6月29日，騰AI開發(fā)者創(chuàng)享日廣東站在廣州成功舉辦。本次活動匯聚人工智能領(lǐng)域頂尖人才，為開發(fā)者帶來騰AI生態(tài)最新進展、案例實踐應(yīng)用及原生開發(fā)技術(shù)等分享，旨在凝聚開發(fā)者力量，共建全面開放的原生生態(tài)。
人工智能作為新一輪科技和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，是打造新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎。騰AI作為全面智能化的根基，通過分層開放的方式，攜手伙伴一起打造領(lǐng)先可靠的基礎(chǔ)軟硬件平臺，使能百模千態(tài)，賦能千行萬業(yè)，推動了產(chǎn)業(yè)生態(tài)的繁榮。至今，騰AI已發(fā)展開發(fā)者300多萬，合作伙伴1600多家，解決方案認(rèn)證2900多個。今年，騰全面啟動原生開發(fā)，讓模型性能更優(yōu)異，讓應(yīng)用開發(fā)更高效，后續(xù)，騰將持續(xù)從原生開發(fā)套件、原生使能計劃、原生人才培養(yǎng)三個方面加速騰原生生態(tài)構(gòu)建。
生態(tài)應(yīng)用成果落地大咖共話騰AI創(chuàng)新實踐
自2019年華為發(fā)布計算戰(zhàn)略以來，騰通過一站式遷移工具，將應(yīng)用快速地遷移到騰上來，消除生態(tài)壁壘，推進了騰在中國的快速部署，目前，已廣泛服務(wù)于金融、電信、政府、互聯(lián)網(wǎng)等主要行業(yè)的核心業(yè)務(wù)場景，正在支撐行業(yè)數(shù)字化的轉(zhuǎn)型落地。
會上，來自業(yè)界的專家學(xué)者，圍繞大語言模型的發(fā)展趨勢、基于騰AI打造的平臺及其應(yīng)用落地等進行分享，共話騰AI創(chuàng)新實踐。
復(fù)旦大學(xué)計算機學(xué)院教授，中國中文信息學(xué)會大模型專委會副主任邱錫鵬對大語言模型的發(fā)展歷程進行了闡述，他認(rèn)為大模型是通過語言來構(gòu)建世界知識，而大語言模型的下一階段目標(biāo)是具身智能+世界模型，世界模型是一種能夠模擬和理解環(huán)境的模型，并在此基礎(chǔ)上進行決策和預(yù)測的人工智能系統(tǒng)，它是未來具身智能最重要的基座。邱錫鵬表示未來大語言模型將會演化到世界模型，需要進一步研究如何打造高效、安全、可信的基礎(chǔ)模型及探索實用、多元、復(fù)雜的應(yīng)用場景。
復(fù)旦大學(xué)計算機學(xué)院教授，中國中文信息學(xué)會大模型大搜索與生成專委會副主任邱錫鵬
華南理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院教授陸璐介紹了基于異構(gòu)算力平臺并行加速與性能優(yōu)化獲得的技術(shù)成果，包括：仿真模型資源評估、算子庫設(shè)計優(yōu)化、HPL、HPL-AI優(yōu)化及多卡通信優(yōu)化，通過上述能力，解決了鵬城實驗室、廣州琶洲實驗室等項目的多個瓶頸點，使得系統(tǒng)能更好的滿足產(chǎn)業(yè)需求，應(yīng)用于行業(yè)場景中。
華南理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院教授陸璐
佳都科技首席AI科學(xué)家王凱博士介紹，佳都深耕交通行業(yè)，發(fā)布了基于騰AI打造的知行交通行業(yè)大模型訓(xùn)推一體機和知行交通大模型V2.0，目前，已在多個行業(yè)場景落地。其中，知行交通智能體可根據(jù)智能運維、應(yīng)急管理等業(yè)務(wù)場景自主規(guī)劃和反思，調(diào)用多種工具組合完成復(fù)雜任務(wù)。基于知行視覺大模型TransCore-V的智能視頻分析一體機，部署在車站、線網(wǎng)系統(tǒng)，可全方位覆蓋影響安全運營的各種異常行為場景，保障安全運營與乘客出行�；谥卸嗄B(tài)大模型TransCore-M的“佳翼云”AI大模型一體柜，是業(yè)界首款專為交通行業(yè)視頻智能應(yīng)用場景設(shè)計的AI大模型一體柜產(chǎn)品，通過自然語言對話，解決復(fù)雜場景視覺語義搜索難題，滿足不同場景對視頻智能化的應(yīng)用需求。知行時空決策的模型TransCore-TS融入到了華佳MOS地鐵智慧大腦、站臺門智慧運維系統(tǒng)、節(jié)能控制柜等產(chǎn)品中，在地鐵線路客流預(yù)測、站臺門異常檢測、車站節(jié)能環(huán)控也實現(xiàn)了落地應(yīng)用。
