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  • 华为Atlas

    千次阅读 2019-06-17 23:21:03
    华为Atlas智能云硬件平台首次出现于2017华为全联接大会上,当时它使出一系列“杀手锏”——资源池化、异构计算、秒级部署:支持GPU、HDD、SSD、FPGA等资源池化,根据业务模型按需提供硬件资源,提升一半资源利用率,...

    似乎一夜之间,人工智能(AI)渗透进了我们的生活,这种渗透力无疑是革命性的。看新闻或者网购时,它根据算法推送你喜欢的内容;出行时,它通过大数据避开所有拥堵的道路;企业办公时,它又化身为智能化与高效率的集合体……从家庭到商业场景,AI不断进步,智能设备快速涌现,它们甚至无需一直连接云端,就已经具备看、听、说、抉择、预测的能力。

    你或许会问,AI诞生数十年,为何迟迟才落地?这背后的推动力来自于技术能力的指数级增长(如摩尔定律)、智慧的分析引擎及数据激增等。与之相对应的,算力、算法、数据被视为人工智能的“三驾马车”,三者相辅相成,算法是关键,数据是前提,算力是支撑。在过去几年里,我们知道AI比以前使用了更多的算力,如同 OpenAI 最近的一份报告所述,自2012年以来,AI训练运行(从 AlexNet 到 AlphaGo Zero)使用的计算量呈指数增长,为3.5个月的倍增时间(相比之下,摩尔定律有18个月的倍增期),该指标增长了300,000多个(18个月的倍增期仅增长了12倍)。OpenAI 因此得出,计算的改进是人工智能进步的关键因素。

    正如华为IT产品线副总裁黄瑾最近在2018华为全联接大会(HUAWEI CONNECT)上所说:“算力开启AI的未来”,AI正在改变软件开发的方式,有些人把它叫做软件2.0,例如传统的翻译软件拥有超过50万行的代码,但通过合适的AI训练之后,只需500行代码就能搞定。“如果你有更多的算力来实现更多层的神经网络,那你就会获得更准确的结果。算力会创造新的可能。”

    然而摆在产业眼前的一个难题是,随着AI应用的普及,传统通过数据中心提供集中式处理的算力,已经不能满足自动驾驶等大带宽、低时延场景的需求。

    于是,华为Atlas智能计算平台应运而生,它提供了端、边、云的分级计算能力,既为AI应用创造了更多的可能性,也降低了企业应用AI的门槛。

    Atlas:让AI的算力升维,让AI应用的技术门槛降维

    提及Atlas,很多人第一印象或许是古希腊神话中的擎天巨神,他用双肩支撑苍天,仿佛有无穷的神力。而华为将自己的智能计算平台取名“Atlas”,背后的寓意呼之欲出:希望它能像擎天巨神一样提供无穷的计算力。

    华为Atlas智能云硬件平台首次出现于2017华为全联接大会上,当时它使出一系列“杀手锏”——资源池化、异构计算、秒级部署:支持GPU、HDD、SSD、FPGA等资源池化,根据业务模型按需提供硬件资源,提升一半资源利用率,同时降低客户使用成本。

    与之相比,今年亮相的Atlas智能计算平台有了“升级”,它将华为Ascend(昇腾)系列AI处理器和业界主流异构计算部件,封装成模块、板卡、小站、一体机等产品形态,包括面向端侧的Atlas 200 AI加速模块、面向数据中心侧的Atlas 300 AI加速卡、面向边缘侧的Atlas 500智能小站、及定位于企业领域一站式AI平台的Atlas 800 AI一体机。

    Atlas从云硬件平台到智能计算平台的演进不难看出,华为对于AI有自己的思考:一是紧盯AI产品的算力,采用智能异构、端边云协同等关键技术,为AI加速。二是丰富产品形态,以适应更多应用场景,形成完整的AI解决方案。华为IT产品线副总裁兼IT智能计算业务部总裁邱隆接受科技行者采访时介绍,“去年的Atlas,是一个服务器;今年的Atlas,是一个基础的异构计算平台,是一个完整的系统”。Atlas的核心价值就在于,它是整个华为的AI全栈底层平台,上层是华为人工智能硬件框架、华为人工智能云的软件平台,再往上是面向行业的人工智能全栈(这部分华为与合作伙伴共同搭建),由此一个完整的AI解决方案就建立了。

    Atlas不仅可以提供人工智能所需的计算能力,还可以做到对于这些计算能力随时进行动态的调整与分配。延伸到AI应用场景也同理,比如企业某些应用需要强大的算力,它可以调配丰富的计算资源;而同时其他应用需要庞大的存储资源,它也可以灵活调度,而这种调度可以做到“秒级”。而且,为了让企业更加方便地获取异构计算服务,让AI“跑在云上”,Atlas也应用于华为公有云中。

