開源共建筑牢AI框架底座
來源：中國能源新聞網 時間：2024-12-26 11:28
——昇思人工智能框架峰會觀察
中國能源新聞網記者 楊娜
“在AI技術體系中，AI框架處于‘承上啟下’的位置，南向使能多樣化算力，北向孵化各類算法模型，是人工智能應用創新的土壤和源泉?！敝袊斯ぶ悄軐W會副理事長、中國工程院何友院士在12月14日召開的昇思人工智能框架峰會上強調。
人工智能的技術發展日新月異，而大模型的演進也在不斷深化。這對人工智能框架提出了新的選擇和新的要求。
昇思AI框架躋身第一梯隊
開源正在成為推動科技創新、重塑全球數字格局的核心力量。
何友評價，昇思作為自主創新的AI框架，在大模型時代的開源實踐尤為重要，甚至有些指標可以和國際媲美。昇思框架以昇思開源社區為陣地，不斷促進AI技術創新和知識共享，降低了AI開發者門檻，讓更多人可以參與。為學術界和產業界打造了友好、高效、靈活的人工智能創新工具，推動智能世界的加速到來，這是一個大家可以共同分享的平臺。
據悉，自2020年開源至今，昇思開源社區在社區活躍方面整體取得了近百倍的增長，影響力快速提升，已躋身全球主流AI框架第一梯隊。開源版本已累計獲得1100萬次下載，3.7萬多名開發者參與社區貢獻，昇思與360多所高?？蒲性核归_教學及科研合作。
而且這個數據還在持續更新中。
據昇思MindSpore開源社區理事長丁誠介紹，作為支持大模型創新的“孵化器”，昇思已原生適配了50多個大模型。同時有1700多名社區伙伴采用昇思框架，累積孵化了超過2000個解決方案，在能源、交通、電信、金融、工業等15個行業獲得了廣泛應用。
中國科學院科技戰略咨詢研究院分享的測算結果則更直接地顯示，在中國AI框架2024年新增市場中，昇思AI框架份額將達30%。
超級計算能力賦能產業升級
峰會上，18家單位發布了基于昇思人工智能框架的原生開發大模型成果。
其中就包括，中國科學院自動化研究所基于昇思孵化的全球首個三模態大模型“紫東太初”、中國商飛聯合昇思發布的業界首個超臨界翼型氣動仿真AI大模型“東方·御風”、南方電網公司依托昇思MindSpore平臺開發的全球首款基于AI科學計算的電力系統智能仿真器——“馭電”智能仿真大模型（以下簡稱“‘馭電’大模型”）。
而這三項成果，均獲得了世界人工智能大會最高獎項“SAIL獎”。
近日，“馭電”大模型基于云南電網3500節點數據完成模型訓練，成功實現未來海量電網運行方式的智能生成，并正在實際電網運行中推廣試用，這標志著其已經具備了投用條件。
“我們用昇思框架打造基于AI科學計算的‘馭電’電力系統智能仿真器，能夠精準刻畫新型電力系統的安全邊界，解決新能源變化無常、難以計劃帶來的難題，在確保電網安全的前提下最大限度利用新能源。”南方電網公司戰略總監、戰略規劃部總經理兼南網科研院董事長、黨委書記鄭外生介紹，在“馭電”大模型的開發過程中，南方電網應用昇思框架開發嵌入電力系統物理機制的一系列科學計算API，結合昇思多維混合并行能力優化后，靜態圖模式性能提升明顯。
在能源行業，大規模新能源并網帶來了全新的技術挑戰——新能源的承載能力和電網的安全穩定分析成為迫切需要回答的重大科學難題。
要回答這個問題，離不開電力系統仿真。
據南方電網新型電力系統北京研究院有限公司、南方電網公司戰略專業技術專家陳亦平介紹，傳統方法是基于物理機理，使用積分求解的方法來計算，一年針對約30個典型運行方式分析?，F在，大規模新能源并網之后，風電光伏的出力直接和氣象關系關聯，運行方式會頻繁變化，需要從傳統約30個運行方式變成8760小時精細化的分析，甚至是更快的實時分析和決策。顯然，傳統人工調整的方法計算效率，很難滿足運行控制的要求。
在模型框架方面，南方電網以電力系統潮流高維表征為核心，預訓練和4個下游任務并行推進，相互促進。即通過模型提供豐富知識和經驗，通過下游任務訓練來反過來優化模型的結構和參數，實現不斷的迭代。
在算法開發方面，依托昇思平臺，構建了包括圖表征單元、鄰域注意力和全局注意力等一系列核心算子，基于圖算子優化的靜態圖模式，同基于Pytorch平臺開發的同樣模型做了性能比較，計算速度提升了將近60%。
鄭外生介紹：“在模型開發以后，我們在真實的標準系統上面，對模型進行了驗證。首先是準備樣本數據，我們都是用實際的新能源出力和新能源系統的真實負荷搭建模型。在39節點上，我們構建了1900萬的樣本集，在不同的樣本參數量訓練以后，大模型的特質得以充分顯現。在已知拓撲上面滿足拓展定律，在未知拓撲上也呈現了涌現現象，模型具有很好的泛化性能。在預訓練階段智能仿真器也表現出了非常優異的性能，實現了毫秒級多場景的快速分析。相比傳統的數值仿真，它的計算速度提高了上千倍，平均誤差小于1%?！?/span>
據悉，相關成果已實現在南方區域電網的階段性示范應用。陳亦平指出，在云南電網實現未來態8760小時潮流高效生成，與數值仿真的高效協同，支撐新能源滲透率水平有效提升。按提高南方區域新能源發電利用率1%計算，可增加新能源發電20億千瓦時，每年可減少棄電經濟損失近6億元。
華為昇思AI框架不僅在當前的AI應用場景中發揮出了重要作用，在未來的智能化時代里，也將成為不可或缺的力量。
據鄭外生介紹，南方電網公司并沒有停留在計算效率提升1000倍的成績上。他們僅僅將潮流生成分析視為“馭電”大模型的V1.0版本，并規劃了V2.0機電穩定分析、V3.0電磁穩定分析的進階方向。
責任編輯：王萍
