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昇騰AI異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN的功能

7riU_gh_3a181fa ? 來源:華為計(jì)算 ? 作者:華為計(jì)算 ? 2022-05-23 10:01 ? 次閱讀
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強(qiáng)大的社會粘性不斷催溫?cái)?shù)字化發(fā)展,目標(biāo)檢測與識別作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),應(yīng)用場景越發(fā)廣泛,不斷從城市治理、樓宇園區(qū)、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域,延伸至智能家居、金融、醫(yī)療影像等更多創(chuàng)新領(lǐng)域。隨著這些技術(shù)潛移默化地滲透入人們的生活中,各行各業(yè)競相通過引入目標(biāo)檢測和識別等人工智能新技術(shù)打開市場空間,關(guān)于目標(biāo)檢測和識別等各類人工智能需求奔涌而來。

但人工智能應(yīng)用開發(fā)門檻高,周期長,各類AI軟件棧理解成本高、各類AI算法模型與業(yè)務(wù)結(jié)合難度高、AI領(lǐng)域開發(fā)人員技能要求高,這是AI開發(fā)者們的切膚之痛,也是AI基礎(chǔ)服務(wù)提供商們必須醫(yī)好的癥結(jié)。

昇騰AI是以昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺為基礎(chǔ)構(gòu)建的人工智能計(jì)算產(chǎn)業(yè),昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺包括Atlas系列硬件及伙伴硬件、異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN(Compute Architecture for Neural Networks)、全場景AI框架昇思MindSpore、昇騰應(yīng)用使能MindX等。作為昇騰AI的核心,異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN兼容多種底層硬件設(shè)備形態(tài)提供強(qiáng)大的異構(gòu)計(jì)算能力,并且通過多層次編程接口,支持用戶快速構(gòu)建AI應(yīng)用和業(yè)務(wù)。同時(shí),還開源了各種AI應(yīng)用源碼供個(gè)人和企業(yè)開發(fā)者們免費(fèi)使用。

在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,CANN最新開源的通用目標(biāo)檢測與識別樣例,通過其強(qiáng)大的可定制、可擴(kuò)展性,為AI開發(fā)者們提供了良好編程選擇。大量模塊化編程邏輯、可擴(kuò)展配置,讓開發(fā)者們像樂高搭積木一樣,僅需進(jìn)行簡單的替換和定制,就能實(shí)現(xiàn)符合業(yè)務(wù)場景需求的高性能、企業(yè)級AI應(yīng)用。

該樣例使用了YoloV3圖片檢測模型與CNN顏色分類模型,基于CANN AI應(yīng)用編程接口,對數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型推理、模型后處理等AI核心計(jì)算邏輯進(jìn)行模塊化組裝,實(shí)現(xiàn)了車輛檢測和車身顏色識別基礎(chǔ)功能:

同時(shí),該樣例開放出多個(gè)編程定制點(diǎn),并公開了系統(tǒng)的定制文檔,詳細(xì)介紹了樣例代碼結(jié)構(gòu)、編譯運(yùn)行方法,以及如何基于現(xiàn)有樣例代碼進(jìn)行功能定制和擴(kuò)展,讓不同程度的AI開發(fā)者們輕松上手。

1支持多格式輸入和輸出

CANN通用目標(biāo)檢測和識別樣例支持圖片、離線視頻、RTSP視頻流等多輸入格式,開發(fā)者可基于此樣例實(shí)現(xiàn)對圖片和視頻等不同格式的目標(biāo)進(jìn)行識別。另外在結(jié)果展示方面,該樣例支持圖片、離線視頻、Web前端等多形式展現(xiàn),可根據(jù)業(yè)務(wù)場景靈活呈現(xiàn)識別結(jié)果。

2持輕松替換和串接模型

樣例目前選用的是YoloV3圖片檢測模型與CNN顏色分類模型的串接,可實(shí)現(xiàn)基本的車輛檢測和車輛顏色識別,開發(fā)者可輕松修改程序代碼,自行替換/增加/刪除AI模型,實(shí)現(xiàn)更多AI功能。

