In occasione di Huawei Connect 2023, David Wang, Direttore Esecutivo del Consiglio di Amministrazione di Huawei nonché Presidente del Consiglio di Gestione delle Infrastrutture ICT e Presidente di Enterprise BG, ha condiviso l’esperienza di Huawei a supporto dei diversi settori industriali durante il suo intervento “Accelerate Intelligence”. Wang ha inoltre annunciato il lancio del nuovo Atlas 900 SuperCluster di Huawei, un nuovo cluster di elaborazione IA, ultimo prodotto della serie Ascend, che si avvale di un’architettura completamente nuova, insieme a nove nuove soluzioni industriali intelligenti basate sull’architettura di riferimento Intelligent Transformation di Huawei, progettate per soddisfare le esigenze specifiche di settori come quello finanziario, governativo, produttivo, energetico e ferroviario. “Si sta aprendo un nuovo capitolo di trasformazione intelligente, con grandi opportunità e sfide davanti a noi”, ha affermato il manager. ” Dobbiamo lavorare insieme, approfondire scenari industriali specifici e costruire una solida dorsale di rete per alimentare innumerevoli nuovi modelli di intelligenza artificiale e applicazioni. Insieme, possiamo aiutare tutti i settori nella loro trasformazione intelligente”.

Con le recenti numerose scoperte relative ai modelli di base, sta emergendo una vasta gamma di nuovi modelli e applicazioni di intelligenza artificiale, che viene sempre più integrata nei settori e negli scenari più disparati. Tuttavia, i dati, la potenza di calcolo, gli algoritmi e la distribuzione delle applicazioni faticano a tenere il passo e saranno fondamentali per consentire la trasformazione intelligente delle industrie. Per affrontare queste sfide, Wang ha chiesto sforzi congiunti a supporto di connettività, computing e industrie intelligenti, che saranno fondamentali per affrontare i problemi riscontrati nell’implementazione dell’intelligenza artificiale e di modelli specifici per scenario. L’enorme potenza di calcolo è fondamentale per lo sviluppo di modelli di base. Allontanandosi dai tradizionali approcci di “stacking” dei server, i nuovi cluster IA di Huawei, supportati dalle recenti innovazioni, si distinguono sia a livello di sistema che di architettura. Inoltre, attraverso l’integrazione della potenza di calcolo con la trasmissione e l’archiviazione, è stato possibile superare gli attuali colli di bottiglia.

Stanno emergendo sempre più modelli di base addestrati con trilioni di parametri e così Huawei ha lanciato il suo Atlas 900 SuperCluster, progettato specificamente per l’addestramento di massicci modelli IA. Atlas 900 SuperCluster viene fornito con lo switch all’avanguardia Xinghe Network CloudEngine XH16800 di Huawei, con porte 800GE ad alta densità. Nel complesso, l’innovativa architettura del super nodo del cluster aumenta notevolmente la sua potenza di calcolo complessiva e porta la velocità e l’efficienza di addestramento del modello di base a un livello completamente nuovo. Inoltre, Huawei ha sfruttato i propri punti di forza in ambito computing, storage, rete ed energia per migliorare sistematicamente l’affidabilità del sistema a livello di componenti, nodi, cluster e servizi. L’affidabilità del sistema è incredibilmente importante per l’addestramento di modelli di base di grandi dimensioni e questo approccio ha effettivamente esteso la capacità del cluster di supportare l’addestramento continuo dei modelli da diversi giorni a un mese o più.

Per accelerare ulteriormente lo sviluppo del modello di base, Huawei ha anche lanciato un’architettura di calcolo per reti neurali (Cann) 7.0 più aperta e facile da usare. Questa architettura non è solo compatibile con altri framework AI disponibili, librerie di accelerazione e modelli di base tradizionali, ma apre anche funzionalità di livello inferiore. Funzionalità più aperte garantiscono che i framework di intelligenza artificiale e le librerie di accelerazione possano richiamare e gestire direttamente le risorse di elaborazione, in modo che gli sviluppatori possano personalizzare i propri operatori ad alte prestazioni per rendere i loro modelli di base più unici e competitivi. Huawei ha inoltre aggiornato il suo linguaggio di programmazione Ascend C per i modelli di rete Transformer. La programmazione più efficiente e la logica di implementazione semplificata dell’operatore riducono i tempi di sviluppo per un operatore di fusione da due mesi-persona a due settimane-persona, accelerando notevolmente lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale e app.

Wang ha anche annunciato la pubblicazione del White Paper “Accelerating Intelligent Transformation”. Si tratta di una raccolta di casi studio e best practice di Huawei, dei suoi clienti e partner, con l’obiettivo di aiutare tutti i settori a iniziare con successo il loro percorso di trasformazione intelligente. Il White Paper rileva che l’intelligenza artificiale sta guidando l’aggiornamento del settore servendo sempre più scenari e diventando un importante motore di crescita per il progresso della società. In particolare, si afferma anche che la collaborazione tra diversi ruoli del mondo business, accademico e dei circoli di ricerca sarà importante per le nuove applicazioni di intelligenza artificiale e per lo sviluppo dell’intero settore. Nello specifico, i diversi soggetti dell’ecosistema dovranno lavorare insieme per garantire che l’intelligenza artificiale sia progettata a beneficio di tutti, identificando rapidamente le tendenze emergenti, perseguendo continuamente l’innovazione tecnologica e migliorando rapidamente entrambe le pratiche ingegneristiche. Per ampliare e approfondire l’applicazione dell’intelligenza artificiale in tutti i settori, dovranno abilitare un’ampia gamma di modelli e applicazioni. Il White Paper, che ha già ricevuto il sostegno di diversi accademici, esamina sia le ultime tendenze che gli sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale ed esplora 63 applicazioni IA specifiche per scenari di 16 settori diversi. Inoltre, presenta una serie di best practice innovative di trasformazione intelligente in 18 settori diversi.