等14個Workshop,邀請了80多位國內(nèi)外AI領(lǐng)域?qū)<覍W(xué)者做報告,另外有多位poster作者帶來了他們在CVPR、ICCV等頂會最新研究成果,與會專家學(xué)者突破5000人。正如VALSE其名,這是一場名副其實的匯聚探索、實證、創(chuàng)新精神的學(xué)術(shù)界華爾茲。

下午三點,華為AI技術(shù)專家喻曉源向大家介紹了昇騰異構(gòu)計算架構(gòu)CANN(Compute Architecture for Neural Networks)。

CANN作為昇騰處理器的AI異構(gòu)計算架構(gòu),支持業(yè)界多種主流的AI框架,其中包括MindSpore、TensorFlow、Pytorch、Caffe等,并提供1300多個基礎(chǔ)算子。同時,CANN具有開放易用的ACL(Ascend Computing Language)編程接口,實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)模型進行圖級和算子級的編譯優(yōu)化、自動調(diào)優(yōu)等功能。CANN對上支持多種AI框架,對下服務(wù)AI芯片與編程,是提升昇騰處理器計算效率的關(guān)鍵平臺。

自2018年誕生以來,CANN便迎來了一個又一個高光時刻:2019年9月,借助CANN的關(guān)鍵技術(shù),華為率先將Resnet50網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間縮短到一分鐘內(nèi);2020年12月,基于CANN的“鵬城云腦II”推出,以其頂尖性能斬獲AIPerf榜單第一;2021年4月,基于CANN研發(fā)的中文NLP超大模型盤古發(fā)布,參數(shù)量超過2000億,具備業(yè)界領(lǐng)先的語言理解和模型生成能力。

在這背后,是CANN深耕人工智能根技術(shù)的決心和穩(wěn)扎穩(wěn)打的恒心,經(jīng)過幾個版本的迭代和沉淀,全新的CANN 5.0版本將會在2021年12月與大家正式見面。借助任務(wù)自動流水、算子深度融合、自適應(yīng)梯度切分、AutoTune智能計算調(diào)優(yōu)等關(guān)鍵技術(shù),通過軟硬件結(jié)合優(yōu)化,該版本可帶來更大幅的性能提升,充分釋放昇騰處理器的澎湃算力;
同時支持混合編程,更大程度降低開發(fā)者使用門檻;CANN 5.0與3.0版本相比,在Bert 和Resnet大規(guī)模集群訓(xùn)練場景,以及包括分類、檢測、NLP、語義分割在內(nèi)的常用模型訓(xùn)練場景下,均可實現(xiàn)性能翻番;在分類、翻譯、檢測典型推理場景下,性能可實現(xiàn)30%到140%的提升。

CANN作為AI基礎(chǔ)軟件平臺,除了在基礎(chǔ)能力和關(guān)鍵技術(shù)上的不斷突破,在生態(tài)上的發(fā)展也日益繁榮。昇騰社區(qū)通過開放、合作、共贏的方式,和廣大開發(fā)者共建技術(shù)生態(tài),2020年9月,昇騰社區(qū)注冊開發(fā)者超過10萬,迄今已達40萬,同時聯(lián)合200+高校研究團隊,全力推進AI科研進步。

未來,CANN也將持續(xù)攜手行業(yè)伙伴,讓人工智能走進千行百業(yè),共筑繁榮健康的人工智能生態(tài)!

編輯:jq

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原文標題:昇騰亮相VALSE年度研討會,異構(gòu)計算架構(gòu)CANN助力AI技術(shù)創(chuàng)新

文章出處:【微信號:gh_3a181fa836b6,微信公眾號:華為計算】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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