3支持高效數(shù)據(jù)預(yù)處理

圖片、視頻等各類數(shù)據(jù)是進(jìn)行目標(biāo)檢測和識別的原料,在把數(shù)據(jù)投入AI算法或模型前,我們需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)加工,才能達(dá)到更加高效和準(zhǔn)確的計(jì)算。該樣例采用獨(dú)立數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊,支持開發(fā)者按需定制,高效實(shí)現(xiàn)解碼、摳圖、縮放、色域轉(zhuǎn)換等各種常見數(shù)據(jù)處理功能。

4支持圖片數(shù)、分辨率可變場景定制

在目標(biāo)檢測和識別領(lǐng)域,開發(fā)者們除了需要應(yīng)對輸入數(shù)據(jù)格式等方面差異,還會經(jīng)常遇到圖片數(shù)量、分辨率不確定的場景,這也是格外頭疼的問題之一。比如,在目標(biāo)檢測和識別過程中,由于檢測出的目標(biāo)個(gè)數(shù)不固定,導(dǎo)致程序要等到圖片攢到固定數(shù)量再進(jìn)行AI計(jì)算,浪費(fèi)了大量寶貴的AI計(jì)算資源。該樣例開放了便捷的定制入口,支持設(shè)置多種數(shù)據(jù)量Batch檔位、多種分辨率檔位,在推理時(shí)根據(jù)實(shí)際輸入情況靈活匹配,不僅擴(kuò)寬了業(yè)務(wù)場景,更有效節(jié)省計(jì)算資源,大大提升AI計(jì)算效率。

5支持多路多線程高性能編程

同時(shí),為了進(jìn)一步提高編程的靈活性,滿足開發(fā)者實(shí)現(xiàn)高性能AI應(yīng)用,該樣例支持通過極為友好和便捷的方式調(diào)整線程數(shù)和設(shè)備路數(shù),極大降低學(xué)習(xí)成本,提升設(shè)備資源利用率。

6高效后處理計(jì)算

除此之外,本樣例還將原本需要在CPU上進(jìn)行處理的功能推送到昇騰AI處理器上執(zhí)行,利用昇騰AI處理器強(qiáng)大的算力實(shí)現(xiàn)后處理的加速,進(jìn)一步提升整個(gè)AI應(yīng)用的計(jì)算效率。

CANN為AI開發(fā)者用戶提供了越來越靈活的編程技術(shù)支持,讓越來越多的開發(fā)者們尋求到了更加友好且高效的編程體驗(yàn)。讓大學(xué)生創(chuàng)新人才更輕松地上手AI開發(fā)、開展創(chuàng)意實(shí)踐,讓企業(yè)開發(fā)者們更高效落地商業(yè)應(yīng)用。

歡迎廣大開發(fā)者朋友多多體驗(yàn)、參與技術(shù)分享、項(xiàng)目改進(jìn)和項(xiàng)目落地,共建人工智能開發(fā)者生態(tài)。我們也提供了專屬通道,希望聽到您的聲音,加入“昇騰暢作社”,成為昇騰官方簽約技術(shù)專家、分享AI技術(shù)、暢享昇騰官方渠道流量宣傳、樹立個(gè)人影響力、贏取Swithc等豐厚獎(jiǎng)品!

道阻且長,未來可期,期待昇騰AI以向上之力,持續(xù)推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的建設(shè)和發(fā)展,構(gòu)建萬物AI的美好世界。

翔迅科技基于昇騰打造數(shù)智安全生產(chǎn)解決方案,與華為共建昇騰AI產(chǎn)業(yè)

原文標(biāo)題:昇騰AI異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN,幫你擺平目標(biāo)檢測與識別AI應(yīng)用!

文章出處:【微信公眾號:華為計(jì)算】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

審核編輯:湯梓紅

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