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| 本文作者： 楊鯉萍 | 2019-12-08 13:25 |
雷鋒網(wǎng) AI 開發(fā)者按：2019 年 12 月 7 日，由華為云舉辦的「DevRun Summit：Login 2020」正式登陸「751 D?PARK 北京時尚設(shè)計廣場 79 罐」。這是一場開發(fā)者的盛宴與狂歡，他們齊聚于此，共同探討科學(xué)前沿技術(shù)、體驗科技人生、暢談美好未來。
本次活動內(nèi)容主要設(shè)置了「技術(shù)分享」與「互動體驗」兩大部分；其中，來自華為、嗶哩嗶哩、差評等企業(yè)的技術(shù)大咖紛紛加入了這 8 大交流分享會中。不論是實用的《基于 KubeEdge 的邊云協(xié)同 AI 實踐》等干貨分享；還是「學(xué)霸界的奇葩說」清北辯論賽等交鋒時刻；亦或是意義深刻的《科技女性有力量》等探討環(huán)節(jié)，我們能看到整個現(xiàn)場持續(xù)被熱情包裹，一次又一次傳出熱烈的掌聲與歡呼聲。
下面，雷鋒網(wǎng) AI 開發(fā)者將本次活動技術(shù)類的主要內(nèi)容及其它精彩花絮整理報道如下：
技術(shù)專場一：
近兩年來，隨著社會對技術(shù)領(lǐng)域中計算架構(gòu)的認知逐步加深，多元架構(gòu)也是華為所倡導(dǎo)的業(yè)界主流共識。但我們所知道的也僅僅只是鯤鵬和昇騰已經(jīng)發(fā)布，而它們神秘的面紗似乎一直從未揭開。正因如此，這次活動特意為「鯤鵬」處理器、「昇騰」開發(fā)工具鏈及它們的開源實踐設(shè)置了專場，為好奇的開發(fā)者們提供了最直觀、最全面的展示。
首先，昇騰 AI 工程師譚濤帶來了《從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到硬件，昇騰開發(fā)工具鏈全流程應(yīng)用實踐》到主題報告，詳細講解了昇騰開發(fā)工具鏈，并展示了新版本開發(fā)工具以及基于 Atlas 產(chǎn)品的成型項目，從而讓參會者能夠直觀地感受到昇騰處理器專用開發(fā)工具的獨特魅力。
「工欲善其事，必先利其器」，據(jù)譚濤介紹到，這是昇騰 AI 軟件棧設(shè)計時的核心思想。昇騰 AI 軟件棧這一「利器」開發(fā)了各式功能齊全的工具，形成了一條「多面手般」的工具鏈。無論是從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造；還是到離線模型生成；亦或是硬件相關(guān)的執(zhí)行；每一個環(huán)節(jié)都能提供到相應(yīng)的工具進行輔助。
譚濤還指出，昇騰 AI 處理器的達芬奇架構(gòu)在硬件設(shè)計上采用了計算資源的定制化設(shè)計，在功能實現(xiàn)上高度適配，為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算性能的提升提供了強大的硬件基礎(chǔ)。
接下來，鯤鵬大數(shù)據(jù)高級工程師顧剛老師為大家?guī)砹祟}為《構(gòu)建基于鯤鵬處理器的高性能開源大數(shù)據(jù)計算平臺》的報告。她談到了盡管當(dāng)下 AI+5G+IoT 帶來了各種應(yīng)用和商業(yè)模式創(chuàng)新，但這巨大的數(shù)據(jù)體量的背后，也暗藏著計算性能不足、分析周期長、資源擴展性差等問題。
而鯤鵬的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施解決方案正是為此量身打造。它結(jié)合了華為云豐富的大數(shù)據(jù)平臺和基礎(chǔ)云服務(wù)經(jīng)驗，包括了：開源 Apache、HDP/CDH 等大數(shù)據(jù)平臺，成熟完備的大數(shù)據(jù)組件，以及加速特性、編譯器、操作系統(tǒng)、硬件基礎(chǔ)等豐富的生態(tài)。可有效展開高性能、高可靠的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，并幫助企業(yè)快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)化以及智能化轉(zhuǎn)型。
