作者 | 万佳
过去十年，一批 AI 独角兽企业的诞生代表了人工智能计算产业的蓬勃发展。短短时间，以深度学习为代表的 AI 技术走出实验室，不仅深入人们的工作和生活，而且成为数字化、智能化转型的加速器。与此同时，人工智能的落地推广潮流反过来刺激和推动行业底层技术的发展，机器学习、深度学习的计算范式快速迭代，开发者不断创新，软硬件生态百花齐放。人工智能技术与云计算融合，利用新一代加速硬件和更简单易用的计算框架实现云边端落地部署成为产业目前的热点。
凭借领先的软硬件技术与快速发展的社区生态，处于人工智能行业领先者地位的昇腾计算，通过产业人才培养与社区建设“双轮驱动”，构筑 AI 生态，加速人工智能落地和商业化。
2022 年 4 月，昇腾 AI 创新大赛正式启动。昇腾 AI 创新大赛 2022 是面向 AI 开发者打造的顶级赛事，旨在鼓励全产业开发者基于昇腾计算技术，共同打造软硬件解决方案、探索模型算法，加速 AI 与行业融合，促进开发者能力提升。
这场比赛涌现出一支“不寻常”的队伍：一个人荣获三个赛题的第一名，收获三份金奖荣誉！
他到底是谁？为什么参加本届大赛？如何在激烈竞争中脱颖而出？如何借此类大赛锤炼自己，提升能力？...... 在本届大赛结束后，他接受了 InfoQ 的采访，分享了自己参与本届大赛的心路历程与收获。
1 在竞赛中学习，于交流中成长
作为浙江工业大学控制工程专业的在读硕士，陈芝昊的科研方向为 AI 无线电信号处理，主攻自监督学习领域。同时，他还有另一个身份：浙江工业大学网络安全研究院 IVSN 团队的成员。
今年五月，他无意中从师兄那里得知昇腾 AI 创新大赛 2022 的消息。据他了解，昇腾 AI 创新大赛于 4 月正式启动。本届大赛以“数智未来，因你而来”为主题，由全国各昇腾生态创新中心与华为，联合新一代人工智能产业技术创新战略联盟和 OpenI 启智社区共同举办。大赛面向全社会开放，设立应用赛道与昇思赛道两大板块，奖金池分别高达 275 万元和 135 万元。其中，昇思赛道筛选热门论文、前沿创新任务设置了 30 道赛题，参赛队伍或个人可基于昇思 MindSpore 完成对应赛题任务。
并且，主办方还会为参赛者提供充足的计算资源，免去参赛者的后顾之忧。而优秀的参赛者还有机会参与现场活动，与专家一对一交流。对陈芝昊来说，这可是一个非常难得的机会。经过再三思考，他下定决心报名参赛。因为通过参与本次大赛，不仅可以快速提升自己的 AI 技能水平，而且还能开拓个人视野，更深入地了解昇腾计算生态的软硬件产品。
而参赛前，陈芝昊对昇思 MindSpore 已有些许了解。此前，同学分享的相关知识让陈芝昊对昇思 MindSpore 框架产生了兴趣，并进入昇腾社区开始了学习。通过关注社区分享的博客、视频教程，以及与社区其他成员的交流和互动，陈芝昊自身的知识与技能也在这个过程中不断增长。
报名后，陈芝昊选择了昇思赛道，从 30 道赛题中挑选出 3 道提交了个人作品。据悉，昇思赛道的赛题主要是热门 AI 模型和算法的复现。
在他看来，论文复现不仅可以充分学习论文思想、提升代码能力，还能在利用 昇思 MindSpore 框架过程中提升工程能力。毕竟，作为硕士研究生，开展学术研究的同时，工程能力同样也非常重要。AI 是学术与工程紧密结合的学科，昇腾 AI 创新大赛的昇思赛道恰恰为大学生选手提供了沟通学术与工程的一座桥梁。
在参赛过程中，陈芝昊充分利用了昇思 MindSpore 与启智平台的社区资源。从社区博客、官方文档与教程到社区大佬的经验分享等，这些内容都让他受益匪浅。
在社区帮助下，他对一些前沿视觉模型的了解变得更深刻，也加深了对昇思 MindSpore 框架设计理念的理解，更为个人未来的科研工作打开了许多新思路。
2 脱颖而出，实力与决心缺一不可
本次大赛中，陈芝昊参与的三个赛题分别是利用昇思 MindSpore 实现 Twins 图像分类网络、利用昇思 MindSpore 实现 BEiT 图像分类网络、利用 昇思 MindSpore 实现 Bi-Real-Net 图像分类网络，最终囊括三个赛题第一名的优秀成绩。
