3分快3计划客户端刷新斯坦福AI双榜!解码华为云ModelArts升级秘方

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  背熟AI榜双料冠军3分快3计划客户端,上线AI市场!华为云ModelArts武装了有哪些技术核弹?

  就在上周三,斯坦福大学发布了最新的 DAWNBench 榜单,这是全球人工智能领域最权威的竞赛之一。华为云 ModelArts 一站式AI开发平台,将图像识别总训练时间和推理性能榜单的冠军收入囊中。

  此次华为云 ModelArts 将训练时间缩短至4分8秒,比五个月前榜单公布的纪录足足快了一倍。而此前几块 DAWNBench 图像识别训练的最佳纪录也均由华为云 ModelArts 创造。

  大洋彼岸的喜讯以前公布,仅隔一日,榕城福州又为AI开发者们带来新的喜讯。在华为中国生态伙伴大会上,华为云 AI 市场正式发布。这名 在华为云 ModelArts 平台基础上构建的开发者生态社区,为高校、企业及一点人开发者等群体提供安全开放、公平可靠的 AI 模型、API、数据集以及竞赛案例等内容共享和交易。

  越来越,势头强劲的华为云 ModelArts 究竟有何超能力?它如可在高手如云的基准测试中,仅用短短五个月便打破一点人的纪录?它又分别3分快3计划客户端对训练和推理做了有哪些优化,从而实现越来越出色的性能?新发布的AI市场又为 AI 开发者们带来了有哪些便利?本文将一一揭晓华为云 ModelArts 的技术硬实力究竟强在哪儿。

  捧走训练推理双料冠军,比此前最高训练纪录快1倍

  斯坦福 DAWNBench 榜单是用以衡量端到端的厚度学习模型训练和推理性能的国际权威基准测试平台,相应的排行榜反映了当前业界厚度学习平台技术的领先性。

  该榜单最新的图像识别排行榜显示,在训练性能方面,华为云 ModelArts 用128块 V5000 GPU,在 ResNet500_on_ImageNet(93%以上精度)上训练模型,训练时间仅为4分08秒,较其2018年12月创下的9分22秒纪录快了1倍,比此前 fast.ai 在AWS平台上的训练带宽快4倍。

  在推理性能方面,华为云 ModelArts 识别图片的带宽是第二名的1.72倍、亚马逊的4倍、谷歌的9.1倍。

  华为云 ModelArts 是如可做到在国际权威厚度学习模型基准平台上表现出色,并在短短五个月的时间打破一点人创造的纪录?

  这就要归功于 ModelArts 团队从训练和推理两大每项着手,包括高性能分布式模型训练和迅疾推理技术在内的一系列优化。

  优化训练的三大维度:网络形状、框架和算法

  在训练方面,华为云 ModelArts 团队主要从厚度神经网络形状、分布式训练框架、厚度学习训练算法另兩个 维度展开优化。

  1、厚度神经网络形状优化

  本次使用的网络形状是基于经典的 ResNet500 形状。如果 在训练中使用了 128*128 的低分辨率输入图片来提升训练的带宽,对训练精度产生了一定影响,原始模型无法在维持训练 epoch 数的情况表下将模型训练到指定的 top5 93% 精度。

  为此,ModelArts 团队对 ResNet500 中的卷积形状进行了优化,从而在低分辨率训练模式下都可以 否稳定达到目标精度。

  2、分布式训练框架优化

  厚度学习训练过程涉及大规模的参数的网络间传递。TensorFlow 使用中心化的网络参数服务器(Parameter Server)来承担梯度的分类分类整理、平均和分类分类整理工作,对 server 节点的访问会成为瓶颈,带宽利用率低。为此 ModelArts 团队使用 AllReduce 算法来进行梯度聚合来优化带宽。

  一齐对传输的梯度进行融合,对小于阈值大小的梯度多次传输合并为一次,提升带宽利用率;另外在通信底层采用 NVIDIA 的 NvLink、P2P 等技术来提升节点内和节点间通信带宽,降低通信带宽。

  3、厚度学习训练算法优化

  在本次的训练过程中使用的分布式全局 batch size 为32768,越来越 的超大 batch size 提升了训练的并行度,但也由于了收敛精度降低的现象。为此 ModelArts 团队实现《Large Batch Training of Convolutional Networks》中提出的层次自适应带宽缩放(LARS)算法,在全局学习率调度方面,使用了带 warmup 的 linear cosine decay scheduler,训练优化器则采用 momentum 算法。

  在本次提交的训练结果中,ModelArts 仅用了3五个 epoch 即将模型训练到了指定精度,并在全程除了最3分快3计划客户端后另兩个 epoch 外均保持在32K的大 batch size 下,最终用时4分08秒,比以前的成绩再次提升了一倍。

  优化推理的三大维度:网络形状、量化与剪枝

  在推理方面,ModelArts 团队从以下另兩个 方面进行了优化:1.网络形状优化2. Int8 量化3. 神经网络卷积通道剪枝。

  1、网络形状优化

  在推理中同样采用了 ResNet500 模型,如果 是推理带宽更优的 ResNet500-v1 版本。在此模型的基础上将降采样提前并使用了信息损失更小的降采样方式,既提升了推理带宽,又获得了更高的模型精度。