目前，基于鯤鵬處理器的高性能大數(shù)據(jù)計算平臺已經(jīng)開源；同時，在華為官網(wǎng)鯤鵬論壇也可查看更多有關(guān)大數(shù)據(jù)解決方案的干貨地圖。
鯤鵬論壇地址：
如果加入了鯤鵬生態(tài)，很多開發(fā)者可能會面臨開發(fā)過程的變化以及具體移植方法等問題。在活動專場上，華為云 ECS 產(chǎn)品經(jīng)理孫庚澤針對這些問題，展開了主題為《基于鯤鵬架構(gòu)的移植與開發(fā)實踐》的報告。
報告中，孫庚澤將「鯤鵬」處理器與市面上常見的數(shù)據(jù)中心處理器在指令集、架構(gòu)、工藝及技術(shù)、生態(tài)以及開放性這 5 個方面的對比，從產(chǎn)品的角度為參會者再次解讀了「鯤鵬」。數(shù)據(jù)顯示，鯤鵬 920 超強算力全面升級，它的計算核數(shù)提升了 1 倍，最多可達 64 倍；SPECint 性能提升超過 2 倍，并超越了業(yè)界原有記錄。
而針對鯤鵬移植，孫庚澤也展示了華為云上所提供的基于自主研發(fā)的鯤鵬系列芯片對應(yīng)的彈性云服務(wù)器和裸金屬服務(wù)器，對應(yīng)的通用計算增強型 KC1 產(chǎn)品詳情如下圖所示。
安裝與移植相關(guān)內(nèi)容：
https://support.huaweicloud.com/kunpeng/index.html
近年來，得益于分布式技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)和算力呈指數(shù)級提升；AI 技術(shù)和應(yīng)用得到蓬勃的發(fā)展，眾多科技大牛紛紛布局 AI 產(chǎn)業(yè)。
然而，要實現(xiàn) AI 無處不在的愿景，除了解決算力、算法、數(shù)據(jù)的三大挑戰(zhàn)之外，還面臨著成本、復(fù)雜性、可擴展性、數(shù)據(jù)隱私等多重挑戰(zhàn)。AI 應(yīng)用的大規(guī)模落地更是需要全棧 AI 能力的整合、全場景的最佳實踐以及全棧 AI 開發(fā)經(jīng)驗的支撐。
華為的全棧全場景 AI 則對這些問題進行了全方位覆蓋，解決方案包括了：Ascend（昇騰）系列芯片、芯片算子庫和高度自動化算子開發(fā)工具——CANN；AI 框架——MindSpore；以及提供全流程服務(wù)的一站式 AI 開發(fā)平臺——ModelArts。在今天的技術(shù)專場，來自華為云的工程師們也為大家逐一解讀了這些工具背后的技術(shù)實踐。
首先，由 MindSpore 高級工程師王俊向我們詳細介紹了這款 AI 計算框架。該框架不僅支持終端、邊緣計算、云全場景需求以及協(xié)同的統(tǒng)一訓(xùn)練與推理；而且在使用體驗方面也非常出色。
相比于 TensorFlow，MindSpore 框架可更有效地降低 AI 開發(fā)門檻，讓深度學(xué)習(xí)的速度更快、成本更低，為廣大的開發(fā)者提供強大的全場景 AI 的模型開發(fā)、模型運行以及模型端到端部署能力。
而對于 AI 開發(fā)工作而言，ModelArts 高級工程師杜奇則提出了 AI 需要的十大改變，其中也包括了將「一項需要高級工程師完成的工作」向「一站式平臺提供基本技能」方向轉(zhuǎn)變，這正是研發(fā)該 AI 開發(fā)平臺的意義之一。
因此，ModelArts 也被稱作專為「Zero Code or Low Code」而生的一站式 AI 開發(fā)平臺。杜奇還表示人工智能應(yīng)用已經(jīng)成為各行業(yè)的生力軍，而開發(fā)出像 ModelArts 這樣一款高性能的 AI 應(yīng)用，不僅能夠大大降低 AI 開發(fā)難度，同時也契合了當(dāng)前行業(yè)在工業(yè)實踐中應(yīng)用一站式開發(fā)的需求。
在這之后，AI 高級解決方案架構(gòu)師魏振強則帶來了題為《HiLens & ModelArts：人工智能開發(fā)最佳啟動路徑》的演講。他向我們闡述了作為多模態(tài) AI 開發(fā)套件，HiLens 與 ModelArts 結(jié)合的詳細內(nèi)容。
當(dāng)專業(yè)的 AI 開發(fā)平臺搭配上一站式 AI 應(yīng)用開發(fā)、分發(fā)、部署的端云協(xié)同管理平臺之后，更多擴展功能得到開發(fā)，例如：海量設(shè)備管理、動態(tài)應(yīng)用部署、在線訓(xùn)練、端側(cè)模型優(yōu)化等多類端云協(xié)同能力。而這些功能恰恰能很好的運用于「端-邊-云」場景下的開發(fā)，例如：無人機、無人駕駛、人臉識別閘機、AR/VR、物流包裹分揀等工作。
