17萬開發者，開源社區收獲2萬星，開源一年的MindSpore坐上了火箭

邊策 方馭洋 發自 凹非寺

量子位 報導 | 公眾號 QbitAI

剛剛度過開源一周年的 MindSpore，交出了一份不錯的「成就單」

目前，MindSpore已 在8大行業達到規模應用，在逾100家高校開設課程，超1500個核心開發者參與貢獻，擁有300餘篇基於MindSpore的科研創新頂會論文投稿，累計下載超過24萬次，吸引17萬開發者，上線應用2000多個。

在AI這條賽道上，全場景AI計算框架MindSpore是如何全力加速，收獲開發者的「心」？

「集眾人之智」，是華為想到的一個與AI開發者雙贏的好辦法。

「眾智計劃」上線

3月18日，在MindSpore開源一周年之際，華為宣布 「昇騰眾智計劃」正式上線，首期計劃公布了140個算子和深度學習網路模型的開發需求，面向全社會組織和機構征集創新結果。

和傳統的開源模式不同，MindSpore為了加速生態建設，以正向激勵的方式註入了多一份動力。

在眾智計劃中，開發者除了可以獲得項目期間的算力支持，還將獲得項目獎金激勵、相幹榮譽證書。

現在，登上昇騰社區主頁，即可看到為MindSpore開發的眾智項目。

新的眾智項目正在如火如荼進行。而實際上，華為「集眾人之智」這種生態建設方式，早在去年已悄悄開展。

而且，這一年來效率驚人。2020年，參加該計劃的共有60多個科研團隊，超過500人投入開發，已完成484個算子分析，368個算子開發。

眾智活動不僅極大地豐富了軟體數量，也保證了軟體的質量，讓MindSpore上的諸多AI應用能力領先業界。

比如，用基於Ghost模塊建立的神經體系結構GhostNet，結合MindSpore 1.0特性來做圖像分類、目標檢測等任務，效果均已達到業界最優。

眾智計劃今年還將走出國門，與世界知名高校合作，打造MindSpore全球影響力。

為了讓MindSpore前進速度開到最快，華為聯合鵬城實驗室吹響了 「OpenI啟智&MindSpore集結號」，打響一場AI生態的「閃擊戰」

2月3日，首期「集結號」活動展開，具體活動內容，是集中所有參與學生，使用鵬城實驗室的基礎平臺進行AI算法創新和性能調優。

令人驚喜的是，在第一期活動中，來自西安交通大學、西安電子科技大學、哈工大等高校的29名開發者，在 28天內完成了28個模型的高效交付，其中24個模型超過原論文精度，並且所有模型同時在OpenI啟智社區和MindSpore社區上線開源，為AI開發者提供了更多模型選擇。

而在4月，「集結號」第二期活動也已經在深圳正式啟動。本次活動中，來自東北大學、重慶大學、哈工程等高校的39位同學，將合作開發YOLOv5、EfficientDet、ResNet-3D等35個MindSpore模型。

讓MindSpore成為論文利器

眾智計劃可以說是在夯實AI生態基礎。

但對於一個AI平臺而言，僅僅滿足基礎、通用的能力是遠遠不夠的。

一方面，當前中國AI學術生態發展很快，中國高質量AI論文的國際影響力越來越大，根據AI2的數據，2020年，引用率前10%的AI論文中，中國論文數量已經超過美國。但這些研究的基礎卻仍大多基於TensorFlow、PyTorch這樣的國外框架。

另一方面，對於MindSpore這樣的國產AI計算框架而言，只有和產業結合，與學術界保持緊密聯繫，才能在技術前沿進一步打造自己的影響力。

眾所周知，如今在AI領域流行的基礎模型，很多都是在頂會上最先嶄露頭角，比如CVPR 2016上的ResNet，NIPS 2017上的Transformer，NCCAL 2019上的BERT等等。

因此，除了走入校園培養學生用戶，華為還與中國人工智慧學會共同發起《中國人工智慧學會-華為MindSpore學術獎勵基金》，面向高校及科研院所的AI科研人員搭建學術交流平臺，提供經費、算力、技術支持等服務。意在鼓勵AI研究人員使用MindSpore進行科研創新，發表具有Top影響力的論文成果。

目前，該論文基金支持 CVPR、 NeurIPS等AI頂會和頂刊論文。

走向科研與產業前沿

另外，MindSpore為了構建差異化競爭力，還積極與高校、科研院所展開技術合作。

合作方向包括提升MindSpore框架的性能及易用性、布局通用AI框架、拓展MindSpore應用領域等。

比如華為-中科大聯合實驗室，就展開了基於MindSpore的DNN高效分布式存儲、神經網路增量學習、大規模分布式優化算法研究；華為-上交聯合實驗室，合作開展了端側稀疏分布式訓練研究。

而在產業方面，則是「落地為王」。

現在，MindSpore已經在醫療、交通、金融、互聯網、運營商、制造、能源等行業廣泛應用落地。

MindSpore攜手中科弘雲打造了一套基於MindSpore的全國產AI中臺解決方案，幫助傳統行業客戶解決AI模型研發效率低、AI應用落地門檻高等問題。

比如面向能源體系的「發-輸-變-配-用」，這套中臺方案能集成多種視覺計算場景下的高精度算法，如圖像分類領域適配ResNet、VGG系列算法，目標檢測領域適配YOLO、SSD、FasterRCNN系列算法，圖像分割領域適配Deeplab算法等，並提供數據預處理及協同標註、自動化模型訓練與推理服務，及端-邊-雲模型按需部署能力。

此外，MindSpore還上線了 TinyMS工具，幫助不熟悉技術但又想快速上手AI的開發者入門。

註入「新鮮血液 」，為AI添薪柴

最後，為了培養AI儲備人才，華為已和各領域專家、學者合作，聯合出版了3本昇騰相幹的教材，並陸續在全國100餘所高校開設昇騰相幹課程試點。

同時，華為已聯合教育部在72所高校建立了智能基座產教融合協同育人基地，聚焦計算機、電子資訊、人工智慧和軟體工程等領域，與高校教師共同開發了22門課程，將鯤鵬、昇騰、MindSpore等關鍵技術融入教材。此外，華為還與中國高校計算機教育MOOC簽署了戰略合作，成立「智能基座」慕課建設專家組，將鯤鵬、昇騰融入線上課程，升級課程體驗。

聚集聰明的大腦，一起「幹大事」，除了在學術界和產業界打響國產技術基座的影響力之外，MindSpore也格外看重開源社區的力量，致力打造國內第一熱度AI開源社區。

開源短短一年， MindSpore在碼雲（Gitee）上MindSpore的代碼活躍度、影響力、社區活躍度、團隊構建、流行趨勢綜合排名第一， 在開源社區收獲了20190顆星。

從這樣的成就來看，說MindSpore社區是成長最快的AI開源社區亦不為過。

事實上，中國學術界、產業界在AI應用方面，近年來已經收獲不少成就。從金融、供應鏈等傳統產業的升級，到自動駕駛等前沿技術的探索實踐，中國企業都在世界舞臺上發出了屬於自己的聲音。

而MindSpore，就劍指AI基礎設施，勢要發揮國內AI框架的全球影響力，並向上發展應用生態，向下夯實硬件能力，為中國乃至全球人工智慧產業繁榮添一把薪柴。

開源，於技術發展而言，能打破藩籬，促進技術快速發展；對於企業而言，亦是快速釋放影響力的有效門路。

未來，MindSpore還會帶來哪些更大的驚喜，讓我們拭目以待。

— 完—

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