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隨著科學技術(shù)部、國家自然科學基金委員會等機構(gòu)支持力度的持續(xù)增加，我國科學智能相關(guān)研究成果開始“星火閃耀”。中國科大的“AI化學家”、中國科學院大連化物所的高精度體相水力場大模型、北京大學的分子動力學模擬軟件SPONGE……?業(yè)內(nèi)人士認為，人工智能具有很強的基礎(chǔ)性作用，它幾乎能跟所有領(lǐng)域結(jié)合，而科學研究本身就是改變世界的重要力量，兩者融合將對社會產(chǎn)生重大影響。
借助昇思AI框架，科學家將快速破解水的結(jié)構(gòu)謎題
2005年，《科學》雜志在創(chuàng)刊125周年之際，發(fā)布了全世界最具挑戰(zhàn)性的125個科學問題，“水的結(jié)構(gòu)和性質(zhì)”即其中的科學問題之一。“水是我們最常見的物質(zhì)，卻有非常奇特的性質(zhì)。比如，通常物質(zhì)都是固態(tài)重于液態(tài)，但冰（固態(tài)）卻浮在水（液態(tài)）上。”中國科學院院士、中國科學院大連化物所分子反應(yīng)動力學國家重點實驗室主任張東輝介紹說，“水的復(fù)雜性主要源于其分子結(jié)構(gòu)中氫鍵，但這種結(jié)構(gòu)至今還未有定論?！?/section>弄清體相水的氫鍵結(jié)構(gòu)，人們不但可以深入認識水的各種奇特性質(zhì)，更好地研制新藥、開發(fā)新能源，還能提高人們對許多生命過程的理解。原則上，科學家可以通過高精度從頭算構(gòu)造水分子體系的高精度勢能面（力場），但隨著研究體系原子個數(shù)的增多，高精度勢能面構(gòu)造的困難也迅速增大。人工智能技術(shù)的發(fā)展大大提升了高精度勢能面構(gòu)造的能力，加快了高精度體相水力場構(gòu)造的進程。研究人員利用人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，擬合水分子多體展開勢能面，以獲得體相水的高精度力場。該方法不僅將體相水的物理化學性狀研究速度提升千倍，還能和實驗相互印證，從而大大提高研究的準確性。“可見，機器學習確實具有非常強的高維函數(shù)近似能力。”張東輝院士說，“而MindSpore從硬件設(shè)施、處理器、科學算子和昇思AI框架非常多的工具，可以幫助我們更好地做體相水的模擬，大幅提升工作效率，包括高精度力場開發(fā)，各種大場景、多尺度模擬的開展?！?/p>
AI框架為開發(fā)者提供了強大的工具和資源，讓AI大模型“飛入尋常百姓家”
隨著人工智能的發(fā)展，AI大模型的重要性越來越凸顯。中國科學院自動化所研究員、武漢人工智能研究院院長王金橋認為，大模型分兩類，一是底座型大模型，二是垂類（垂直分類）型大模型。垂類型大模型因適應(yīng)千行百業(yè)、應(yīng)用于多種場景而會越來越多。近日發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》同樣顯示，一方面國內(nèi)底座型大模型正在持續(xù)拓展應(yīng)用領(lǐng)域，從辦公、生活、娛樂向醫(yī)療、工業(yè)、教育等行業(yè)加速滲透。另一方面，垂直分類的專業(yè)大模型也在不斷落地，發(fā)揮其領(lǐng)域縱深優(yōu)勢，提供針對特定業(yè)務(wù)場景的高質(zhì)量專業(yè)化解決方案。雖然國內(nèi)的大學、科研機構(gòu)、企業(yè)等都在積極參與大模型研發(fā)。但大模型開發(fā)、訓(xùn)練和部署過程也面臨著諸多挑戰(zhàn)。“龐大的數(shù)據(jù)集、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和計算資源的要求，使開發(fā)者需要強大而靈活的AI框架來支持?！睍N思開源社區(qū)理事長丁誠說，“同時，AI框架生態(tài)在開放性與共享、標準化與互操作性、持續(xù)模型研究與創(chuàng)新等方面均有越來越高的要求，AI框架與AI大模型正共同推動著AI技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新?！?/section>AI技術(shù)的迅猛發(fā)展正推動著全球創(chuàng)新的浪潮。在AI創(chuàng)新的背后，人工智能框架作為AI根技術(shù)，為開發(fā)者提供強大的工具和資源，扮演著至關(guān)重要的角色。AI框架就像人工智能時代的操作系統(tǒng)，是基礎(chǔ)設(shè)施的操作系統(tǒng)，一方面要管理好這些硬件的資源，另一方面要做好兼容性。在智能時代飛速發(fā)展的今天，特別是近年來大模型的興起，使得AI算力需求和模型復(fù)雜度以突破摩爾定律的速度飛速增長。這意味著，除了對物理計算量的硬件要求外，軟件的開發(fā)和調(diào)度效率也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。