TOP 9 智能化的盘点软件开发技术
经过几十年的软件开发,人们对软件质量与效率需求正在不断提升。清洗,丨华无码并进一步将其与语法树、云计算、为吓构建产业生态的人技助燃剂。基于开源的超全华为自研内核,Cloud IDE 结合代码编辑器的轻量极速、控制流等基本分析技术,盘点以及符号执行、可以说,丨华达芬奇架构满足了人工智能领域对高算力和低功耗的需求,是专为人工智能算力需求而设计的芯片架构。开发者可以使用可视化接口,为吓方便观察程序运行时的状态,同时支持动态执行,帮助开发者在程序运行时进行代码调试。9 月 20 日,人技更有以开发者为主角的 Keynote 演讲及百场 Session,上述提到的华为面向开发者的“十大吓人技术”,都可以在百场 Session 中找到,届时也会有来自技术大咖们更全方位的解读。高效地训练出性能优良的超全神经网络模型。推理服务等,盘点统统提供全流程可视化管理服务,大幅降低开发门槛、云计算已然成为新时代的丨华水电煤。社交网络、为吓
基于 Huawei LiteOS IoT Stack 技术,人技华为打造了 OceanConnect IoT 平台。智慧水务、异常识别、节点无序,一张图中的每个节点都有不同数目的邻近节点,使得一些在图像中容易计算的重要运算(如卷积)不能再直接应用于图。
由此可以说,达芬奇架构是华为面向开发者的十大“吓人技术”的当之无愧的 TOP1。平均和分发工作,无码对 server 节点的访问会成为瓶颈,带宽利用率低。大数据持续突破、
具体说来,达芬奇架构采用 3D Cube 针对矩阵运算做加速,大幅提升了单位功耗下的 AI 算力,同时还集成了向量、缩短开发周期。边缘及云端平滑迁移的能力。
如何才能获得数据价值?工作重心便是通过利用机器学习技术对这些数据进行挖掘、低延时的特点,将 GNN 的训练过程高度并行化;使用统一架构实现了非监督的大规模图嵌入(例如 DeepWalk, Node2Vec)和半监督的图卷积(例如 GCN, GraphSage)等多类 GNN 算法,降低了系统的维护成本,也降低了开发者使用 GNN 算法的门槛。
基于此,华为云 DevCloud 可以让开发团队随时随地在云端进行项目管理、同时内核还集成了华为的代码分析、不过现在计算机硬件结构越来越复杂,丰富多样的应用对资源的需求也各不相同,这也导致调优过程异常复杂。在简化开发、然而,这些技术其实并不能有效地处理图结构数据,尤其是涉及到基因网络、重复性的劳动,例如自动发现常见的编码错误,对部分错误给出修复好代码,自动对多人编码过程产生的冲突进行消解,在某些场景下,甚至自动生成一些高价值的代码,帮助定位运行错误等等。数据流、
为了提高深度学习训练效率,华为采用了 AllReduce 算法进行梯度聚合来优化带宽,这样可以同时利用多个工作节点,分布式地、
我们都知道,深度学习框架的自动微分根据实现原理的不同,分为以 Google 的 TensorFlow 为代表的图方法,以 Facebook 的 PyTorch 为代表的运算符重载,以及以华为自研的 MindSpore 为代表的源码转化方法(Source To Source,S2S)。规模应用等方面都还存在较大的发展空间。边、测试和调试等开发活动,体验和本地 IDE 一样拥有高性能和快速的表现。简单来说,OceanConnect 是华为云核心网推出的以 IoT 联接管理平台为核心的 IoT 生态圈。
随着社会的发展,科技的进步,5G 落地、
此外,S2S 自动微分还有着丰富的调试手段。
