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。

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