ChatGPT掀起的新一輪人工智能狂歡下，隱藏在背后的“大模型”正進入越來越多開發(fā)者的視野。
誠如幾年前開始流行的一種說法：數據是燃料、模型是引擎、算力是加速器。ChatGPT的出現，恰如其分地詮釋了數據、模型和算力的“化學反應”。而在其中扮演“橋梁”角色的，恰恰是上承應用、下接芯片的AI框架。
正是在這樣的背景下，市場調研機構Omdia通過對AI開發(fā)者進行調研，在日前發(fā)布了《中國人工智能框架市場調研報告》，向外界揭示了國內開發(fā)者對于AI框架的認知，以及不斷變化的行業(yè)格局。
01 開發(fā)者眼中的AI框架市場
隨著ChatGPT的熱度越來越高，不少人坦言：“人工智能領域正在引發(fā)新一輪科技競賽”，其實AI的學術競賽在2020年前后就已經開始。
OpenAI在這一年推出了著名的GPT-3，擁有1750億參數量；DeepMind的AlphaFold2在第14屆國際蛋白質結構預測競賽中奪冠；同時全球AI論文發(fā)表量逐年增長，來自中國的論文比例越來越高...... 頂會論文、大模型、科學智能代表的技術生態(tài)，達到了前所未有的熱度。
同樣是在2020年，以昇思MindSpore等為代表的中國AI框架紛紛開源，開始了追趕TensorFlow、PyTorch等前輩們的追逐賽，中國AI框架的崛起和技術生態(tài)的繁榮，不可避免地出現了交叉。
就像Omdia在《中國人工智能框架市場調研報告》中給出的觀點：在大模型應用的趨勢下，國內開發(fā)者對于AI框架的認知發(fā)生了一些微妙的變化。
比如“對于超大規(guī)模模型訓練能力，您覺得哪個人工智能框架最好？”的問題中，36%的開發(fā)者投票給了TensorFlow/JAX，15%的開發(fā)者選擇的是PyTorch，昇思MindSpore以10%的占比排名第三。
需要說明的是，開發(fā)者的答案在某種程度上受到了認知習慣的影響，自然而然地給“老牌框架”打了高分。譬如谷歌的TensorFlow并非原生支持大模型，通過新推出的另一個新生框架JAX作為TensorFlow的簡化庫融入；PyTorch則是靠第三方并行算法庫補充了大模型支持能力。昇思MindSpore正依托原生支持大模型的能力快速崛起。
再比如“您認為最適合做AI for Science項目的人工智能框架是？”的問答下，TensorFlow和新生框架JAX收到了45%的開發(fā)者支持，昇思MindSpore在這個問題下超過了PyTorch，以37%的支持率排名第二。
而在人工智能框架使用率的排名中，TensorFlow和PyTorch的先發(fā)優(yōu)勢依然存在，但昇思MindSpore以11%的份額進入第一梯隊。TensorFlow早在2015年就已經開源，PyTorch的歷史也可以追溯到2017年，昇思MindSpore比“前輩”們晚了三到五年，但表現出了快速趕超老牌AI框架的態(tài)勢，扮演了“挑戰(zhàn)者”的角色。
如果說Omdia的報告主要是基于開發(fā)者的認知，可能與實際情況存在一定出入，那硬核的技術生態(tài)與行業(yè)生態(tài)的合作，則以板上釘釘的數字佐證著昇思MindSpore等中國AI框架崛起態(tài)勢：
在技術生態(tài)方面，昇思MindSpore已經與200多所高校、科研機構展開創(chuàng)新合作；在行業(yè)生態(tài)方面，僅在2022年獲得昇思技術認證的企業(yè)就超過800多家，涵蓋制造、金融、電信運營商等國計民生行業(yè)；在開源生態(tài)方面，昇思MindSpore在Gitee AI開源項目綜合排名TOP1，軟件下載增速第一，總量已超過370萬……
02 昇思MindSpore越級的時與勢
一個殘酷但有現實意義的現象是，2020年AI框架市場還是一幅百家爭鳴的景象，目前卻出現了典型的虹吸效應。
按照Omdia的調研數據，在中國人工智能框架的使用率方面，TensorFlow、PyTorch、昇思MindSpore和飛槳合計占了86%的市場份額，大多數AI框架的使用率不足1%，曾經聲名鵲起的Caffe、CNTK等已逐漸掉出主流隊伍，只有昇思MindSpore一家逆勢進入了AI框架的第一梯隊。
想要弄清問題的答案，昇思MindSpore可以說是最好的研究對象。過去近三年時間里，昇思MindSpore到底做對了什么？
第一個參考答案是大模型的“時”。
2021年9月的華為全聯接大會上，昇思MindSpore迭代至1.5版本，最直接的變化就是原生支持AI大模型訓練，通過全自動并行、可視化智能調優(yōu)等大幅提升了大模型的開發(fā)效率。
其中在大模型并行訓練上，昇思MindSpore支持數據并行、MoE并行、優(yōu)化器并行、多副本并行等7大并行計算能力，將訓練千億模型的代碼量降低了80%、調優(yōu)時間下降60%；和TensorFlow、PyTorch等框架相比，昇思MindSpore是支持模型結構最全的AI框架，包含稠密、稀疏MoE、卷積結構、高維稀疏等。