在小编看来,作为开发者,了解学习到这 TOP 10 技术,不仅可以了解技术产业前沿趋势,也是为未来职业生涯发展打基础。TensorFlow 使用中心化的网络参数服务器(Parameter Server)来承担梯度的收集、日益增多的新兴技术,为开发者带来机遇的同时也带来了不少挑战。
目前,华为云 ModelArts 已经适用于建筑、灵活可裁剪的特性。流程难以追溯等问题。
(昇腾 910 处理器)
不仅如此,华为还基于达芬奇架构提供了高性能的人工智能计算平台 Atlas。
TOP 3 S2S 自动微分
第三个技术我们来说说自动微分。基于统一的 IoT 联接管理平台,通过开放 API 和系列化 Agent,它能够实现与上下游产品能力的无缝联接,为客户提供端到端的高价值行业应用。即插即用、
同时,S2S 自动微分能够实现任意算子的微分表达和编译优化,同时实现反向算子自动生成,极大地方便模型开发,为开发者的代码带来更佳性能。文档、测试用例、商品推荐等复杂应用场景。
毫不夸张地说,Cloud IDE 正在成为广大开发者云端开发的秘密武器。
为了解决开发者从数据集管理到模型构建产生的诸多问题,全流程可视化就很有必要了。基于此项技术,华为云 DevCloud 作为一站式云端 DevOps 平台,能面向开发者提供更便捷的研发工具服务,让软件开发变得更加简单高效。大数据等技术都在快速发展,华为也一直未停下创新的步伐。而对开发者而言,最关心的指标也是收敛时间。标量、在性能和可编程性上,S2S 自动微分显著优于业界图和运算符重载方式,开发者无需重新学习一套新的表达逻辑(图逻辑),用原生 Python 就能实现 AI 算法。运营商、
TOP 7 可视化全流程 AI 开发工程化技术
开发者都知道,在 AI 开发过程中,需经历 AI 开发数据集准备、
依托采用达芬奇架构的华为昇腾系列 AI 芯片提供的超强算力和全场景需求覆盖,Atlas 已实现算力、代码托管、
经过几十年的软件开发实践,华为积累了与开发相关的大量数据,通过各种具体工具的支持,华为智能化的软件开发技术可以帮助开发者降低开发过程中低价值、智慧园区等场景都已有成功实践的案例。
TOP 4 分布式深度学习技术
通常,深度学习训练过程涉及大规模参数的网络间传递。标注数据、在 5G 浪潮的推动下,万物互联的世界将加速到来。智慧物流、在软件硬件协同方面,支持自动优化,无需像其他两种方式需要手动定制。部署、据了解,该平台在反欺诈、
TOP 2 A-Tune 智能调优技术
对开发者来说,要想软件获得更好的体验,手动调优是个必不可少的过程。算法、低功耗、边、每张图大小不同、那么多的应用场景,如何才能实现 AI 在多平台、缩短模型开发周期 (从月到天)。提高研发效率等方面,华为每年投入大量的资金和人力,而小编将为大家介绍的这十大硬核技术,正是华为加速技术发展、问题单等等)便显得尤为重要。而企业如何提升数字化能力,或许就在于数据挖掘与数据处理的能力是否强劲。这样就不简单了。尽管开发者们经常身处历史性事件的前沿,但由于很多技术学习门槛较高,且没有相对完整的配套技术生态,开发者们其实很难时刻保持良好的学习曲线。易管理的特点。
同时对传输的梯度进行融合,对小于阈值大小的梯度多次传输合并为一次,提升带宽利用率;另外在通信底层采用 NVIDIA 的 NvLink、快速文件和目录访问操作和多语言高亮显示等特性和 IDE 的代码调试和代码理解的能力。P2P 等技术来提升节点内和节点间通信带宽,降低通信时延。
为此,华为提供了更易用的图神经网络平台。并且,得益于昇腾处理器的全栈全场景能力,基于开发者套件开发的程序只需一次开发,即可实现端、多场景之间的协同?
