聚焦AI框架技术创新 加速大模型规模化落地
科技日报记者 崔爽
“人工智能作为数字新基建重点建设方向，前景广阔，大有作为。今年的政府工作报告更首次提出开展‘人工智能+’行动，无疑将为人工智能技术在国内各行各业的广泛应用开启新篇章。”3月22日，在以“为智而昇，思创之源”为主题的昇思人工智能框架峰会2024上，中国工程院院士、中国人工智能学会副理事长何友如此表示。
人工智能框架作为软件根技术，已成为加速人工智能大模型开发、推动产业智能化发展的核心力量。昇思MindSpore作为国内主流开源框架，打造充满活力的开发者社区，致力于推动中国人工智能产业的进步。何友介绍，昇思是开源的AI框架，作为人工智能的基础软件，在大模型时代尤为重要。中国人工智能学会与昇思MindSpore业务已经通过了一期的学术项目实现紧密的合作。昇思MindSpore以全新的AI编程范式降低开发者门槛，为学术界、产业界打造友好、高效灵活的人工智能学术创新工具。
华为ICT Marketing总裁周军表示，今年，长序列多模态的大模型技术快速成为大模型的标配，进一步拓宽了人工智能的应用边界，加速大模型落地更多专业领域。AI框架的并行计算能力、简洁编程能力、便捷部署能力等，逐渐成为大模型训练的关键成功要素。
周军谈到，昇思将持续创新探索，聚焦根技术，以更开放的技术体系，让伙伴和开发者更灵活地实现大模型创新，加速大模型应用规模落地。同时，持续使能开发者成长，打造共享共赢的开源社区。
“人工智能驱动的科学研究（AI for Science）”是全球人工智能发展的新前沿，也是国内重点布局的前沿科技研发体系。中国科学院院士、中国空气动力学会理事长唐志共介绍了相关经验：基于昇思MindSpore，生成式气动设计大模型平台打破传统设计范式，设计时长由月级缩短到分钟级，满足概念设计要求。未来，该平台将扩展到航空、航天、船舶、高铁、能源、汽车等多个行业领域，引领工业装备的设计和制造能力跨越式发展。
据介绍，昇思MindSpore积极探索前沿技术，支撑大模型原生高效训练。通过原创的多副本、多流水交织等8种并行技术，使集群线性度达到90%；通过整图优化及下沉执行等，使得算力利用率达到55%；针对集群故障率高，恢复时间长的普遍问题，通过编译快照，确定性CKPT技术实现20分钟完成故障恢复。各项指标均超过业界平均水平。
此外，MindSpore已在AI生物计算领域探索多年，联合顶级科研机构等打造了AI生物计算套件，包含蛋白质结构预测、生成等20多个SOTA模型，加速相关领域创新。
会上，昇思MindSpore开源社区理事长丁诚公布了昇思赋能学术与生态的四项行动。昇思和中国人工智能学会、鹏城实验室合作的学术论文基金2.0，将在未来3年内携手50多家全球AI学者，探索学术新高峰，实现数量质量双提升；昇思开发板应用创新行动，基于香橙派开发板，提供系统化的案例、教程与支持，帮助开发者快速上手、快速入门、快速打造个性化应用；昇思加速原生大模型孵化，通过激励、专项技术支持和市场联合推广，支持更多伙伴从昇思迁移适配走向原生开发；昇思开源社区实习活动，通过代码实践，让开发者真正地实践成长。
据悉，华为于2020年3月开源昇思MindSporeAI框架，开源后获得国内外开发者的积极响应，访问量数千万，超过687万下载安装使用，在码云千万开源项目中综合排名第一，服务企业数量超过5500家，合作高校360所。2023年以来，基于昇思框架发表的顶级会议论文数量超过1200篇，在所有AI框架中排名中国第一、全球第二，已成为国内最具创新活力的AI开源社区。