第二個參考答案是應用創(chuàng)新的“勢”。
2022年11月發(fā)布的2.0版本中完成了AI與HPC的融合，通過神經網絡模擬的非線性擬合，讓科學家無需再解高維方程，進一步提升了科技創(chuàng)新效率。特別是在產業(yè)應用創(chuàng)新方面，昇思MindSpore構建了流體仿真、電磁仿真、分子模擬在內的科學計算套件，持續(xù)使能應用創(chuàng)新。
和PyTorch的興起不謀而合，昇思MindSpore也將技術生態(tài)作為“先手棋”。印證昇思MindSpore “路線正確”的案例，絕不止Omdia的報告和開發(fā)者的認同，還有一份沉甸甸的成績單。
衡量創(chuàng)新能力的一個重要標準正是論文數量。按照Papers with Code網站的統(tǒng)計數據，2022年使用昇思MindSpore的頂級會議論文已經超過600篇，在國內AI框架中排名第一，在全球范圍內僅次于PyTorch。
而在大模型的創(chuàng)新中，目前國內科研院所和高校已經發(fā)布了10多個基于昇思MindSpore的大模型。其中紫東.太初是全球首個三模態(tài)大模型，能夠實現視覺、文本、語音三個模態(tài)間的高效協(xié)同，曾在2022世界人工智能大會上斬獲“卓越人工智能引領者”獎；東方.御風是業(yè)界首個工業(yè)級流體仿真大模型，在進行飛機流場模擬仿真時，對比傳統(tǒng)的科學計算，在精度一樣的情況下，東方.御風的仿真時間只需要原來的1/25。
如果把人工智能產業(yè)生態(tài)比喻成森林的話，人工智能框架就像是森林中的土壤，尋求創(chuàng)新的開發(fā)者自然會“擇水土而居”。
03 不應被忽視的可信AI問題
在全民“調戲”ChatGPT的風潮中，ChatGPT有時會“一本正經地胡說八道”，這其實暴露了存在事實性錯誤、知識盲區(qū)和常識偏差等諸多問題。
Omdia在《中國人工智能框架市場調研報告》中向開發(fā)者詢問了類似的問題，最終的答案似乎超出了一些人的料想：在所有主流人工智能框架中，國內的開發(fā)者普遍認為TensorFlow 與 昇思MindSpore 對“負責任的人工智能”提供的支持最好。
個中原因其實不難解釋。為了打消開發(fā)者擔心的安全隱私等問題，谷歌通過Model Cards等工具讓框架更加透明、更具備可解釋性，同時TensorFlow也提供了一系列支持數據安全和隱私的功能、庫和培訓工具。
昇思MindSpore之所以能夠在可信方面超越PyTorch，離不開對AI安全技術體系的布局，提供了涵蓋AI訓練、AI測評、AI部署的一整套端到端的安全可信體系，包括聯邦學習、模型水印、模型加密等外界所熟知的可信機制。
比如聯邦學習是一種常見的隱私保護方式，可以在不收集數據的情況下協(xié)同進行模型的訓練，實現數據的“可用不可見”，繼而保護隱私信息。然而聯邦學習和大模型的結合也產生了諸多挑戰(zhàn)，涉及到計算代價、通信開銷、隱私泄露、模型安全等等，需要解決隱私保護與效率的兩難課題。
昇思MindSpore的回答是跨域可信訓練。
以鵬城.盤古大模型為例，昇思的聯邦學習能力助力盤古超大模型協(xié)同訓練，根據各地算力情況將大模型拆分，以AI計算中心超大算力實現盤古主干網絡的正反向訓練，同步在銀行等計算機房做數據處理，模型Embedding、TOP層算Loss正反向訓練，實現了敏感數據不出本地，并讓聯邦學習的訓練時延降低了30%、通信和計算開銷降低了40%。
就像Omdia在報告中的評論：“負責任的人工智能”即是一套道德準則，又是一套技術體系， 是以安全、可靠和合乎道德的方式開發(fā)、評估、部署和規(guī)?；斯ぶ悄芟到y(tǒng)的方法，對人工智能的可持續(xù)發(fā)展非常重要。
大模型、科學智能等技術生態(tài)在過去三年時間里深入影響了開發(fā)者對AI框架的選擇，把時間再拉長一些的話，能否在可信AI方面有所作為，能否打消開發(fā)者的疑慮，無疑將左右AI框架下一個三到五年的市場排位。
04 寫在最后
人工智能的星星之火能否燎原，AI框架有著不可或缺的作用。
一座城市的繁榮，不在于有多高的摩天大樓，而是無處不在的建筑群。沿循這樣的邏輯，AI框架的價值在于賦予不同的開發(fā)者“建造高樓”的能力，讓人工智能的前沿能力進入每一個行業(yè)、每一家企業(yè)。
至少，以昇騰AI為首的中國人工智能產業(yè)建設者早已開始發(fā)力。
不只是昇思MindSpore在技術生態(tài)上的異軍突起，Atlas系列硬件、異構計算架構CANN、昇騰應用使能MindX等軟硬件也在持續(xù)創(chuàng)新，為開發(fā)者打造了“端、邊、云”的全場景AI基礎設施，讓人工智能在千行百業(yè)不斷擴散。
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