    实际案例中,华为与平安城市合作,利用Atlas硬件平台和人工智能的分布式加速算法,实现了从一千亿量级的图片库中“秒级搜索”,从千亿量级的关系分析中“秒级响应”。

    用智能计算开启智能世界

    如上文所述,Atlas用它的“算力”双肩支撑更多的AI应用场景。

    · Atlas 200 AI加速模块(基于Ascend 310芯片):半张信用卡大小即可支持16路高清视频实时分析,面向摄像头、无人机等端侧设备部署,功耗仅10W左右。它的主要价值有两处,一是把以前没有人工智能的产品,改造成人工智能的产品;二是一些小产品可以直接内嵌此模块实现人工智能。

     

    华为Atlas家族

    · Atlas 300 AI加速卡:采用标准的半高半长PCIe卡设计,面向数据中心和边缘侧服务器场景。该加速卡支持多种数据精度,单卡即可提供64TOPS INT8计算性能,为深度学习和推理提供更强大算力。

    · Atlas 500智能小站:集成AI处理能力的边缘产品,机顶盒大小即可实现16路高清视频处理能力,相比业界产品性能提升4倍。智能小站适用于交通、看护、无人零售、智能制造等广阔的领域。

    “这应该是业界第一款真正能够商用的智能小站。”邱隆说,Atlas 500的优势在于环境适应性好,适合边缘环境部署,云边协同。

    · Atlas 800 AI一体机(支持Ascend 310、Ascend 910):在标准框架和编程环境之上,提供经过优化的AI环境,并预安装底层软件库,2小时开箱即用。同时,AI一体机集成华为集群管理、任务调度等管理软件与系统级性能监控系统,可大幅降低企业AI应用门槛。

    毫无疑问,AI已经且将继续改变我们的生活和工作,而华为正在试图通过Atlas为AI的应用落地按下快进键,或许此时,我们也将更接近普惠的AI。

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  • 华为atlas算法移植指南
  • 华为Atlas人工智能计算平台 Atlas 200 AI加速模块 昇 华为Atlas智能计算平台基于华为 腾系列AI处理器和 业界主流异构计算部件通过模块板卡小站AI服 务器等丰富的产品形态打造面向端边云的 16TOPS INT8 @ 9.5W 全场景...
  • 华为Atlas人工智能计算解决方案产品彩页
  • <div><p>如题,华为Atlas300的支持情况,现paddle目标检测支持情况。</p><p>该提问来源于开源项目:PaddlePaddle/Paddle-Lite</p></div>
  • 基于昇腾AI处理器的华为Atlas人工智能计算平台,已经全面展现出支持AI全栈全场景开发的能力。自从1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念以来,...

    基于昇腾AI处理器的华为Atlas人工智能计算平台,已经全面展现出支持AI全栈全场景开发的能力。

    从1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念以来,人工智能发展已经历经了60多年的跌宕起伏,却一次又一次受困于缺乏应用场景而变得曲高和寡。

    直到近年来云计算、大数据、机器学习等相关技术的崛起,人工智能才迎来了新一轮高速发展。为了不重蹈覆辙,人们将目光更多聚焦在人工智能在各种应用场景的落地上,但从技术模型到应用落地,开发者在填平中间这道鸿沟过程中扮演着重要角色。

    只有开发者真正掌握人工智能这门技术,才有可能让更多的人体验到人工智能的应用。可以这样说,人工智能开发的问题解决与否,是决定其能否在更多场景实现落地的基础。而在华为开发者大会2020(Cloud)上,基于昇腾AI处理器的华为Atlas人工智能计算平台,全面展现出支持AI全栈全场景开发的能力。

    在人工智能已经纳入新基建重点建设领域的今天,人工智能技术及应用正在成为各行各业关注的焦点。尤其当企业数字化转型进入深水区,人工智能正在扮演着新型发动机的角色,成为重塑医疗、制造、交通等众多行业的重要力量。

    华为Atlas人工智能计算平台要做的,就是让人工智能的应用,全面照进现实。正如华为Atlas数据中心业务总经理张迪煊所说:“我们专注于做好AI的算力底座,给世界提供最强的AI算力。”

    华为Atlas数据中心业务总经理张迪煊

    人工智能落地应用按下“加速键”

    从今年年初科技战“疫”中的亮眼表现,到最近位列“新基建”7大领域之一,人工智能一直处在高光时刻。

    得益于智能语音、机器视觉等技术的不断成熟,以及与5G、云计算、大数据等新技术的融合发展,人工智能正在从单一的技术输出转向综合解决方案应用。尤其是来自政策端和应用端的推进,人工智能在服务城市管理者,推动制造、医疗等行业转型中的价值日益凸显。