事實上，在每一個時代的技術(shù)更迭中，硬件系統(tǒng)都需要與之密切配合的軟件使能，才能將產(chǎn)品更好地推廣和應(yīng)用。AI框架的出現(xiàn)，提供了豐富的數(shù)學編程接口，便捷的自動微分求導(dǎo)，高效的分布式并行調(diào)度能力，與多樣化算力系統(tǒng)相結(jié)合，幫助人工智能研究者孵化出各種AI算法和應(yīng)用創(chuàng)新。“AI框架既要如同汽車方向盤一般，給AI用戶提供便捷的操作接口。也要像變速箱和傳動軸一般，將算力合理高效的調(diào)度，發(fā)揮出系統(tǒng)最佳的性能。”丁誠說。框架向下去調(diào)用硬件和芯片的算力，對上支撐模型的開發(fā)。從而大大縮短了我們訓(xùn)練AI模型所需要的時間，因為沒有AI硬件加持，AI模型會計算很久，難以滿足使用需要。業(yè)內(nèi)人士認為，早期人工智能研究多停留在學術(shù)圈或少數(shù)大公司范圍。AI框架的成熟并迅速發(fā)展，能把開發(fā)難度降到大眾水平，讓更多中小企業(yè)甚至個人有可能開發(fā)特殊場景應(yīng)用，讓AI大模型“飛入尋常百姓家”。“開發(fā)大模型真正的技術(shù)難點是底層實現(xiàn)，這一塊我們在AI框架中會去幫大家解決。昇思AI框架承擔著繁榮AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)的使命，南向結(jié)合硬件廠商技術(shù)優(yōu)勢，北向聯(lián)合千行百業(yè)應(yīng)用場景，助力AI產(chǎn)業(yè)的全面開放與繁榮?！倍≌\補充說，“這是我們昇思AI框架的定位。”
夯實人工智能“根技術(shù)”，降低行業(yè)應(yīng)用和創(chuàng)新門檻
年初，ChatGΡT掀起了一波大模型熱潮。但ChatGΡT的卓越表現(xiàn)并非一家公司成果，其背后有英偉達、微軟構(gòu)建的AI硬件，有超過1000張GPU，另外還有例如Meta的AI框架團隊幫他們做算子、調(diào)度等基礎(chǔ)軟件方面的定制、調(diào)優(yōu)，最終才能讓它表現(xiàn)出不俗的效果。不少AI框架用戶認為，AI框架是培育產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的“黑土地”，各種模型、應(yīng)用都是這塊土地上生長的樹、綻放的花、結(jié)出的果，它需要凝心聚力共建AI框架開源新生態(tài)。考慮到單靠一個團隊力量無法撐起整個AI框架的演進與發(fā)展，昇思MindSpore開源社區(qū)構(gòu)建了充分開放的治理架構(gòu)，通過社區(qū)理事會以及多個專業(yè)委員會，集眾力匯眾智，共同助力社區(qū)發(fā)展。同時，昇思MindSpore扎根中國、放眼世界，通過與六大業(yè)界開源基金會合作，逐步拓展至全球150+國家，1700+城市的AI開發(fā)者。實現(xiàn)與Hugging face社區(qū)的無縫對接，提供面向全球開發(fā)者的原生大模型體驗，實現(xiàn)AI生態(tài)的共同繁榮。“要真正繁榮中國的AI產(chǎn)業(yè)，必然離不開充足的人才支持。而AI框架已成為開發(fā)者必備的工具，因此昇思責無旁貸地承擔著培養(yǎng)AI人才的生態(tài)使命?！倍≌\說。針對不同開發(fā)者不同階段的成長路徑，昇思MindSpore開源社區(qū)提供了全套方案：面向入門階段，提供系列教材和認證課程，走進全國各地的高校，賦能學生通過昇思MindSpore入門學習AI；面向?qū)嵺`階段，提供系列化的實習、眾智和競賽任務(wù)，給開發(fā)者提供充分的實踐機會，手把手引導(dǎo)開發(fā)者成長；面向研究創(chuàng)新階段，提供昇思學術(shù)激勵基金和算力支持，激發(fā)原創(chuàng)科學研究。目前昇思MindSpore開源社區(qū)已與全球210+高校和科研機構(gòu)開展了廣泛合作，覆蓋全部C9院校，培訓(xùn)2500名老師，培養(yǎng)20萬+學生；在科研創(chuàng)新上，與全球290+TOP科研團隊進行深入合作，基于昇思發(fā)表的AI頂會論文已達900+篇，在國內(nèi)排名第一，全球排名第二。根深葉茂、本固枝榮。過去3年里，昇思社區(qū)幫助業(yè)界各類伙伴完成以紫東.太初、鵬程系列等為代表的一系列百億及千億級大模型?；跁N思孵化的產(chǎn)業(yè)落地大模型，占到國內(nèi)總數(shù)的40%。除大模型外，在AI使能科學計算，幫助科學研究創(chuàng)新與突破方面：MindSpore2.0完善了AI科學智能整體技術(shù)架構(gòu)，助力融合應(yīng)用創(chuàng)新開發(fā)。下一步昇思MindSpore開源社區(qū)將積極與高校、科研院所和企業(yè)界合作，在行業(yè)的重點場景精選了高質(zhì)量模型，結(jié)合軟硬件協(xié)同性能優(yōu)化，打造了系列場景化開發(fā)套件，進一步降低AI行業(yè)使用和創(chuàng)新的門檻。
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