AI开发多歧路?MindStudio模型调优指迷津-600学习网

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人工智能通常在加速,但有时不得不减速。

根据IDC Consulting发布的最新数据,2022年全球人工智能市场预计将达到4328亿美元,同比增长19.6%,预计到2023年将超过5000亿美元的门槛。中国人工智能行业的增长率高于全球平均水平。然而,统计数据显示,中国只有电子行业的人工智能渗透率超过10%,而汽车.石化.制药等行业的渗透率为5%-10%,而建筑材料等传统行业的渗透率低于5%。很明显,赋予数千个行业权力的人工智能的数字化转型仍然面临许多需要跨越的差距:从人工智能算法到产品应用还有很长的距离,从人工智能模型构建到培训和推理过程分割,缺乏工具,人工智能要实现降低门槛和提供效益的目标还有很长的路要走。李白曾在《艰难的旅行》中感叹道:”有很多不同的道路,今天是安全的”,这正是人工智能发展面临的困难的反映。他还写了一篇著名的文章,”到达天空比到达四川路更难”,这给了巴蜀的土地一个最知名的标签。6月25日,由华为主办,以”创造未来,享受非凡”为主题的盛腾AI开发者创造与分享日在成都举行。这是一项依托人工智能产业推广.覆盖全国的开发者活动,为人工智能开发者提供技术解读和前沿技术分享,通过技术赋能.实践和展示搭建深度交流平台,与开发者分享成长之路。探索四川人工智能发展的新路径,可能蕴含着古代和现代的启示。作为全栈AI软硬件平台中的全流程开发工具链,MindStudio可以提供一站式开发环境,支持培训模型.推理应用和用户定义的操作员开发三大流程,并通过可视化.本地/远程调试.人工智能开发和人工智能开发,帮助开发者高效便捷地完成AI开发任务,丰富的调优工具和其他功能。

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如果MindStudio是人工智能开发的指南针,那么模型迁移和调优是确定方向的指针。在成都创建和共享日活动中,盛腾MindStudio的架构师张友玲与AI开发者分享了MindStudio在端到端模型开发和调整中的应用,并从模型迁移.AutoML自动调整.Profiling深度调整和专家系统调整等方面消除了AI开发的许多障碍。

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张友玲,盛腾思维工作室建筑师

模型迁移:从GPU培训脚本到盛腾生态AI开发的顺利过渡是一个系统工程,不能脱离硬件和软件协作的基本环境。不幸的是,开发人员长期以来一直独立工作,基于不同的平台或框架,缺乏适当的工具支持,导致模型迁移成本高.效率低。

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基于多年的研究积累,华为为开发者提供了一个自主创新的盛腾AI基础软硬件平台,包括端到端云系列硬件设备.异构计算架构CANN.全场景AI框架盛思MindSpot.行业应用赋能器MindX和全流程开发工具链MindStudio。事实上,每个开发人员都有自己的工作习惯,例如使用工具进行开发,然后部署到其他平台。然而,对于开发者来说,切换软件平台通常意味着一个漫长的适应过程。华为的跨框架模型迁移工具X2MindSpot以一键式的方式将原本基于PyTorch/TensorFlow框架的培训工程代码自动迁移到MindSpop框架,实现了用户无需修改代码或少量代码修改即可成功运行和收敛的效果,大大提高了迁移效率。从GPU培训脚本到升腾,A有很多选择

深度开发和调优:为完整的业务场景提供端到端分析工具。在自动调优的基础上,人工深度开发和调优可以进一步解决特定业务场景中的潜在问题,提高模型的整体效率。

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深度开发和调优离不开优秀的系统调优工具,它应该为用户提供端到端的分析能力,能够准确定位系统的软件和硬件性能瓶颈,并通过有针对姓的性能优化建议以最低成本实现业务场景的最佳性能,从而提高开发者性能分析的效率。MindStudio Profiling可以扮演这样的角涩。它可以为用户提供端到端的分析解决方案,从操作员到模型,从单机单卡到集群,以及TensorFlow.Python.盛思MindSpot等主流AI框架,用于盛腾的全业务场景。基于自顶向下的性能分析方法,MindStudio Profiling通过软件和硬件协作,准确高效地识别关键性能瓶颈,并以最低成本实现提高业务场景性能和分析效率的双重目标。在使用模式方面,它提供了灵活多样的启用方法,如命令行.图形界面.配置文件和环境变量,以及丰富的分析API接口。它支持用户通过汇总表.时序图和其他方法进行多维性能分析,以帮助他们解决性能问题。以深度调优中的激活功能为例:PyTorch YOLOv4网络应用发现,在盛腾AI处理器的SoC执行推理过程中,总体执行时间较长。为了找出原因,使用Profiling性能分析工具分析网络应用程序执行的推理时间消耗。结果表明,运行接口aclmdlExecute需要很长时间才能执行。进一步分析发现,这是由于不兼容的Mish激活函数运算符执行时间过长造成的。将其替换为LeakyReLU的激活功能后,性能提高了40%。

专家体验系统:基于知识库积累和优化的顶级痛点性能优化是开发者的主要使用模块,耗时长是顶级痛点。通过对调优数据准备.性能数据分析.性能瓶颈分析.优化瓶颈问题等环节的回顾发现,面对高技术门槛问题,我们必须基于知识库存储专家知识,积极识别性能瓶颈并推荐优化建议,以克服困难。

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MindStudio msadvisor可以识别模型和操作员瓶颈信息,并在推理和培训场景中推荐优化信息,提高模型和操作员开发人员的优化效率。通过msadvisor自己的知识库,如UB融合.Transdata操作员识别.Roofline优化分析.AICPU操作员优化.L2融合.训练迭代优化.操作员转储优化分析等,从不同维度给出了模型.操作员瓶颈信息和优化建议,这可以显著缩短开发者的优化时间。同时,MindStudio还提供生态知识库框架,收集生态开发者的优化经验,扩大msadvisor的优化范围;它支持两种执行模式:命令行和IDE接口。一键获取瓶颈信息和优化建议,配置文件用于选择要运行的知识库范围,以满足不同用户场景的需求。从模型生态迁移和AutoML自动调优到深度开发调优和专家体验系统建设,盛腾MindStudio为AI开发铺平了一条登陆道路,为数千条线和数百个行业的数字场景铺平了道路。这条路可能布满荆棘,但在多管齐下的优化措施的保证下,未来到处都是鲜花

作者关健,《IT创新》合伙人兼首席作者:曾任《计算机商业新闻》执行副总裁兼执行主编,助理编辑

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