    德勤此前发布的《全球人工智能发展白皮书》预测,到2025年世界人工智能市场规模将超过6万亿美元,2017年至2025年复合增长率达30%。而中国《新一代人工智能发展规划》也给出预测,到2030年,我国人工智能核心产业规模超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。

    在人工智能落地各行业应用场景的过程中,计算平台扮演着“底座”的角色。为了给AI应用夯实底座,华为Atlas人工智能计算平台,通过构建包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案,打造模块、板卡、小站、服务器、集群等丰富的产品形态,完成了面向端、边、云的全场景AI能力构建。

    华为Atlas为行业数字化、智能化转型提供的“全栈全场景”支持,对于开发者开展不同AI应用场景下的创新,无疑是一大助力。在华为开发者大会2020(Cloud)上,张迪煊深度解析了打造高密云侧AI推理方案的性能优化过程、云边协同支持高效边缘推理以及极致低功耗端侧推理的开发经验。

    截至目前,华为已与数十家伙伴合作,推动基于华为昇腾AI处理器的Atlas系列模块、板卡、小站、服务器,并在智慧交通、智慧电力、智慧金融、智慧城市、智能制造等数十个行业落地。通过全面支持全球开发者更好地开发AI应用,华为Atlas让AI真正解决各行各业的实际问题,为企业和社会带来价值,也让全球AI产业和生态更加繁荣。

    各行各业已落地AI应用 价值正在显现

    在医疗行业,人工智能技术的应用,正在让越来越多的“治未病”成为可能。众所周知,眼底筛查是监测和预防高血压、高血脂、糖尿病等慢性疾病的重要手段。但受制于慢性疾病预防缺口大、基层医生水平差异大等因素,眼底筛查并不能得到广泛应用。

    南开大学教授李涛表示,借助人工智能技术,通过对眼底图像进行病变点的标注,以及智能计算,来达到慧眼治病,尤其是识别慢性疾病的目的。据了解,在华为Atlas的帮助下,南开大学将AI技术与诊断指南、医学知识、医生经验相结合,切实辅助眼底筛查,大大节约了医疗资源,提高了诊疗效率,让慢性疾病筛查、预防与管理也变得便捷高效。

    不仅在医疗行业如此,人工智能技术的应用,也已经成为帮助超大规模城市治理应对挑战的利器。

    为了进一步解决交通出行中人、车、路的矛盾,深圳交管部门传统的视频系统走上升级之路,以打通人、车的数据孤岛,实现路口交通信号灯的智能调节。基于华为Atlas AI服务器和ISV应用软件的一体化解决方案,深圳交警构筑了全市一朵视频云,实现了视频资源的池化,既保证了视频传输的实时性,也使得视频管理和分析能力大大提升。通过此举,深圳城市道路通行速度提高了9%,高峰时期的拥堵时间减少了15%。

    同样是在深圳,深圳供电局已经将人工智能技术应用到输电线路的监测中。通过与华为携手,深圳供电局在边缘侧部署输电视频监控终端集成Atlas 200 AI加速模块、运行AI推理算法,实现了图像视频的就地分析,及时上传告警。“以系统智能分析为主、人工判断为辅”的崭新模式,使得原来需要20天才能完成的现场巡视工作,现在仅需2小时就可完成,巡检效率足足提高了80倍。

    此外,在制造业的工业质检这一典型应用领域中,传统的质检大多由人工作业完成,准确率只有90%左右;相比较而言,基于华为Atlas的机器视觉质检的应用,已经可以将质检准确率提高到99%,不仅提升了质检的准确率,也大大提高了质检的效率。

    从个性到共性 支撑行业智能化转型

    在帮助不同行业客户实现AI落地的过程中,华为Atlas也逐渐形成了一系列行业解决方案。据张迪煊透露,截至目前,华为Atlas已经和50多个伙伴一道,打造了30多个联合解决方案,覆盖智慧城市、智慧交通、智慧电力、智慧制造、智慧金融等多个领域,解决方案应用更是覆盖全球多个国家和地区。

    其中,华为与金三立联合打造的电网输电线路视频智能巡检解决方案,可以将外场实时输电线路的视频流进行智能分析与检测,针对存在的隐患和安全威胁以可视化的形式进行呈现。

    电网输电线路视频智能巡检解决方案的打造,得益于华为Atlas200智能加速模块的加入,从而实现了传统视频监控设备图像智能分析能力,可在前端就地进行图像分析,实时发现现场风险、故障等,无需传输海量的原始视频数据到监控中心,仅回传少量的缩小图片,大大降低了回传带宽,流量需求,让输电线路实时视频监控规模部署成为可能。

    而华为以萨人车识别一体机解决方案,则得益于华为Atlas G2500视频智能分析服务器所具备的超强分析能力、超大本地存储和边缘部署能力。由此,交管部门可以构建起实时、准确的卡口车辆图像大数据平台,人脸识别平台等;这样一来,各地卡口抓拍和视频监控建设、部署过程中就无需更换或改造前端设备,可最大限度开发利用现有投资和已有资源。

