今年的2020華為全聯(lián)接大會，又是一次華為云AI的大秀。無論是郭平、徐直軍的戰(zhàn)略部署，還是侯金龍和鄭葉來的具體演說，云與AI無疑都是華為今天重金投入的新技術。

AI的背后是數(shù)據(jù)和應用，而這兩樣背后，都是專注創(chuàng)新的開發(fā)者在默默努力。從近兩年的云&AI行業(yè)趨勢看，“取悅開發(fā)者”是一個必然的趨勢，他們對技術的變化是最為敏感的，也是云&AI得以落地的關鍵環(huán)節(jié)。

也因此，圍繞開發(fā)者們構建的AI開發(fā)平臺逐漸從幕后走到臺前。從業(yè)內(nèi)來看，頭部的幾家云廠商們紛紛祭出大招，比如華為云在2018年就推出ModelArts AI開發(fā)平臺，阿里云以ET大腦的方式構建各行業(yè)AI開放能力，騰訊云則部署其AI平臺云智天樞TI Matrix，百度云則持續(xù)推進EsayDL AI開發(fā)平臺的應用。

在9月25日的華為全聯(lián)接大會的第三天，華為云把重要信號留在了最后：宣布華為云ModelArts 3.0版本出爐。

無疑，這個新版本的推出又給AI開發(fā)者帶來了福利。

華為云ModelArts 3.0的推陳出新

具體而言，現(xiàn)場發(fā)布的這套ModelArts平臺 3.0版本，支持10萬級別的企業(yè)任務同時運行，支持10萬級別的用戶規(guī)模同時使用，為開發(fā)者創(chuàng)造良好的AI開發(fā)環(huán)境，使其專注做創(chuàng)新的事情。

一般而言，優(yōu)秀的分布式加速比是大規(guī)模集群分布式訓練的關鍵能力，也是促使用戶選擇使用大規(guī)模集群來加速AI業(yè)務的關鍵因素，華為云ModelArts領先的分布式加速比能力，在512芯片的集群規(guī)模下成績?yōu)?3.6秒，優(yōu)于NVIDIA V100的120秒。

從功能上看，ModelArts 3.0版本相比之前帶來了4個小驚喜：

1. 華為云EI骨干模型：基于行業(yè)小樣本數(shù)據(jù)訓練高精度模型

過去需要大量專家經(jīng)驗的模型選擇和參數(shù)調(diào)節(jié)，有了華為云的全空間網(wǎng)絡架構搜索和自動超參優(yōu)化技術，可以在無需人工干預的情況下高效完成。過去需要幾周甚至更長時間的模型訓練和部署，有了華為云的計算資源調(diào)配和數(shù)據(jù)管理，可以縮短到幾小時內(nèi)甚至幾分鐘完成。

2. 聯(lián)邦學習：打破數(shù)據(jù)孤島，推動行業(yè)聯(lián)合建模

數(shù)據(jù)是AI應用的基礎，只有基于多樣化的數(shù)據(jù)，才能實現(xiàn)AI智能感知。然而，在實際AI行業(yè)落地中，數(shù)據(jù)是分散在不同的數(shù)據(jù)控制者之間，這就導致了行業(yè)AI應用的數(shù)據(jù)孤島問題，使得AI算法訓練效果受到限制。

針對這個問題，華為云ModelArts提供聯(lián)邦學習特性，用戶各自利用本地數(shù)據(jù)訓練，不交換數(shù)據(jù)本身，只用加密方式交換更新的模型參數(shù)，實現(xiàn)聯(lián)合建模。

3. 模型智能評估、診斷：降低AI行業(yè)落地門檻

在ModelArts上使用模型評估功能，是在得到首次訓練的模型之后，先將模型推理結果、原始圖像和真實標簽送入模型評估模塊中，這個模塊會從數(shù)據(jù)、模型兩個方面對模型的綜合能力，包括精度、性能、可信和可解釋性進行綜合評估，最終針對可能存在的問題輸出一些改進模型能力的診斷建議。開發(fā)者在這些建議的幫助下，使模型達標，并最終部署成能實際應用的推理服務。

4. 高性能AI計算：資源靈活調(diào)度加速行業(yè)AI落地

作為AI平臺云服務，彈性訓練是ModelArts推出的核心能力之一，可以根據(jù)模型訓練速度的要求自適應匹配最佳資源數(shù)。

具體在產(chǎn)品上，ModelArts提供兩種模式：

• 一是Turbo模式，可以充分利用空閑資源加速已有訓練作業(yè)，在大多數(shù)典型場景下加速效率大于80%，訓練速度提升10倍，并且不影響模型收斂精度；

• 二是Economic模式，可以通過最大化資源利用率給開發(fā)者提供極致的性價比，在大多數(shù)典型場景下可以提升性價比30%以上，并且不影響模型收斂精度。

變與不變

可以看到，在新版本中，華為云帶來了新的玩法，提供全流程極簡開發(fā)工具，即使是普通的業(yè)務人員，基于已有組件，通過拖拽方式即可構建應用。這背后，ModelArts平臺的本質(zhì)并無二致，依舊是圍繞著開發(fā)者的需求與痛點展開，通過AI模型不斷地和實際落地場景交互來得到更優(yōu)的模型，進而提升AI開發(fā)流程的效率。

