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应用场景介绍

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更新时间: 2020/05/06 GMT+08:00

Ascend 310和Ascend 910芯片是一款华为自研的云端AI芯片。Ascend 310主打极致高效计算低功耗AI芯片,基于芯片低功耗、高算力特性,ModelArts支持使用Ascend 310芯片提供高性能推理能力。Ascend 910是一款性能更高的训练芯片,主打算力强、体积小等特性,ModelArts支持使用Ascend 910提供训练能力,且同时提供了使用MindSpore引擎开发的算法。

针对Ascend芯片,ModelArts提供了预置算法或云端算法,支持使用Ascend 910训练模型,Ascend 310部署上线。算法的发布形式有两种:“预置算法”和“在AI市场发布的云端算法”,支持Ascend芯片的算法列表如支持Ascend芯片的算法及其对应场景所示。

支持Ascend芯片的算法及其对应场景

ModelArts目前提供的云端算法列表,能够支持“物体检测”“图像分类”“文本分类”“声音分类”等场景。

同一场景下,不同的算法,支持不同的训练资源和推理资源,请仔细阅读算法说明,选择对应的算法及资源规格进行模型构建。例如,您希望使用Ascend 910训练,同时将模型部署在Ascend 310,建议选择算法描述中同时支持Ascend 910和Ascend 310的算法,如ResNet50(图像分类/MindSpore/Ascend910训练)ResNet_v1_50(图像分类/TensorFlow/Ascend910训练)

Ascend应用样例列表

针对支持使用Ascend应用的算法,本文档提供了如下几个操作样例,您可以参考如下典型样例,使用ModelArts提供的云端算法或预置算法,支撑您的业务应用。

表1 Ascend样例列表

样例

引擎

对应功能

场景

说明

使用预置算法实现物体检测(Ascend310)

TensorFlow

预置算法、Ascend 310推理

物体检测

使用预置算法训练模型,然后将所得模型使用Ascend 310部署为在线服务。

使用云端算法实现图像分类(Ascend310推理)

TensorFlow

云端算法、Ascend 310推理

图像分类

此样例介绍如何从AI市场,订阅一个云端算法“ResNet_v1_50”,同时使用算法训练得到模型,最终将模型使用Ascend 310部署为在线服务的端到端指导。

Ascend910训练和Ascend310推理的样例

MindSpore

云端算法、Ascend 910训练、Ascend 310推理

图像分类

针对ModelArts官方提供的ResNet50算法(MindSpore引擎),可使用Ascend 910训练,同时使用Ascend 310推理。以云的方式提供充裕且经济的AI算力,支撑更多科研探索及行业AI应用。

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