据悉，Twins 网络由美团和阿德莱德大学共同开发，提出的一种新的空间注意力机制。BEiT 则是由微软开发的一种监督训练生成的模型，它在预训练时可以得到很好的下游精度。而 Bi-Real-Net 是一种经典的二值化神经网络，能将浮点的卷积运算转化成 bit 的位运算，实现高效推理，非常适合边缘端部署。
在参加本届大赛前，陈芝昊已经在实验室的服务器上尝试过上述网络的本地部署，也积累了一些经验。但是，大赛要求使用昇思 MindSpore 框架和启智平台提供的在线资源进行论文复现，这无疑是个全新的挑战。
据了解，启智平台为参赛者提供了昇腾 910 多卡计算资源，以及充足的网络带宽、服务器资源等。对参赛者来说，充分利用这些资源成为获胜的关键要素之一。
在复现过程中，陈芝昊通过实现一些缺失算子，快速适应和补足线上平台与本地部署间的诸多差异，解决了许多关键挑战。例如，训练二值网络的直通估计器 STE 时，他参考了 FDABNN，了解到 STE 需要在 nn.Cell.bprop 中实现这一细节。同时，他还解决了浮点 FP32 和 FP16 的转换问题，并克服了图模式报错不清晰等挑战。通过充分利用启智平台提供的多卡计算资源，快速完成模型的复现。
此外，启智平台还提供了一个 Notebook，选手可以将模型和代码复制到其中，并且对结果进行评估。这一设计大大方便了陈芝昊的操作过程。他参与的赛题是竞速题，所以在充分利用平台计算资源后，陈芝昊的速度比其他选手有了明显优势。这与他本人在赛前的积累、参赛过程中的快速学习和社区的帮助都是分不开的。
当谈到获奖原因时，陈芝昊认为良好的参赛动机和持续的努力付出是最终获得优秀成绩的重要因素。对他而言，其参赛初衷是希望通过比赛提升自己的学术与工程能力。同时，大赛提供的丰厚奖励也有着极大吸引力。此外，大赛主办方提供的全方位支持让陈芝昊能一直坚持改进自己的作品，不断打磨、调优和精进，从而在比拼中更胜一筹。
而昇思 MindSpore 框架与昇腾 910 也给陈芝昊留下很好的印象。昇思 MindSpore 框架对混合精度和多卡训练有着深度优化，能更好地利用昇腾 910 的澎湃 AI 算力。而大赛中启智平台提供的服务器配置了 2TB 内存、192 核心 CPU 与 8 张昇腾 910 NPU，让陈芝昊基本没有遇到内存瓶颈。启智平台提供的数据集托管服务有着很快的数据集复制速度，训练页面调参非常方便。所有这些软硬件优势，为陈芝昊的优秀表现打下了坚实基础。
3 引领产业未来，昇腾 AI 创新大赛与开发者携手同行
当今，像陈芝昊一样，有越来越多的大学生很早就成为 AI 产业的开发者。而以昇腾 AI 创新大赛为代表的社区活动，可以让这些大学生接触更前沿的技术、掌握更好的工具。在陈芝昊看来，昇腾 AI 创新大赛的一大贡献是能帮助开发者更好地掌握国产化计算产业知识，提升开发者的开发技能水平。
针对初学者，昇腾 AI 创新大赛也能发挥普及 AI 知识、提供实践平台的作用。无论参赛者是本科生，还是硕士研究生，通过此类大赛都能获得不同于学校学术研究的工程视角，为个人的代码工程能力奠定良好基础，深刻意识到工程领域规范化的重要性。而启智平台则为参赛者提供了一个开拓视野、与优秀从业者交流的平台。在参赛过程中，选手们获得来自前辈、同行的宝贵建议和帮助，结识了许多高水平的社区成员，对未来的学术和工程实践都有着极大帮助。
本次比赛的经历更让陈芝昊认识到开源生态对国内 AI 产业发展的重要性。开源开放的 昇思 MindSpore 社区与启智平台已成为国内 AI 社区的头部力量，吸引着越来越多的开发者在国产化平台上探索人工智能的未来。昇腾 AI 创新大赛也是开源社区活动的一个组成部分。
在未来，更多类似昇腾创新大赛这样的活动将为国产化 AI 社区带来持续的活力，不断推动国内人工智能产业向前发展。随着越来越多的开发者了解和使用昇腾计算技术，加入 OpenI 启智社区，他们也将为人工智能行业的创新与实践落地做出更多贡献，为产业未来描绘美好的画卷。
