Huawei MindSpore (платформа для разработки ИИ)

Продукт
Название базовой системы (платформы): Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
Разработчики: Huawei
Дата премьеры системы: август 2019 г
Дата последнего релиза: март 2020 г
Отрасли: Информационные технологии
Технологии: Робототехника,  Средства разработки приложений

Содержание

2020: Раскрытие исходных кодов

В конце марта 2020 года Huawei объявила о раскрытии исходных кодов среды MindSpore, позволяющей разрабатывать приложения с алгоритмами искусственного интеллекта. Исходники выложены на порталах GitHub и Gitee.

Как пишет портал VentureBeat, облегченная платформа MindSpore подобно TensorFlow от Google и PyTorch от Facebook масштабируется на устройствах, в периферийных и облачных средах, помогая разработчикам быстрее осваивать процессы создания ИИ-софт.

Структура среды MindSpore

К концу марта 2020 года Huawei заручилась поддержкой ряда партнеров, помогающих развивать MindSpore. Среди них — Университет Эдинборо (University of Edinborough), Пекинский университет (Peking University), Имперский колледж Лондона (Imperial College London) и робототехнический стартап Milvus.

Разработчики фреймворка заявляют, что инструмент нацелен на то, чтобы сохранять приватность пользователей. MindSpore использует лишь срезы и модели данных взамен работы с данными напрямую.[1]

Благодаря тому, что в типичных нейронных сетях для NLP (Natural Language Processing) MindSpore требует меньше строк основного кода, чем другие платформы, эффективность разработки, как утверждает производитель, повышается минимум на 50%. Цифровизация ТЭК: тренды, перспективы, крупнейшие ИТ-поставщики. Обзор TAdviser 14.2 т

При этом инфраструктура Huawei MindSpore поддерживает не только собственные найропроцессоры вроде упомянутого Ascend 910, но и другие доступные на рынке процессоры и графические ускорители.

Ещё одно преимущество платформы заключается в том, что она не обрабатывает сами данные, поэтому конфиденциальная информация пользователя эффективно защищена даже при использовании в кросс-сценариях. Кроме того, MindSpore имеет встроенную технологию защиты моделей, чтобы гарантировать их надежность и безопасность, заявляют в Huawei.[2]

2019: Анонс

В конце августа 2019 года Huawei представила открытую среду для разработки ИИ-приложений MindSpore. В компании утверждают, что эта платформа содержит на 20% меньше строк основного кода по сравнению с аналогичными решениями от ведущих разработчиков.

Согласно заявлению Huawei, среда Mindspore создавалась для совместной работы с процессором Ascend 910, благодаря которой процесс обучения ИИ-моделей протекает вдвое быстрее по сравнению с аналогичными решениями, в которых используется программная библиотека TensorFlow.

Huawei представила открытую среду для разработки ИИ-приложений

Помимо чипов Ascend, MindSpore также поддерживает графические, центральные и другие типы процессоров. 

По информации компании, вычислительные платформы для искусственного интеллекта имеют критически важное значение для года облегчения разработки ИИ-приложений, их распространения, повышения их доступности и безопасности.

В 2018 году Huawei обозначила три критерия, которым должна отвечать разрабатываемая ИИ-платформа:

  • Простота разработки — это существенно сокращает продолжительность и стоимость обучения.
  • Эффективность — должно использоваться наименьшее количество ресурсов с максимально возможной энергоэффективностью.
  • Адаптируемость к любым сценариям использования — включая устройства, периферийные и облачные вычисления.

MindSpore является одной из вех в достижении этих целей. Поскольку защита конфиденциальности приобретает все большее значение, необходимой становится поддержка всех сценариев использования для обеспечения безопасного и широко распространенного искусственного интеллекта. Это ключевой элемент в структуре MindSpore, поэтому платформу можно адаптировать к различным условиям развертывания. MindSpore подойдет для любых сред — больших и малых — вне зависимости от бюджета ресурсов.

MindSpore помогает обеспечить конфиденциальность пользователя, поскольку имеет дело только с переменной и модельной информацией, которая уже была обработана. Платформа не обрабатывает сами данные, поэтому конфиденциальная информация пользователя эффективно защищена даже при использовании в кросс-сценариях. Кроме того, MindSpore имеет встроенную технологию защиты моделей, чтобы гарантировать их надежность и безопасность.

Платформа ИИ MindSpore адаптируется к любым сценариям использования с любыми устройствами, периферийными и облачными средами, а также обеспечивает взаимодействие между ними по требованию. Ее базовая концепция «Алгоритм ИИ как код» позволяет разработчикам разрабатывать ИИ-приложения и быстрее обучать свои модели.

В обычной нейронной сети для обработки естественного языка (NLP) MindSpore использует на август 2019 года на 20% меньше строк основного кода, чем ведущие платформы на рынке.


MindSpore помогает обеспечить конфиденциальность пользователя, поскольку имеет дело только с переменной и модельной информацией, которая уже была обработана. Платформа не обрабатывает сами данные, поэтому конфиденциальная информация пользователя эффективно защищена даже при использовании в кросс-сценариях. Кроме того, MindSpore имеет встроенную технологию защиты моделей, чтобы гарантировать их надежность и безопасность, говорится в пресс-релизе.

В китайской компании также заявляют, что новое решение позволяет разработчикам осуществлять сложные вычисления, связанные с искусственным интеллектом, и удовлетворяет потребность в разнообразных вычислительных мощностях для различных сфер применения.

MindSpore поддерживает различные платформы, включая периферийные и облачные вычисления, а также устройства. Решение продвигает концепцию разработка, которая позволяет разработчикам легче и быстрее обучать свои модели, передаёт ZDNet.

Появление MindSpore в публичном доступе намечено на первый квартал 2020 года. Этот продукт станет частью стратегии Huawei, направленной на ускоренное развитие и внедрение ИИ-технологий.[3]

Робототехника



Примечания



СМ. ТАКЖЕ (2)


Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  КиберСклад (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Роботы КиберСклад - 1
  Другие 0

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Microsoft (41, 47)
  Солар (ранее Ростелеком-Солар) (2, 46)
  Oracle (49, 26)
  Hyperledger (Open Ledger Project) (1, 23)
  IBM (33, 18)
  Другие (555, 269)