  2、Int8 量化

  低比特量化是提升推理性能的四种 主要手段,其中 int8 量化方式的通用性强且对模型精度的损失小。在量化的过程中先加载原始模型,再对原始模型创建对应的 int8 量化模型,如果 提取训练中典型样本对量化模型进行校准,最后基于校准结果产生优化后的 int8 模型。

  在此量化中模型的推理精度仅损失了0.15%,而模型的推理带宽提升了2倍以上。

  3、神经网络卷积通道剪枝

  研究表明网络中太久太久连接就有接近0如果 冗余的,对有有哪些参数进行剔除对精度影响相对较小。模型剪枝方式包含形状剪枝和非形状剪枝。非形状化剪枝设定另兩个 阈值,当权重低于这名 阈值之就有被设置为0,不再更新。

  这名 方式使得模型连接变得稀疏,如果 如果 有有哪些连接分散在各个权重里,而如果 GPU不必支持稀疏矩阵卷积和乘法加速,如果 不必能有效提升推理带宽。

  形状化剪枝主要使用的方式是卷积通道剪枝,即通过一点方式评估神经网络中的每个卷积核的影响系数,如果 将其中影响系数较低的卷积核整体加进,而使得整个模型变小,推理带宽提升。

  正式发布国内首个AI模型市场

  值得一提的是,这次在华为中国生态伙伴大会上,华为将“平台+生态”战略演进为“平台+AI+生态”,为战略合作伙伴提供“行业+AI”的支持。

  华为副总裁、云 BU 总裁郑叶来也正式启动了华为云 AI 市场并公布投入专项激励,在 AI 市场上帮助开发者、战略合作伙伴加速企业的 AI 应用落地。

  如前所述,华为云 AI 市场主要包括 AI 模型市场、API 市场、WIKI 数据集和竞赛 Hub 和案例 Hub 等模块资源,用户可自由选者感兴趣的资源进行交易。

  从高校科研机构、AI应用开发商、处置方案集成商、企业到一点人开发者,有有哪些 AI 开居于态链各参与方均被有效连接,AI 市场不仅帮助我们我们 加速 AI 产品开发和落地,如果 确保共享及交易环境足够安全、开放。

  我们我们 来重点谈谈华为云 AI 市场中的 AI 模型市场,这也是国内首个提供发布及订阅 AI 模型服务的平台。AI 模型市场的主要功能是发布和订阅 AI 模型,通过市场上方人机制及 ModelArts 平台,保证买卖双方模型和数据安全。

  卖方用户在认证一点人的账号后进行信用经营,可都可以 否将一点人的模型上传到市场中,并为模型指定不同的发布权限和计费策略,之类按次、包年、包月。买方用户则可都可以 否在 AI 模型市场寻找和订阅感兴趣的模型,用于一点人的 AI 推理。

  卖方用户还可都可以 否为其模型画像属性,越来越 一来,买方用户可都可以 否变快地定位目标。此外,AI 模型市场支持为发布的模型配置推理/再训练代码,买方用户就可都可以 否用有有哪些模型做再训练如果 部署成推理服务。

  此前,智东西曾在一文中详述华为云 ModelArts 平台的四大亮点和操作流程。ModelArts 有开源数据集、自动化调参、MoXing 分布式框架和千级 GPU 集群规模训练加速、云边端一键式部署等 buff 加成,这名 平台的上手门槛非常低,从零编程经验的小白,到高阶算法工程师,都能借助这名 平台变快更好地完成 AI 模型的训练和推理。

  华为云 ModelArts 平台于今年1月500日正式上线,如果 陆续在智慧教育医疗、智能制造、自动驾驶、智慧教育城市、智慧教育安防、水利等 AI 场景大规模应用,帮助各行各业的企业及开发者们实现 AI 开发应用落地,及时响应市场需求。

  结语:云计算AI大战持续升温,应用落地仍是王道

  目前,拥抱 AI 的云计算仍是一片蓝海市场。互联网巨头、传统 ICT 企业、传统企业服务供应商和新兴创企等各类玩家涌入这名 市场,老玩家稳固地位,新玩家加速成长,云计算市场的竞争正在加剧。

  华为云 ModelArts 平台可都可以 否说是华为“把繁杂要留给一点人,把简单留给客户和战略合作伙伴”理念的直接例证,上至数据集、AI 模型等基础模块,下至一体式操作流程,让企业和开发者们点点鼠标就能完成高质量的 AI 开发。

  从华为云 ModelArts 平台,我们我们 可都可以 否提炼出云计算服务商构建 AI 服务竞争壁垒的几块关键词——更强大、更全面、更易用、更可靠。随着 AI 技术逐渐落实到各行业中,泡沫逐渐消散,真正能为企业提供最优质服务、帮助我我觉得现商业变现者,都可以 最终构建起更强大的生态,推动 AI 应用落地走向高潮。