Huawei ha annunciato che MindSpore, un framework per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale che la società ha descritto nel dettaglio ad agosto 2019 è ora disponibile su GitHub come prodotto opensource.
Si tratta di una soluzione simile a TensorFlow di Google e PyTorch di Facebook, altamente scalabile e distribuibile su una vasta gamma di dispositivi, utilizzabile sul cloud e in ottica edge computing.
MindSpore, supportato da partner di primo livello quali l’Università di Edimburgo, l’Università di Pechino, l’Imperial College di Londra e la startup Milvus, è in grado di gestire processori, schede grafiche e unità di elaborazione neurale dedicate come quelle dei chip Ascend AI di Huawei. Il risultato è un 20% di righe di codice in meno rispetto ai framework “leader” quando si tratta di abilitare l’utilizzo di modelli tipici che elaborano il linguaggio naturale; con un balzo in avanti in termini di efficienza che Huawei quantifica in circa il 50%.
Gli ingegneri di Huawei spiegano che MindSpore aiuta gli sviluppatori a isolare i bug e ridurre i tempi di addestramento.
Chen Lei, responsabile del progetto presso Huawei, ha spiegato che “MindSpore si adatta nativamente a tutti gli scenari“. Per adesso richiede Python 3.7+ per poter funzionare ma presto supporterà linguaggi come C+++, Rust e Julia. Al momento i risultati migliori sono garantiti sulle principali distribuzioni Linux.
Il debutto come prodotto opensource di MindSpore avviene dopo il lancio di Ascend 910, chipset della famiglia Ascend-Max dell’azienda ottimizzato per l’addestramento dei modelli e Ascend 310 chip della serie Ascend-Mini progettato per affrontare compiti come l’analisi delle immagini, il riconoscimento ottico dei caratteri e il riconoscimento degli oggetti. Ascend 910 si rivolge principalmente alla gestione dei carichi di lavoro tipici dei datacenter mentre Ascend 310 è stato progettato per i dispositivi connessi a Internet come smartphone, smartwatch e altri prodotti del mondo IoT (Internet delle Cose).