隨著數(shù)據(jù)體量的日益增長，一些新的技術(shù)領(lǐng)域正不斷涌現(xiàn)，云計算作為當(dāng)前承載絕大多數(shù)業(yè)務(wù)的平臺，無論是新的業(yè)務(wù)上線還是技術(shù)實踐，都可以依靠云端完成眾多數(shù)據(jù)量龐大的任務(wù)。
現(xiàn)階段，大多數(shù)企業(yè)都在向云端靠攏，業(yè)務(wù)的快速迭代、敏捷交付等已經(jīng)變成常態(tài)，快速響應(yīng)市場需求也成為企業(yè)競爭的決勝因素。因此，DevOps、微服務(wù)、服務(wù)網(wǎng)格等技術(shù)領(lǐng)域愈發(fā)受到市場的追捧。因此，在這一技術(shù)專場中，開發(fā)者們主要探討了如何在當(dāng)前大背景下保證應(yīng)用的高效開發(fā)一問題。
專場的第一個報告《云原生開發(fā)的分層分級測試和質(zhì)量保障》，由華為云 DevCloud 工程師夏東冉分享。他指出，對于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)來講，新的商業(yè)模式往往需要小步快跑、快速試錯，而通常的瀑布開發(fā)不僅歷時較長，并且所得的產(chǎn)品不一定可正常工作；這時，敏捷開發(fā)就能很好的解決這一問題。
而 DevOps 的出現(xiàn)，又進一步搭建了開發(fā)和運維組織之間的橋梁，調(diào)和了迭代與穩(wěn)定兩者的矛盾。同時，在敏捷和 DevOps 開發(fā)模式下，CI/CD 持續(xù)自動化測試可實現(xiàn)高效的測試反饋，保障了產(chǎn)品隨時發(fā)布的質(zhì)量。因此報告顯示，DevOps 目前已經(jīng)成為企業(yè)軟件研發(fā)的主流，被眾多企業(yè)所采用。
而關(guān)于質(zhì)量保障更詳細的內(nèi)容，在第二個報告《持續(xù)構(gòu)建可信代碼檢查服務(wù)》中，華為云軟件分析實驗室工程師郭東碩做了細致的介紹。演講過程中，郭東碩反復(fù)強調(diào)，在云原生作為云計算的發(fā)展趨勢的大背景下，應(yīng)用的測試與質(zhì)量保障則變得更加重要了。
一方面，大數(shù)據(jù)時代下的代碼內(nèi)容繁雜，因而錯誤也更多樣；而另一方面，往往這些錯誤產(chǎn)生之后，很難采用「重啟」等操作進行復(fù)原，甚至帶來不可估量的損失。因此，在整個華為內(nèi)部的日常開發(fā)工作中，他們采用了一種智能代碼檢測修復(fù)框架，該框架采用了基于確定規(guī)則與機遇機器學(xué)習(xí)雙重保險的缺陷檢測與修復(fù)機制。它能夠保證代碼在任意情況下的安全檢測機制中，都具有安全可靠性。
據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，超過 170 個國家與地區(qū)、300 多萬的企業(yè)用戶和開發(fā)者、5 億多名終端云用戶使用的華為產(chǎn)品和服務(wù)，在開發(fā)過程中運用到了這一工具。目前，這一多語言代碼檢測框架也已經(jīng)部分向大眾開放，可直接在平臺上運用，進而提高開發(fā)者的代碼編寫效率。
除了常見的開發(fā)安全與質(zhì)量保障，華為對于近期火熱的區(qū)塊鏈領(lǐng)域也早有洞見。區(qū)塊鏈架構(gòu)師薛騰飛也向我們展示了利用技術(shù)裂變抓住機遇，構(gòu)建高效構(gòu)建可信、共享、安全的區(qū)塊鏈的應(yīng)用實踐。其中涉及到的技術(shù)包括了：華為云安全、華為云大數(shù)據(jù)分析、自動運維等內(nèi)容。
現(xiàn)階段，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展速度的放緩，以大數(shù)據(jù)為根本支撐的人工智能似乎也深受其影響，陷入了一定的瓶頸期。而緊跟著云原生為代表的「新生代」技術(shù)逐漸成長起來，以 Kubernetes 為核心的「云原生」運動正在不斷擴大化，并且已經(jīng)被業(yè)內(nèi)廣泛認同為云計算的未來趨勢。那在這樣的大背景下，開發(fā)者如何更好的實現(xiàn)云原生與 AI 的融合？
