隨著新技術的不斷演進，人工智慧已經廣泛地應用到教育、金融、物流、零售、交通、醫療等各個領域。而在AI高速發展的當下，高效開發變得更為重要，如何將創意想法與AI技術深度融合，迅速轉化為可落地的AI應用，是開發者在激烈競爭中制勝的關鍵。
為了助力開發者快速上線AI業務，為消費者提供創新AI體驗，HMS Core HiAI Foundation將HiAI 生態中的底層硬體能力開放，為開發者提供了300多個具備業界優質模型相容性的AI運算元，讓開發者更簡單快捷地應用華為AI能力，快速構建智慧AI應用。
此外，HUAWEI HiAI Foundation還推出端雲協同、多IP深度協同、自主調優工具包、Model Zoo等多種解決方案和能力，為眾多業務場景打造更高效能更低功耗的計算環境，助力開發者快速開發和部署AI應用。
五大效能優勢，助力開發者高效靈活開發
• 端雲協同：針對新業務場景運算元以及已有典型業務場景運算元，提供效能優化、快速升級平臺能力的解決方案
當前，AI業務和演算法模型都在持續快速演進，AI計算平臺適配新業務和新演算法快速升級成為難題。端雲協同具備快速升級端側計算庫的能力，助力開發者快速支援新模型、上線新業務，讓消費者快速獲得端側AI帶來的體驗提升。
• Model Zoo：輔助開發者優化模型結構，更好地利用NPU加速優勢
開發者在業務開發過程中，為了更大程度利用底層算力，需要針對底層硬體結構做一些模型調整，這個過程可能會出現效率低，資源利用不足的情況。HiAI Foundation打造Model Zoo，將NPU友好的模型結構、Backbone、運算元放進去，供開發者自行挑選，輔助其優化模型結構，更好地發揮麒麟晶片NPU的加速優勢。
• 模型量化工具包：讓開發者的App更快、更小
正常情況下，開發者訓練的模型是32bit，這樣的模型計算精度固然高，但對手機功耗和記憶體的要求也比較高。HiAI Foundation為開發者提供模型量化工具包，在滿足計算精度的前提下，可以把原始模型直接量化為更小、更輕便且更適合NPU結構的低位元模型，無需開發者做二次調整，從而節省手機空間，降低計算資源的消耗。
HiAI Foundation模型量化工具包
• 網路結構搜尋工具包：讓網路設計更簡單、更有效
網路結構搜尋工具包支援多種型別的網路結構搜尋任務，包含分類，檢測和分割。通過精度，效能目標牽引，協同硬體資訊通過最優化搜尋演算法獲得最優的網路結構，得到最佳的效能提升。網路結構搜尋工具包支援多種主流訓練框架使能，包含：caffe，tensorflow，pytorch。同時針對多種主流硬體平臺具有算力和時延建模的能力。
HiAI Foundation網路結構搜尋工具包
• 多IP深度協同：各計算單元共用DDR記憶體，提升效能降低功耗
HiAI Foundation在硬體裸算力開放的同時，還具備硬體底層多IP深度協同的優勢。多IP深度協同的好處在於，CPU、NPU、ISP、GPU等各計算IP可以共用DDR記憶體，最大程度減少IP之間拷貝資料流轉的開銷，既可提升效能又能降低功耗。
從平臺架構來看，HMS Core HiAI Foundation銜接智慧業務和底層硬體能力，上層支援MNN、TNN、華為MindSpore Lite、Paddle Lite、KwaiNN等合作伙伴的框架對接，利用推理加速平臺（Foundation DDK）和異構計算平臺（Foundation HCL）將AI任務調入NPU/CPU/GPU/DSP等IP中進行計算，賦能手機、平板、智慧屏、車機、手錶等終端裝置，將更多好玩酷炫的AI應用帶到消費者面前。
HiAI Foundation 開放架構
日呼叫量突破600億，引領端側AI行業標準構築
如今，AI技術在端側的應用越來越廣泛，語音識別、影像識別、影像分割、影像超分、人臉識別、文字識別等已經成為全民通用的技術，消費者期待更好玩的AI應用出現，希望獲得更優質的AI應用體驗。HiAI Foundation為AI應用開發提供了基礎保障，讓開發者能夠突破效能瓶頸，提高開發效率，節省計算資源，更好地投入到AI玩法的研究與落地中，滿足消費者對智慧生活的美好期待。
據統計， HiAI Foundation自2018年開放以來，以高效能、低功耗、高易用性收穫越來越多的開發者青睞，短短几年間日呼叫量從100萬+增長到600億+（資料來自參與體驗改進計劃的使用者）。愛奇藝、美顏相機、抖音、剪映、快手、優酷等頭部應用已先後接入HiAI Foundation，利用端側AI強大的計算能力，為使用者打造智慧新體驗。
HiAI Foundation日呼叫量突破600億+
為了助力端側AI行業繁榮發展，HiAI Foundation在優化平臺效能的同時，已加入AI標準化組織AITISA（人工智慧產業技術創新戰略聯盟），並參與端側AI標準草案撰寫，共同構築AI行業標準，目前該草案已進入標準定稿稽核階段。
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