    类似这样的联合解决方案还有很多,包括上述医疗、电力、交通等在内的众多解决方案,它们都有一个共同的特性:不只适用于某一个客户,而是具备典型的行业普适性。这无疑将进一步推动人工智能技术在不同行业的落地,并帮助华为及其合作伙伴加速实现AI技术的商业价值。

    营造友好开发环境 华为Atlas践行普惠AI

    越来越多行业成功实现AI技术的应用,也让华为Atlas与他的合作伙伴们信心大增。因此,在此次华为开发者大会2020(Cloud)上,为了进一步推动人工智能技术在各个行业的落地,华为Atlas推出了一系列针对开发者和合作伙伴的重大举措,推动AI生态的持续健康发展。

    张迪煊表示,华为Atlas将在开发工具、高校和合作伙伴以及开发者社区方面,推出一系列举措,加速实现“普惠AI”。

    张迪煊宣布高效算子开发工具TBE启动正式公测

    在开发工具方面,华为推出的Atlas 200 DK AI开发者套件可以帮助开发者快速搭建开发环境,实现一次开发全场景部署。而华为Atlas最新发布的高效算子开发工具TBE(Tensor Boost Engine),则预置了丰富的API接口,支持不同类型用户自定义算子开发与调优,进而帮助不同行业的开发者和合作伙伴实现AI在不同应用场景的快速落地;同时,TBE还可以实现软硬件深度协同优化,性能提升10%。

    在高校和合作伙伴方面,华为Atlas今年计划激励100多个优秀高校和合作伙伴,通过建立联合实验室等方式,帮助他们在Atlas之上,运用Atlas 200 DK AI开发者套件、高效算子开发工具TBE等实现更加高效、简便的AI开发。

    在开发者社区方面,华为Atlas一方面通过工具下载等方式助力昇腾开发者社区发展,另一方面也会把一些在实践中成功应用的行业解决方案开放到昇腾开发者社区上,提供给更多的开发者和合作伙伴。同时,为了帮助开发者解决在实际开发中遇到的各种问题,华为还会在开发者社区提供在线答疑和技术交流,帮助开发者解决开发过程中所遇到的问题。

    除此之外,华为还会举办一系列AI大赛,并匹配相应的辅助计划和基金,对开发者在实际工作中所开发的产品和解决方案进行评选,并帮助他们实现在更广范围的落地应用。

    结束语:随着人工智能技术的普及,以及与其他数字化技术的融合,我们无疑迎来了一个最好的时代。对于每一个开发者来说也是如此,有了像华为Atlas这样的平台,以及各种各样的创新开发工具,他们也有了进一步释放数字化技术价值的抓手,进而加速数字化、智能化时代的到来。



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  • 华为Atlas 200 DK在用户HwHiAiUser下运行程序,报错: [ERROR] execute model failed, modelId is 1 [ERROR] Execute model inference failed [ERROR] Inference model inference output data failed 查看模型文件...

    华为Atlas 200 DK在用户HwHiAiUser下运行程序,报错:

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    -rwxrwx--- 1 HwHiAiUser HwHiAiUser 4499471 Apr 23 07:26 face_recognition.om
    

    貌似HwHiAiUser用户没有读权限,嗯,这个问题挺隐蔽的。
    修改权限:

    chmod a+r face_recognition.om
    

    再次查看:

    root@davinci-mini:/home/HwHiAiUser/face/model# ls -l
    total 10832
    -rwxr-xr-- 1 root       root       6560386 Apr 22 02:29 face_detection_xf.om
    -rwxrwxr-- 1 HwHiAiUser HwHiAiUser 4499471 Apr 23 07:26 face_recognition.om
    

    权限有了,运行程序,OK!!

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  • 因为项目需要,根据华为ATlas200模块做一款图像处理版卡。 根据模块资料,进行原理图设计。回板焊接后,Atlas 200模块却一直启动不起来。电源、复位全都调试过都没有起来。后来查看硬件指南,发现这个信号可能有问题...

    因为项目需要,根据华为ATlas200模块做一款图像处理版卡。自己做了一块系统底板,AI处理这部分用Atlas200模块实现。
    根据模块资料,进行原理图设计。回板焊接后,Atlas 200模块却一直启动不起来。电源、复位全都调试过都没有起来。后来查看硬件指南,发现这个信号可能有问题。
    客户要求引出SPI信号,因为Atlas模组是1.8电平,故鄙人使用了一款电平转换芯片,是默认上拉的,使得这个信号拉高,进入调试模式。后来去掉这款芯片,Atlas能通过SD卡正常启动了。
    在这里插入图片描述

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