在1.0版本中（2018年），ModelArts解決了AI一站式開發(fā)的行業(yè)痛點，華為云打造了一款比行業(yè)更快的AI平臺，致敬開發(fā)者。

在2.0版本中（2019年），新增自動學習、端邊云能力協(xié)同，ModelArts關鍵能力凸顯。ModelArts 2.0以全流程的極簡和自動化升級已有的AI開發(fā)模式，讓數(shù)據(jù)準備、算法開發(fā)、模型訓練、模型管理、模型推理全鏈條產(chǎn)生質(zhì)的飛越。

而在3.0版本中（2020年），平臺駛入深水區(qū)，輔助AI深入到各行業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)。目前華為云已在10多個行業(yè)成功交付了600多個AI項目，積累了豐富的經(jīng)驗。為了解決企業(yè)深入使用端到端生產(chǎn)而推出骨干模型、聯(lián)邦學習等新功能。華為云EI骨干模型(EI-Backbone)技術，基于行業(yè)小樣本數(shù)據(jù)訓練高精度模型，提供了AI開發(fā)的新范式。

可見，版本的演進背后，是新技術趨勢不斷與行業(yè)生產(chǎn)結合，是數(shù)字世界供給與物理世界需求不斷碰撞的結果。

一直以來，深度學習分布式訓練不斷發(fā)展，各類模型的訓練對于計算設備的需求越來越大，不過由于各種原因，訓練作業(yè)的資源還沒有被充分利用。比如l訓練算法代碼本身質(zhì)量不高、資源利用率低；模型大小和超參數(shù)的設置也會顯著地改變計算資源的利用率；資源池整體利用率有波動，類似于“峰谷電”，訓練作業(yè)的提交也有高峰期和低谷期，造成很大的資源浪費。

這就不得不提到彈性訓練。

彈性訓練作為ModelArts的核心能力之一，2年來一直在自我錘煉，根據(jù)模型訓練速度的需求自適應實現(xiàn)資源的最佳分配。ModelArts提供兩種模式，一是Turbo模式，可以充分利用空閑資源加速已有訓練作業(yè)，訓練速度可提升10倍以上，并且不影響模型的收斂精度；二是經(jīng)濟模式，可以通過最大化資源利用率給開發(fā)者提供極致的性價比，在大多數(shù)典型場景下可以提升性價比30%以上。

可見，智能并不是一蹴而就的，而是逐漸進化的，最終從AI開發(fā)環(huán)節(jié)進入到AI落地的每一個場景。

客戶“用腳投票”背后的價值體現(xiàn)

客戶是喜歡用腳投票的——這一點體現(xiàn)在ModelArts 的行業(yè)落地屬性上。有2個案例非常經(jīng)典，一個是華為云ModelArts支持候鳥保護計劃，另一個是華為云ModelArts正在支持中科院構建斑馬魚的全腦圖譜。

注：候鳥保護，華為做了什么

在另一個項目中，中科院正在基于ModelArts繪制斑馬魚腦聯(lián)接組的全息地圖，目前重構準確率和召回率已達95%。

中科院腦智卓越中心是一所將腦科學與智能技術相結合的研究實體，是一個了解大腦如何實現(xiàn)各種認知功能的一個機構，首先需要完成一個重要且必要的大科學工程，就是繪制全腦聯(lián)接圖譜。

其原理是：借助斑馬魚幼魚透明的特點，機構可以應用鈣成像技術來觀察活體斑馬魚全腦10萬個神經(jīng)元的時空放電，從而繪制從各種感覺輸入到行為輸出的全腦活動圖譜，并結合結構圖譜來發(fā)掘大腦如何工作的普適規(guī)律，進而進行腦功能模擬和理論研究。

通過和華為合作，應用華為云ModelArts平臺，使用用360條斑馬魚圖像樣樣本所包含的近20萬圖像塊的“金標準”標注數(shù)據(jù)，訓練出了從前期圖像分割到后期神經(jīng)元形態(tài)追蹤的一整套網(wǎng)絡。

目前重構準確率和召回率已達95%，如果使用多機并行計算，從理論上推算下來，10萬個神經(jīng)元的總重構時間可以從125年縮短至10天。如果再擴展到小鼠甚至非人靈長類如獼猴，降本增效方面將更加可觀。

當然，這離不開生命科學的知識和技術，也綜合交叉了數(shù)學等學科，但是計算機科學特別是AI領域的技術與知識，正成為人類的助手，幫助人類繪制腦圖譜，更幫助人類實現(xiàn)新領域的突破。

云上開發(fā)必將成大勢，商業(yè)價值轉化也在加速

就像鄭葉來在現(xiàn)場提到的那樣，目前越來越多的人加入到開發(fā)者隊列里來，而更好的工具將為他們創(chuàng)造更高的技術起點、更敏捷的構建能力、更廣闊的商業(yè)成功，未來“云上開發(fā)”可以解決目前面臨的困難。

截止到目前，華為云已經(jīng)提供超過210個云服務，服務全球150萬開發(fā)者，華為云Marketplace和華為AppGallery已經(jīng)做了強強聯(lián)合，TO B（SaaS扶持計劃）和TO C（HMS生態(tài)扶持計劃）兩條腿一起走，加速商業(yè)價值轉化。（雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)）

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