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最近，以“昇騰萬里，讓智能無所不及”為主題的首屆昇騰計算產業峰會在上海舉辦，業內專家、行業先鋒、生態伙伴約500多人見證兩年后昇騰AI計算產業的全面落地進程。

這個峰會，距離2018年華為Ascend（昇騰）系列產品面世，整整兩年時間。

兩年間，華為持續投入AI戰略，推動昇騰計算產業生態快速發展。

隨著此次峰會上《昇騰計算產業發展白皮書》、《昇騰萬里伙伴計劃》的發布，昇騰計算產業的全面繁榮已經在行業共識基礎上按下了啟動鍵。而在業內引發廣泛關注的這次峰會，也在AI加速落地的時代勾勒出昇騰通過產業生態的強化推動“AI普惠”的圖景——這正是華為兩年前發布AI戰略和全棧全場景AI解決方案時的重要目標。

市場數據顯示，雖然AI在某些特定領域特定場景下準確率已經超過人類，但其全行業滲透率僅有4％，在中國市場，只有10％的B2C應用涉及AI。這些數字，距離AI走向普羅大眾，讓每個人、每個家庭、每個組織都能享受到人工智能的價值，還有很大的距離。

這個距離，恰恰是昇騰計算產業的價值空間。

一、全棧技術體系，讓昇騰計算產業生態擁有全面且靈活的技術支撐

這次昇騰峰會主要動作都聚焦在生態構建上，在談這些生態動作之前，有必要對昇騰當下已有的技術底子做一個全面剖析。

總體來看，在昇騰生態的主要推動者華為營造下，昇騰計算產業已經擁有一個全棧全場景的AI解決方案的底子。

在最底層的硬件層，昇騰擁有終端到模組、小站、板卡、服務器甚至集群，AI算力可以提供至“端，邊，云”全場景；

在硬件上層，昇騰擁有異構計算架構CANN（適配有全流程開發工具鏈MindStudio），這個層級對下統一端邊云全場景的硬件形態和操作系統，對上支持多種AI框架的適配；

再往上，是AI框架層，用來為AI應用的開發提供環境，華為在今年3月底開源了自研的AI框架MindSpore，此次峰會又發布了最新的1．0版本；

最表層，是為行業AI應用開發者提供的各種開發服務，直接深入不同行業領域。

這種全棧，讓昇騰本身具備了完備的技術體系，以多層次完整覆蓋的技術姿態推動AI計算的普惠化。而所謂的全場景，是包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等全場景的部署環境，這又讓昇騰能夠勝任幾乎任何場景下對AI計算配置和部署的需要。

更為重要的是，昇騰的全面體系并不是一個自我封閉的體系，一方面，“硬件開放、軟件開源”讓昇騰成為一個歡迎所有伙伴、開發者的技術力量體；

另一方面，昇騰的“全�！泵恳粋�層級都可以對接融合外部AI計算相關模塊，例如硬件上的異構計算架構CANN，即可以支持自家的MindSpore，也可以支持外部較為熱門的TensorFlow，PyTorch主流開發框架，這種與生俱來的包容性讓昇騰能很容易融入現有AI計算大盤中，現在，昇騰已經有超過5家硬件伙伴，支持超過6個AI框架。

在全棧的基礎之上，此次峰會還介紹了很多技術上的細節，這些細節反映了昇騰在開發部署上一個十分鮮明的特點：既有不同層級的“適用”、也有所有層級的“易用”。

在昇騰全棧計算架構中，對于算力、網絡、AI研究等專業能力較強的生態伙伴而言，可以直接對接到CANN、MindSpore等，在更底層的技術基礎上開發自己的AI應用。

而這些模塊對很多行業應用開發者而言門檻太高，昇騰在全棧最表層的應用使能層，推出了用很少的代碼即可以實現AI能力的MindX，傳統應用開發者可以快速獲取圖像識別、圖像分類、語音識別等計算能力。

任何希望實現AI計算能力的生態伙伴，都可以找到適合自己的接入口。除此之外，在不同層級，昇騰還試圖通過技術打磨做到開發部署的極簡易用。

以框架層的MindSpore1．0為例，簡單易用的開發套件讓開發者可以快速進行高效的AI開發，且開發過程可以根據不同硬件形態自適應生成相應的模型，這意味著不論生態伙伴擁有的硬件條件如何，都可以得到最適合自己的模型類型，超輕量部署框架也可以讓開發者在模型大小的選擇上更為彈性，適用不同場景（例如，物聯網終端，可能需要更小的模型）。

多層次、便利化的“技術體驗”，還讓昇騰產業生態在落地時能夠獲得某種“微觀”上的加速。