在訓練性能方面，ResNet50_on_ImageNet上的測試結果顯示，當采用128塊V100時(shí)，華為云ModelArts上模型訓練時(shí)間僅需4分08秒，較其2018年12月創(chuàng )下的9分22秒紀錄快了一倍，比此前fast.ai在A(yíng)WS平臺上的訓練速度快4倍；在推理性能方面，華為云ModelArts識別圖片的速度是排名第二廠(chǎng)商的1.7倍，亞馬遜的4倍，谷歌的9.1倍。
ModelArts：領(lǐng)先的深度學(xué)習平臺技術(shù)
作為人工智能最重要的基礎技術(shù)之一，近年來(lái)深度學(xué)習也逐步延伸到更多的應用場(chǎng)景，如自動(dòng)駕駛、互聯(lián)網(wǎng)、安防、醫療等領(lǐng)域。隨著(zhù)深度學(xué)習模型越來(lái)越大，所需數據量越來(lái)越多，所需的AI算力資源和訓練時(shí)間越來(lái)越長(cháng)，深度學(xué)習的訓練和推理性能將是重中之重。
斯坦福大學(xué)DAWNBench是全球人工智能領(lǐng)域最權威的競賽之一，是用來(lái)衡量端到端的深度學(xué)習模型訓練和推理性能的國際權威基準測試平臺，相應的排行榜反映了當前業(yè)界深度學(xué)習平臺技術(shù)的領(lǐng)先性。
華為云ModelArts支持海量數據預處理、大規模分布式訓練、自動(dòng)化模型生成，并具備端-邊-云模型按需部署能力，可幫助用戶(hù)快速創(chuàng )建和部署模型、管理全周期A(yíng)I工作流。在本次斯坦福大學(xué)DAWNBench深度學(xué)習訓練時(shí)間及推理性能挑戰中，華為云ModelArts運用了高性能分布式模型訓練和極速推理技術(shù)。
斯坦福大學(xué)DAWNBench訓練時(shí)間榜單
用戶(hù)：高效地在云端獲得和利用AI計算資源
稀缺且昂貴的算力和開(kāi)發(fā)效率低是當前AI開(kāi)發(fā)過(guò)程中的主要痛點(diǎn)，例如開(kāi)發(fā)者、企業(yè)或高校機構等通常期望借助更高性能的大規模計算集群來(lái)加速訓練過(guò)程，然而采購和維護如此規模的高性能計算集群意味著(zhù)高昂的成本。
對于華為云ModelArts用戶(hù)來(lái)講，可以高效地在云端，獲得和利用規模的高性能GPU計算集群資源，按需付費，算力的獲取門(mén)檻大幅下降；ModelArts還借助華為云對特定硬件（高性能服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò )、存儲等）、軟件和算法協(xié)同優(yōu)化來(lái)實(shí)現加速；加上對分布式系統和算法的優(yōu)化，以及對用戶(hù)體驗的優(yōu)化，可以進(jìn)一步幫助用戶(hù)降低成本，快速實(shí)現或優(yōu)化AI業(yè)務(wù)。
為了賦能生態(tài)，進(jìn)一步加速AI產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)與落地，3月21日華為云發(fā)布了在ModelArts基礎上構建的開(kāi)發(fā)者生態(tài)社區——華為云AI市場(chǎng)，提供AI模型、API交易功能以及數據、競賽案例等內容共享功能，為高校科研機構、AI應用開(kāi)發(fā)商、解決方案集成商、企業(yè)及個(gè)人開(kāi)發(fā)者等群體，提供安全、開(kāi)放的共享及交易環(huán)境。華為云AI市場(chǎng)中包含的AI模型市場(chǎng)，是國內首個(gè)提供發(fā)布及訂閱AI模型服務(wù)的平臺。
自發(fā)布以來(lái)，華為云ModelArts一站式AI開(kāi)發(fā)平臺已經(jīng)逐步覆蓋醫療、智能制造、自動(dòng)駕駛、智慧城市、建筑、園區等人工智能場(chǎng)景，幫助金域醫學(xué)、廣聯(lián)達、云廬科技等企業(yè)進(jìn)行AI開(kāi)發(fā)應用落地。
截至2018年底，華為云EI企業(yè)智能服務(wù)已經(jīng)增加至56種、159種功能，在城市、制造、物流、物聯(lián)網(wǎng)等8大行業(yè)超過(guò)200個(gè)項目進(jìn)行探索，致力做行業(yè)升級新引擎。
斯坦福大學(xué)DAWNBench榜單鏈接：https://dawn.cs.stanford.edu/benchmark/