華為云高級工程師 / KubeEdge 項目核心成員徐飛老師，通過《基于 KubeEdge 的邊云協(xié)同 AI 實踐》的分享給出了他的答案。徐飛表示，云原生領(lǐng)域下，邊緣計算是非常重要的一部分，而云原生邊緣計算則可以讓邊緣也具備像云一樣的「彈性」，讓應(yīng)用可以「順滑」的部署到邊緣，保持應(yīng)用在邊緣與云端的一致性。
KubeEdge 則可以通過更優(yōu)的架構(gòu)和技術(shù)實現(xiàn)，幫助工程師從底層技術(shù)設(shè)施的管理中解放出來, 從而將注意力集中到更高抽象層次的應(yīng)用開發(fā)之中。這樣,「云-邊-端」就像是一個完美的整體, 最終用戶無需感知邊緣設(shè)備的復(fù)雜分布。
項目地址：
隨后，華為云高級工程師 / Volcano Init Maintainer/Committer 李明哲分享了他《Volcano: 在 Kubernetes 中運行高性能 AI 作業(yè)》主題報告。他表示，隨著容器化以及容器編排技術(shù)的普及，越來越多的上層業(yè)務(wù)正開始擁抱 K8s 生態(tài)。而華為作為云原生領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者之一，今年 6 月則正式開源了面向高性能計算的云原生任務(wù)批量計算處理平臺 Volcano。
Volcano 提供了一整套目前 Kubernetes 在批量和彈性工作負載處理中缺失的機制，包括：機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)、生物信息學(xué)/基因組學(xué)、其他「大數(shù)據(jù)」應(yīng)用。這些類型的應(yīng)用程序通常運行在 Volcano 集成的 Tensorflow，Spark，PyTorch，MPI 等通用域框架上。
Volcano 開源地址：
除了干貨滿滿的演講與報告之外，另一貫穿整場活動的趣味環(huán)節(jié)即碎片收集活動，參會者被隨機分到不同小組，并通過現(xiàn)場體驗「科技與未來」展區(qū)內(nèi)容來獲取相應(yīng)的碎片，最終冠軍隊伍將會獲得每人一臺華為 Mate30 5G 手機的獎勵。
活動種類繁多，各有特色，有實踐 DIY 型，例如：與人工智能對話、ModelArts 動植物識別、發(fā)明創(chuàng)造展示、組裝躲避小車等；知識收獲類，例如：機械課、駕駛課、自然課等特色體驗課程；講座型活動，例如：個人創(chuàng)業(yè)者、開源社區(qū)、華為開發(fā)者沙區(qū)等開發(fā)者的路演課堂；以及娛樂型活動，例如：獨角獸搶椅子、程序員彈幕機、抽獎扭蛋機等小游戲。
活動現(xiàn)場，在組長的帶領(lǐng)下，各位組員也是卯足了勁兒，奔走在各個展區(qū)及演講會場；休閑娛樂的同時，也和其它開發(fā)者進行了融洽、自然的技術(shù)交流。最終，比賽的冠軍由沙河隊獲得。
在這個算力爆炸式增長的時代，未來計算速度已經(jīng)不再是瓶頸；而高速 5G 與云技術(shù)相結(jié)合，更是讓海量數(shù)據(jù)與信息資源觸手可及；這些都意味著開發(fā)難度和門檻正在不斷降低。
而對于開發(fā)者，算法的掌握能力將在未來的競爭中愈發(fā)重要。在高性能計算領(lǐng)域，開發(fā)者將面臨更大的挑戰(zhàn)，只固守程序、不愿革新的程序猿們，或許將很快會面臨來自 00 后 AI 原生代開發(fā)者的壓力與挑戰(zhàn)。
可這種挑戰(zhàn)對于開發(fā)者而言，又何嘗不是機遇呢？鯤鵬生態(tài)、昇騰芯片、超強算力處理器、多元架構(gòu)、云原生以及一站式 AI 開發(fā)平臺 ModelArts、AI 框架 MindSpore 等工具，為開發(fā)者提供了最前沿領(lǐng)先的技術(shù)，只要你想開始，人人皆可開發(fā)！
當(dāng)然，除了掌握技術(shù)本身，靈感與想象力也是科技發(fā)展必不可少的元素，這也正如華為云「Login 2020」活動本身引導(dǎo)大家暢想的那樣，將科技與生活無縫結(jié)合，滿足各種場景、多樣化的復(fù)雜需求，不斷創(chuàng)新商業(yè)模式，從而推進生活的繁榮，一起打造萬物互聯(lián)的智能世界。
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