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国产AI框架,如何“弯道超车”?
最后更新: 2024-05-08 22:13:44丁诚提到了“AI For Science”(科学智能)。他表示,下一个可能发现的技术变化点是科学智能,传统的科学智能、科学计算在每一个科学问题中,可能都孕育着一个基本的数学方程。
举例来说,在流体力学计算中会消耗大量的算力,这个过程其实数学原理很简单,就是一个纳维-斯托克斯方程的求解。在传统过程中,如果用CPU单卡进行计算,可能需要几十年、上百年都算不完,而用AI的方式就有可能10倍或者100倍地加速纳维-斯托克斯的求解。
“所以在MindSpore发布的2.0版本中,提出了科学计算融合架构,目的就是想在这个赛道中能获得更多技术领先的机会,打造自己的原生生态。”丁诚向观察者网透露,MindSpore会首先在大模型和AI For Science两个新赛道里构建自己的原生生态。
根据Omdia发布的报告,“AI for Science”借助人工智能的巨大技术优势,可将数学计算和科学模型的方法结合,高效处理海量数据,使传统的科研过程变得自动化、规模化、并行化和平台化,从而解决原来传统科学研究范式无法解决的问题,帮助科学家突破科研瓶颈。
Omdia分析师认为,“AI for Science”在气候和环境科学(天气预测等),生物制药和生命科学(新药研发、蛋白质结构预测等),流体力学(汽车或飞机的气动设计等),电磁学(电磁仿真等)等应用领域可能会首先取得突破。
在这份报告中,大多数开发者反馈,TensorFlow 对“AI for Science”支持比较好,而昇思 MindSpore对“AI for Science”的支持能力超过PyTorch,并有赶超TensorFlow的趋势。
“对于Pytorch和TensorFlow领先的生态怎么办?我们会做两件事情。”
丁诚透露,首先,框架的生态锚点会从API走向模型,MindSpore开源社区将承载更多业界高质量算法模型,把这些模型打造成一个算法套件,帮助传统赛道的AI用户能快速得到行业场景应用。第二件事情,MindSpore在保持自己自主创新的一套原生API基础之下,兼容业界现有像Pytorch这样的API的生态。对传统用户来讲,如果想重新学习MindSpore,学习成本将会很低,通过这样的方式,把传统的生态逐渐吸引到MindSpore生态圈里。
构建生态仍是重中之重
在PC和移动互联时代,软硬件生态是产业链企业无法忽视的关键词,Windows+Intel、Android+ARM构建的生态壁垒,直到现在还是“制胜法宝”。在人工智能时代,AI框架的生态构建同样是重中之重,因为这将直接影响框架的能力、功能、以及产业化应用等。
- 责任编辑: 吕栋 
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