智能時代 加速進化
去年11月在世界互聯網大會烏鎮發布的《中國互聯網發展報告2020》顯示，中國人工智能專利申請數量高達11萬項，首次超越美國，成為世界第一。 這當然是一個了不起的成就，實際上我們每個人早就已經感同身受了：智慧交通，讓我們的出行更加暢通快捷；智能制造，讓中國制造從做大走向做強…… 更不用說網約車、電商購物、外賣等應用，紛紛將人工智能融入到場景當中，為人們帶來前所未有的巨大便利。那么，是不是我們就可以認為更多的傳統行業用戶，也同樣能夠輕松寫意地邁入AI時代呢？ 很可惜的是，至少在當前我們還無法給出肯定的答案。 智能時代 加速進化 自從上世紀五十年代被提出以來，在很長的一段時間里，人工智能的發展一直比較緩慢。究其原因，在很大程度上是由于算力的不足和短缺。
熟悉計算產業的人，不會不知道關乎到處理器的摩爾定律。簡而言之，就是每過十八個月，處理器就可以做到性能的翻倍。與其他很多行業相比，這簡直是在開掛飆車。
然而，當數據從云上、從邊緣，從一切可能的地方奔涌而來時，即便坐擁摩爾定律的加持，我們的數據處理能力仍然是相形見絀，讓產業的智能化步履沉重。
我們知道，要真正做到AI的全面落地，勢必要花費大量資源進行模型的訓練。與此同時，模型的開發難度太大，以及后期向正式商用的遷移效率低下等問題，均是橫亙在智能時代的巨大阻礙。
為了解決以上各種問題，打通客戶邁向智能時代的“任意門”，華為專門設計了異構計算架構昇騰CANN。從2018年首次發布至今，CANN基本保持了一年一個版本的升級節奏，目前最新的版本是CANN 3.0。
與此前相比，CANN 3.0已經統一了編程架構，能夠做到端邊云全場景協同。在看到“端邊云”時，我最早是有幾分疑惑的：現在很多廠商都在談“端邊云管”， 為什么CANN 3.0偏偏少了一個“管”呢？
其實，問題的關鍵在于AI本身就體現在“端邊云”，與“管”無涉。華為的技術專家告訴胖頭陀，至少在當前，開發者并沒有在“管”上做應用開發的需求。
在統一的APP編程語言之外，華為CANN 3.0還包含了統一網絡構圖接口、高性能計算引擎和算子庫，以及包括驅動、虛擬化、媒體、集合通信等能力在內的基礎服務。
也就是說，華為CANN 3.0為企業的智能進化，提供了一套貫穿業務生命周期的完整工具包，客戶不再需要購買其他任何不必要的產品，就能完成從模型開發、算法訓練、商用遷移等工作，同時減少人為干預、降低開發成本，企業可以從此盡享AI之美。
軟件硬件 極致配合
如果你喜歡看綜藝節目，一定會注意到，現在這類節目的機位多到“令人發指”，每位嘉賓的一顰一笑都會被拍下來，從而讓錄制的節目更具現場感和鏡頭感，吸引盡可能多的觀眾。
不過，假若沒有后臺強大的視頻處理能力，再多的機位也只是擺設而已。
在視頻應用場景中，CANN 3.0能夠充分釋放AI硬件的性能。以搭載了CANN 3.0的華為Atlas 300I為例，它可以同時處理 80 路1080p、25FPS的高清視頻，是業界當前水準的2倍。
當然，我們只是用視頻來舉例，實際上在高效開發之外，極致性能是CANN 3.0的又一大價值。
目前，CANN 3.0高性能算子庫已擁有1000+經過深度優化的硬件親和算子，同時通過深度圖優化、自動圖拆分與融合、數據Pipeline智能優化等技術，CANN 3.0支撐極致性能的發揮，讓用戶投資在硬件上的每一分錢，都能發揮出最大的價值。
AI開發的效果，在很大程度上取決于軟硬件的協調。就像是我們熟悉的木桶理論，如果軟硬件不能做到匹配，系統的水準就只能勉強夠到最短的那一根。
在目前的各種主流異構計算架構中，絕大多數都是在自家處理器上表現優秀，換到別家就有可能拉胯。其實，從商業回報上來看，這也無可厚非。
華為CANN 3.0則不然。由于代碼是普適的，CANN 3.0可以毫無障礙地適配各種第三方廠商的機器學習系統，譬如谷歌的TensorFlow，最大程度地發揮軟硬件的效率和性能。
與此同時，CANN 3.0對全場景下訓練和推理的硬件也沒有強行限定，因此用戶只需開發一套代碼，就能在各種不同的操作系統和智能終端上復用，而這無疑能夠極大地降低用戶的開發成本，便于他們將已有的成功應用，復制和遷移到更多的場景中。
據介紹，從1.0升級到3.0，CANN在帶來更好性能的同時，也在不斷適配更多的第三方計算框架。在CANN 3.0架構下，企業無需關心自己究竟在用哪個計算框架，因為華為已經從底層做到了軟件與硬件的極致配合。
全面開放 靈活開發
我們的話題，最終還是要落在開發上，這也是千行百業面對智能時代時必須要跨越的一道坎兒，開發已經成為企業構建AI核心競爭力的關鍵因素。
面向不同水平的AI開發者，CANN 3.0沒有采取一刀切的模式，而是提供了普通（TBE-DSL）和專業（TBE-TIK）兩種算子開發模式，支持企業快速構建基于昇騰平臺的AI應用和業務。
其中，TBE-DSL的入門難度比較低，它可以自動實現數據的切分和調度，開發者也無需了解昇騰AI處理器的相關知識，直接調用已有的算子，節省70%的算子開發時間。
TBE-TIK相對就難一些，不像TBE-DSL只是在高層抽象編程，而是要深入到指令層，靈活地調用計算資源，進一步挖掘硬件的計算潛力，實現更加高效和復雜的應用。
當然，經過不斷的學習和實踐，開發者完全可以從“普通”走向“專業”， TBE-DSL和TBE-TIK之間并非難以跨越的天塹。
需要指出的是，CANN 3.0在頂層提供了昇騰芯片面向應用的調用接口AscendCL，它的作用是讓代碼在未來的CANN 4.0，或是更高的版本下，依舊可以使用，而且能夠做到運行效率不縮水。
該模式下，居中調停的AscendCL提供了Device、Context、Stream、內存、模型和算子等統一調用接口（API），開發者可以用任何的框架，譬如Tensorflow、Caffe、Mindspore等，方便快捷地調用這些API，而無需關心計算資源優化等問題。
此外，用戶還可以使用AscendCL封裝實現第三方lib庫，以便提供昇騰AI處理器的運行管理、資源管理能力。
目前，華為在昇騰社區里為CANN 3.0開設了專區，這里也可以下載到社區版和商用版，前者是快速提供新特性的體驗版，后者則是滿足商用標準的穩定版本。
在專區里，開發者可以和華為的研究人員實現高效的互動，及時反饋在體驗版里遇到的問題，然后華為會進行快速的版本迭代。同時，社區為也開發者提供了交流分享的平臺。
作為引領科技革命和產業變革的重要驅動力，AI正在深刻改變我們的學習、工作和生活。毫不夸張地講，擁有CANN 3.0，企業就擁有了開啟智能未來的金鑰匙。
你的未來，準備好了沒有？
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