17万开发者,开源社区收获2万星,开源一年的MindSpore坐上了火箭

边策 方驭洋 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

刚刚度过开源一周年的MindSpore,交出了一份不错的“成绩单”

目前,MindSpore已在8大行业达到规模应用,在逾100家高校开设课程,超1500个核心开发者参与贡献,拥有300余篇基于MindSpore的科研创新顶会论文投稿,累计下载超过24万次,吸引17万开发者,上线应用2000多个。

在AI这条赛道上,全场景AI计算框架MindSpore是如何全力加速,收获开发者的“心”?

“集众人之智”,是华为想到的一个与AI开发者双赢的好办法。

“众智计划”上线

3月18日,在MindSpore开源一周年之际,华为宣布“昇腾众智计划”正式上线,首期计划公布了140个算子和深度学习网络模型的开发需求,面向全社会组织和机构征集创新结果。

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和传统的开源模式不同,MindSpore为了加速生态建设,以正向激励的方式注入了多一份动力。

在众智计划中,开发者除了可以获得项目期间的算力支持,还将获得项目奖金激励、相关荣誉证书。

现在,登上昇腾社区主页,即可看到为MindSpore开发的众智项目。

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新的众智项目正在如火如荼进行。而实际上,华为“集众人之智”这种生态建设方式,早在去年已悄悄开展。

而且,这一年来效率惊人。2020年,参加该计划的共有60多个科研团队,超过500人投入开发,已完成484个算子分析,368个算子开发。

众智活动不仅极大地丰富了软件数量,也保证了软件的质量,让MindSpore上的诸多AI应用能力领先业界。

比如,用基于Ghost模块建立的神经体系结构GhostNet,结合MindSpore 1.0特性来做图像分类、目标检测等任务,效果均已达到业界最优。

众智计划今年还将走出国门,与世界知名高校合作,打造MindSpore全球影响力。

为了让MindSpore前进速度开到最快,华为联合鹏城实验室吹响了“OpenI启智&MindSpore集结号”,打响一场AI生态的“闪击战”

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2月3日,首期“集结号”活动展开,具体活动内容,是集中所有参与学生,使用鹏城实验室的基础平台进行AI算法创新和性能调优。

令人惊喜的是,在第一期活动中,来自西安交通大学、西安电子科技大学、哈工大等高校的29名开发者,在28天内完成了28个模型的高效交付,其中24个模型超过原论文精度,并且所有模型同时在OpenI启智社区和MindSpore社区上线开源,为AI开发者提供了更多模型选择。

而在4月,“集结号”第二期活动也已经在深圳正式启动。本次活动中,来自东北大学、重庆大学、哈工程等高校的39位同学,将合作开发YOLOv5、EfficientDet、ResNet-3D等35个MindSpore模型。

让MindSpore成为论文利器

众智计划可以说是在夯实AI生态基础。

但对于一个AI平台而言,仅仅满足基础、通用的能力是远远不够的。

一方面,当前中国AI学术生态发展很快,中国高质量AI论文的国际影响力越来越大,根据AI2的数据,2020年,引用率前10%的AI论文中,中国论文数量已经超过美国。但这些研究的基础却仍大多基于TensorFlow、PyTorch这样的国外框架。

另一方面,对于MindSpore这样的国产AI计算框架而言,只有和产业结合,与学术界保持紧密联系,才能在技术前沿进一步打造自己的影响力。

众所周知,如今在AI领域流行的基础模型,很多都是在顶会上最先崭露头角,比如CVPR 2016上的ResNet,NIPS 2017上的Transformer,NCCAL 2019上的BERT等等。

因此,除了走入校园培养学生用户,华为还与中国人工智能学会共同发起《中国人工智能学会-华为MindSpore学术奖励基金》,面向高校及科研院所的AI科研人员搭建学术交流平台,提供经费、算力、技术支持等服务。意在鼓励AI研究人员使用MindSpore进行科研创新,发表具有Top影响力的论文成果。

目前,该论文基金支持CVPRNeurIPS等AI顶会和顶刊论文。

走向科研与产业前沿

另外,MindSpore为了构建差异化竞争力,还积极与高校、科研院所展开技术合作。

合作方向包括提升MindSpore框架的性能及易用性、布局通用AI框架、拓展MindSpore应用领域等。

比如华为-中科大联合实验室,就展开了基于MindSpore的DNN高效分布式存储、神经网络增量学习、大规模分布式优化算法研究;华为-上交联合实验室,合作开展了端侧稀疏分布式训练研究。

而在产业方面,则是“落地为王”。

现在,MindSpore已经在医疗、交通、金融、互联网、运营商、制造、能源等行业广泛应用落地。

MindSpore携手中科弘云打造了一套基于MindSpore的全国产AI中台解决方案,帮助传统行业客户解决AI模型研发效率低、AI应用落地门槛高等问题。

比如面向能源体系的“发-输-变-配-用”,这套中台方案能集成多种视觉计算场景下的高精度算法,如图像分类领域适配ResNet、VGG系列算法,目标检测领域适配YOLO、SSD、FasterRCNN系列算法,图像分割领域适配Deeplab算法等,并提供数据预处理及协同标注、自动化模型训练与推理服务,及端-边-云模型按需部署能力。

最终使AI能力能够被快速应用到设备故障巡检、安全环境风险评估、人员行为识别等具体的场景中。

此外,MindSpore还上线了TinyMS工具,帮助不熟悉技术但又想快速上手AI的开发者入门。

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注入“新鲜血液 ”,为AI添薪柴

最后,为了培养AI储备人才,华为已和各领域专家、学者合作,联合出版了3本昇腾相关的教材,并陆续在全国100余所高校开设昇腾相关课程试点。

同时,华为已联合教育部在72所高校建立了智能基座产教融合协同育人基地,聚焦计算机、电子信息、人工智能和软件工程等领域,与高校教师共同开发了22门课程,将鲲鹏、昇腾、MindSpore等关键技术融入教材。此外,华为还与中国高校计算机教育MOOC签署了战略合作,成立“智能基座”慕课建设专家组,将鲲鹏、昇腾融入线上课程,升级课程体验。

聚集聪明的大脑,一起“干大事”,除了在学术界和产业界打响国产技术基座的影响力之外,MindSpore也格外看重开源社区的力量,致力打造国内第一热度AI开源社区。

开源短短一年, MindSpore在码云(Gitee)上MindSpore的代码活跃度、影响力、社区活跃度、团队构建、流行趋势综合排名第一,在开源社区收获了20190颗星。

从这样的成绩来看,说MindSpore社区是成长最快的AI开源社区亦不为过。

事实上,中国学术界、产业界在AI应用方面,近年来已经收获不少成绩。从金融、供应链等传统产业的升级,到自动驾驶等前沿技术的探索实践,中国企业都在世界舞台上发出了属于自己的声音。

而MindSpore,就剑指AI基础设施,势要发挥国内AI框架的全球影响力,并向上发展应用生态,向下夯实硬件能力,为中国乃至全球人工智能产业繁荣添一把薪柴。

开源,于技术发展而言,能打破藩篱,促进技术快速发展;对于企业而言,亦是快速释放影响力的有效途径。

未来,MindSpore还会带来哪些更大的惊喜,让我们拭目以待。

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