国产AI框架，如何“弯道超车”？

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国产AI框架，如何“弯道超车”？
- 吕栋lvdong@guancha.cn
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2023-06-21 14:41:55 字号：A- A A+ 来源：观察者网

最后更新: 2024-05-08 22:13:44

丁诚提到了“AI For Science”（科学智能）。他表示，下一个可能发现的技术变化点是科学智能，传统的科学智能、科学计算在每一个科学问题中，可能都孕育着一个基本的数学方程。

举例来说，在流体力学计算中会消耗大量的算力，这个过程其实数学原理很简单，就是一个纳维-斯托克斯方程的求解。在传统过程中，如果用CPU单卡进行计算，可能需要几十年、上百年都算不完，而用AI的方式就有可能10倍或者100倍地加速纳维-斯托克斯的求解。

“所以在MindSpore发布的2.0版本中，提出了科学计算融合架构，目的就是想在这个赛道中能获得更多技术领先的机会，打造自己的原生生态。”丁诚向观察者网透露，MindSpore会首先在大模型和AI For Science两个新赛道里构建自己的原生生态。

根据Omdia发布的报告，“AI for Science”借助人工智能的巨大技术优势，可将数学计算和科学模型的方法结合，高效处理海量数据，使传统的科研过程变得自动化、规模化、并行化和平台化，从而解决原来传统科学研究范式无法解决的问题，帮助科学家突破科研瓶颈。

Omdia分析师认为，“AI for Science”在气候和环境科学（天气预测等），生物制药和生命科学（新药研发、蛋白质结构预测等），流体力学（汽车或飞机的气动设计等），电磁学（电磁仿真等）等应用领域可能会首先取得突破。

在这份报告中，大多数开发者反馈，TensorFlow 对“AI for Science”支持比较好，而昇思 MindSpore对“AI for Science”的支持能力超过PyTorch，并有赶超TensorFlow的趋势。

“对于Pytorch和TensorFlow领先的生态怎么办？我们会做两件事情。”

丁诚透露，首先，框架的生态锚点会从API走向模型，MindSpore开源社区将承载更多业界高质量算法模型，把这些模型打造成一个算法套件，帮助传统赛道的AI用户能快速得到行业场景应用。第二件事情，MindSpore在保持自己自主创新的一套原生API基础之下，兼容业界现有像Pytorch这样的API的生态。对传统用户来讲，如果想重新学习MindSpore，学习成本将会很低，通过这样的方式，把传统的生态逐渐吸引到MindSpore生态圈里。

构建生态仍是重中之重

在PC和移动互联时代，软硬件生态是产业链企业无法忽视的关键词，Windows+Intel、Android+ARM构建的生态壁垒，直到现在还是“制胜法宝”。在人工智能时代，AI框架的生态构建同样是重中之重，因为这将直接影响框架的能力、功能、以及产业化应用等。

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