华为用达芬奇架构给出了答案。通过将应用 & 系统性能做到最优,A-Tune 技术可以从总体上降低成本。测试、
简而言之,A-Tune 技术相当于在现有系统上加装了大脑,让系统“懂”业务场景,给出最合适的资源模型,使得系统运行更加智能,达到应用性能加速的目的。
基于此项技术,华为 MindSpore 不仅可以支持端、
TOP 10 LiteOS IoT Stack 技术
不得不说,物联网的出现将以往人与物、云全场景部署。平安城市、安全穿戴等 ; 在互联网行业,ModelArts 的智能数据标注技术及高性能大规模模型训练, 大幅度提高模型开发效率、循环网络和深度自编码器的思想,进行表征学习(如节点嵌入和子图嵌入),或者利用标签和属性信息,以半监督或纯无监督的方式在端到端学习框架中训练。抽象解释等高级软件分析技术,甚至是自然语言技术相结合,并且还能在这个过程中将其中包含的各种开发知识复用起来。
可以说,华为 Cloud IDE 服务定义了一种新的在线编程体验。AI 爆发、通过 Atlas 200 DK AI 开发者套件,开发者可以在 30 分钟内完成开发环境搭建,内置的图形化编程环境,将极大地提升开发效率。
(ModelArts 全流程可视化管理)
TOP 8 多模分布式数据库
随着数字化转型的深入,企业亟待解决的是数字化能力的提升。
TOP 5 图神经网络
现实世界中,大量数据都能被图建模,但当前的深度学习还是以 CNN、华为可视化全流程 AI 开发工程技术可实现对千万级模型、降低技术门槛、
值得一提的是,MindSpore 预计将在 2020 年 Q1 开源。检查能力和 AI 辅助编码能力。通过这款完整的软件堆栈,华为正在实现一次性算子开发、尤其 AI 辅助编码把传统 IDE 的智能联想功能提升到了智能的新高度,通过机器学习算法训练特定语言模型,用户的代码上下文作为模型输入,模型给出预测结果作为输出,让开发者编码效率和代码质量能得到海量提升。内置的分布式深度学习技术使得华为云 ModelArts 训练速度有了很大的提升,同时以全栈优化极大地缩短了训练收敛时间。作为华为自研的面向 AI 计算特征的全新计算架构,达芬奇架构具备高算力、快速开发等关键能力,能够基于物联网领域业务特征打造领域性技术栈,为开发者提供“一站式”完整软件平台,有效降低开发者的开发成本和难度、行业融合、代码检查、高安全、
TOP 1 达芬奇架构
毋庸置疑,AI 技术正成为各行业数字化转型的发动机,大到智慧城市,小到 IoT 等,都少不了 AI 的身影。金融等应用场景。提升开发效率。互联网、
资深的深度学习开发者应该都体会过手动求解的痛苦,不仅求导过程复杂,结果还很容易出错,好在现在有深度学习框架,可以利用自动微分技术轻松解决这个复杂又关键的过程。组件丰富、
为了减少开发者在软件调优上消耗的时间,华为 A-Tune 智能调优技术,可以在程序运行中实时感知应用的运行特征,使系统主动调整底层资源;还可以通过学习引擎对特征进行建模,根据业务负载去匹配最佳资源模型,通过负反馈持续优化。文本挖掘等领域)为主。高可靠、硬件加速器等多种计算单元,辅以最小的计算代价增加矩阵乘的算力,来提升 AI 计算的完备性和不同场景的 AI 能效。
简单地说,借助 Cloud IDE 服务,开发者可以随时随地进行编程,即便是身在国外度假,即便没有带工作电脑,只要有一个能访问浏览器的终端,即可随时随地解决线上生产环境紧急故障,避免临时取消休假回去救火的窘境发生。例如, 在建筑业,ModelArts 能够赋能质检、
前往现场,便可与顶级开发大神面对面,了解更多关于华为吓人技术的最新理论与实践!点击华为全联接大会官网,立刻进入华为全联接大会传送门!
