AI开发多歧路MindStudio模型调优指迷津

AI的发展正在全球范围内加速，正如IDC咨询发布的最新数据所揭示的那样，人工智能市场规模正在不断扩大。2022年，全球人工智能产业已经迈入了价值高达4328亿美元的时代，预计在未来几年中，这一数字将以惊人的速度增长，到2023年有望突破5000亿美元大关。

而在中国的土地上，人工智能的发展势头更是迅猛。尽管整体增速显著，但在AI的普及和应用方面，仍存在诸多挑战。目前，中国的AI渗透率在各行业中分布不均，电子行业渗透率超过10%，而其他如汽车、石化、制药等行业则在5%~10%之间徘徊，建材等传统行业更是低于5%。这意味着AI在赋能千行百业的数字化转型方面，还有很长的路要走。

正如古人所言，“多歧路，今安在”，AI开发面临的困境与李白在《行路难》中的感叹相呼应。尽管面临重重困难，人们仍在不断探索新的路径。近日，由华为主办的昇腾AI开发者创享日活动在成都举行，活动以“创未来享非凡”为主题，旨在通过技术解读和前沿科技分享构筑深度交流平台。在成都这片古老的大地上探讨AI开发的崭新路径，可谓是古今智慧的碰撞。

在AI开发的海洋中，有一个名为MindStudio的工具，它是昇腾全栈AI软硬件平台中的全流程开发工具链，提供一站式开发环境。它支持训练模型、推理应用和自定义算子开发三大流程，凭借可视化、本地/远程调试、丰富调优工具等功能，帮助开发者高效便捷地完成AI开发任务。如果说MindStudio是为AI开发指点迷津的罗盘，那么模型迁移与调优就是决定方向的指针。

在昇腾MindStudio架构师张有陵的分享中，模型迁移被形容为从GPU训练脚本平滑过渡到昇腾生态的过程。华为基于多年的研究积累，为开发者提供了原生创新的昇腾AI基础软硬件平台以及全流程开发工具链MindStudio等，为开发者带来了极大的便利。

开发者在面临软件平台切换时，往往面临适应新环境的挑战。华为昇腾的跨框架模型迁移工具X2MindSpore通过一键式的方式，将基于PyTorch/TensorFlow框架的训练工程代码自动迁移至MindSpore框架，大大提高了迁移效率。这意味着开发者可以更快地将自己的成果在不同的平台上进行展示和应用。

AI开发在过去往往是独立、艰难且耗时的过程。大模型的出现为破解碎片化AI应用提供了新的可能。昇腾的MindStudio AutoML自动调优功能为用户提供了模型自动生成、训练调优以及推理调优的能力，这无疑为AI开发的升级提供了强大的支持。

AI的发展虽然面临诸多挑战，但正如李白笔下的行路难中所言，“乘风破浪会有时”，在无数开发者的共同努力下，AI必将为我们的生活带来更多惊喜和便利。在这场全球化的AI竞赛中，中国的发展势头强劲，我们期待着更多的创新和突破。随着模型技术的不断进步，昇腾生态下的模型生成与调优成为了行业关注的焦点。从基于纯数据集的自动生成到基于预训练模型的亲和生成，昇腾910训练搜索与昇腾310推理验证共同为模型生成提供了强大的支持。

在模型训练阶段，通过低秩分解、知识蒸馏等技术，训练模型得以优化。这些技术不仅降低了模型的计算量和大小，还提升了训练效率。借助AOE梯度切分，子图和梯度的优化进一步提高了模型性能。

随着模型规模的增大，推理部署面临内存需求上升和推理时延增加的问题。为此，模型推理调优通过自动剪枝、8bit量化等技术，降低了模型运算量，提升了性能。其中，AOE技术实现了算子计算搬运流水排布的硬件级调优，为模型性能的优化提供了强有力的支持。

更进一步的是，AutoML自动调优以昇腾亲和的神经网络架构搜索DNAS算法为核心，覆盖MindSpore、PyTorch等框架，实现了分类、检测、分割、NLP等全场景通用模型的自动调优。这一自动化工具不仅能优化模型性能，还能改善用户推理体验，将推理性能提升20%。

除了自动化工具，深度开发调优也是解决具体业务场景潜在问题的重要途径。为此，我们推出了端到端的profiling分析工具，如MindStudioProfiling，它能为用户提供从算子到模型、从单机单卡到集群的全方位分析。基于Top-Down性能分析方法，它能准确识别关键性能瓶颈，并以最小成本提高业务场景性能和分析效率。

面对技术门槛较高的难题，我们必须基于知识库积累专家经验。MindStudio的msadvisor能识别模型、算子瓶颈信息并给出优化建议，显著缩短开发者调优时间。MindStudio还提供生态知识库框架，汇聚生态开发者调优经验，扩充msadvisor的调优范围。

从模型生态迁移到专家经验系统构建，昇腾MindStudio为AI开发铺设了一条通往千行百业数字化场景的落地路径。在这条道路上，虽然挑战重重，但在多管齐下的调优举措保障下，美好的未来就在眼前。