佳都科技首席人工智能科學(xué)家兼通用大模型研究中心主任王凱
騰原生開發(fā)技術(shù)解密激發(fā)開發(fā)者原生動力
面向未來，基于騰的原生生態(tài)，能夠開辟更大的產(chǎn)業(yè)空間，能持續(xù)不斷的引領(lǐng)原生創(chuàng)新，而這離不開高效、易用的基礎(chǔ)軟硬件平臺。為此，騰以異構(gòu)計算架構(gòu)CANN、全場景AI框架思MindSpore和推理引擎MindIE為基礎(chǔ)，基于一套架構(gòu)，面向算子、模型和應(yīng)用三個開發(fā)場景，對騰AI基礎(chǔ)軟件做了6大全棧升級。
會上，來自騰AI的技術(shù)專家們，圍繞騰算子開發(fā)語言Ascend 2.0技術(shù)升級、騰原生支持Pytorch訓(xùn)練大模型、思MindSpore 2.3版本技術(shù)升級及騰大模型推理解決方案做了詳細(xì)解讀：
●面向算子開發(fā)，進一步開放CANN，開放了GE圖引擎、HCCL集合通信庫、更加完善的算子加速庫及全新升級的Ascend C 2.0，提供更多原生創(chuàng)新支持。全新升級的Ascend C 2.0，提供60多個高階API，開發(fā)者可直接調(diào)用自主開發(fā)高性能算子。在通信優(yōu)化上，通過通算融合和集合通信算法創(chuàng)新，實現(xiàn)通信效率提升15%；在調(diào)優(yōu)方面，推出多級指令流水線，快速識別性能優(yōu)化點，能夠幫助開發(fā)者將典型算子開發(fā)效率從兩個月提升到兩周。
●在AI框架能力上，思MindSpore提供多級編譯的能力，同時支持靜態(tài)圖和動態(tài)圖模式，兼顧模型的開發(fā)效率與執(zhí)行性能，并通過MindStudio工具鏈，高效執(zhí)行大模型的調(diào)試、調(diào)優(yōu)，開發(fā)效率倍增。同時，進一步完善了騰對PyTorch生態(tài)兼容，PyTorch API支持度已達95%。為讓開發(fā)者更好的在騰上使用業(yè)界主流的三方庫，騰通過社區(qū)代碼貢獻的形式，原生支持 huggingFace 和 DeepSpeed等社區(qū)的主流能力。
●面向推理應(yīng)用開發(fā)，基于騰推理引擎MindIE，可滿足多種推理應(yīng)用開發(fā)需求，提升推理開箱性能、降低應(yīng)用部署門檻，加速大模型創(chuàng)新落地。通過大語言模型推理模型套件、并行推理&通信計算融合、量化壓縮、基于Transformer加速庫的大模型推理、訓(xùn)練模型平滑遷移推理等在滿足低時延的條件下，將推理的吞吐提升6倍，大大降低了推理成本。
為讓廣大開發(fā)者更深入、全面地了解騰AI基礎(chǔ)軟硬件原生開發(fā)技術(shù)知識及應(yīng)用能力，當(dāng)天下午同期舉辦了騰AI原生開發(fā)訓(xùn)練營大模型與應(yīng)用開發(fā)、騰AI原生開發(fā)訓(xùn)練營算子開發(fā)、騰AI知識大比拼及騰AI開發(fā)應(yīng)用案例分享四個分論壇，以此賦能開發(fā)者技術(shù)成長。在展區(qū)現(xiàn)場，開發(fā)者通過觀摩前沿科技展示及實操互動體驗，沉浸式體驗“學(xué)-訓(xùn)-練-賽”全周期體系。
騰AI開發(fā)者創(chuàng)享日廣東站的成功舉辦，為開發(fā)者展現(xiàn)了前沿人工智能行業(yè)應(yīng)用案例、騰AI原生開發(fā)技術(shù)以及豐富的學(xué)習(xí)成長資源，相信通過這次活動也將進一步促進廣東本地的AI產(chǎn)業(yè)的持續(xù)蓬勃發(fā)展。人工智能產(chǎn)業(yè)正處于高速發(fā)展階段，需要全產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)作與共同努力，未來騰AI 將持續(xù)攜手伙伴，加速推動人工智能走深向?qū)崳?/p>