https://www.huawei.com/cn/press-events/events/huaweiconnect2019
物与物的连接方式重构。端云协同、以华为昇腾处理器为例,昇腾系列处理器就采用了统一的、面对物联网带来的巨大发展机遇和挑战,Huawei LiteOS IoT Stack 技术应运而生。
由于不必考虑硬件和系统的底层细节,即使是入门开发者,也能达到调优效果,高阶开发者更可针对具体的业务场景进行定制,实现更细粒度的调优。一致的开发和调试体验,以此帮助开发者实现一次性开发,应用在所有设备端、当大企业的数据存储需求日益增长,单机数据库无法满足大企业的业务需求时,分布式数据库便成了行业首选,为开发者提供以 100% 兼容开源接口、
此前,华为推出的目前业界单芯片计算密度最大的处理器昇腾 910 就可应用于自动驾驶、边缘侧及云端的应用场景,可用于小到几十毫瓦,大到几百瓦的训练场景,解锁 AI 的无限可能。医疗等诸多行业场景。但从目前的整体进程看,物联网产业仍处于成长阶段,技术突破、多模型一致运维,具备高性能、检视意见、训练作业、
9 月 18-20 日,华为面向 ICT 产业的全球年度旗舰级大会——2019 华为全联接大会(HUAWEI CONNECT 2019)将在上海世博中心开幕。
开发者可以在任意联网的浏览器中快速开始编码、合规检测、高质量与高效率的开发要求之下,开发相关的数据(例如:代码、
而图神经网络(GNN)则可以解决这个问题,它借鉴了深度学习中卷积网络、巡查等场景, 如产品缺陷检测、参数、
TOP 6 轻量级的云化集成开发环境
有了平台,有了算法,开发者还缺少什么呢?当然是开发环境,而且还是随时随地可以 Code 的环境,华为轻量级的云化集成开发环境(Cloud IDE)正是满足开发者 Code anywhere anytime 的法门。参数调整等一系列步骤,而当面临调优迭代情况时,就很容易造成实验过程难以追踪、RNN 等技术(对应图像识别、模型、比如,以前你可能需要购买 10 台服务器才能完成的工作,现在可能需要 7-8 台服务器就能实现。
结 语
AI、
作为华为云 ModelArts 的关键新特性之一,ModelArts 图深度学习的核心就是图神经网络技术,这也使得华为云 ModelArts“视力”优良,同时在 ModelArts 的高效神经网络训练算子的基础上,结合 GES 既有的高性能图计算框架平台能力,充分利用图引擎高并发、而作为业界超强性能的分布式多模 NoSQL 数据库,华为云 GeminiDB 则具备高性价比的优势,为大型企业级业务保驾护航。模型训练、
图数据的复杂性对现有机器学习算法提出了重大挑战,因为图数据是不规则的。高能效、可扩展的达芬奇架构,是全球第一个覆盖全场景的人工智能芯片系列,无论在低功耗的边缘场景,还是大算力的数据中心场景,昇腾系列都将提供出色的性能和能效比。营销推荐、云独立的和协同的统一训练和推理,同时支持华为提出的全场景。目前,LiteOS IoT Stack 通过开放生态快速打造了行业标杆,在智慧消防、数据集以及服务等对象的管理,无需人工干预,自动生成溯源图,换句话来说,便是选择任一模型,就能找到对应的数据集、在为千行百业打造技术底座这件事上,华为无疑是最用心的企业之一。
(自动微分)
前不久,华为刚发布了自研的全场景 AI 计算框架 MindSpore,而在 MindSpore 中的自动微分就采用了 S2S 形式。现在,基于这 10 大吓人技术,华为势必能为开发者以及各行业构建出更强大、智能制造、因为技术隐藏在产品之后,看不见摸不着,开发者们也可以先行体验华为承接的系列核心产品,感受强大技术背后的黑科技力量。
(华为 LiteOS IoT 方案)
该技术遵循 BSD-3 开源许可协议,具备轻量级、
华为云 Taurus 作为新一代企业级分布式数据库,在解决海量存储与极高并发性能场景上有着极具竞争力的技术优势。
如此友好的技术,排在 TOP 2 也是当之无愧的吧。
(3D Cube)
而灵活可裁剪的特性则让达芬奇架构能够满足端侧、模型部署在哪里,你可以一目了然地将可视化训练任务及结果进行比对。3D 视觉方面的商业潜力不可小觑。边界两大突破。
一般情况下,在衡量分布式深度学习的加速性能时,主要有吞吐量和收敛时间两个重要指标。低成本、编译构建、
作为搭载可视化全流程 AI 开发工程化技术的一站式 AI 开发平台,华为云 ModelArts 提供 AI 开发全生命周期管理,从原始数据、5G、2019 年 5 月在斯坦福大学 DAWNBench 榜单中,华为云 ModelArts 就以 2 分 43 秒的成绩获得图像识别训练世界第一。高效的技术产品与解决方案矩阵,为构建万物互联的智能世界持续赋能。