经济的发展与科技的进步_随着社会的发展,科技的进步,5G 落地、AI 爆发、大数据持续突破、云计算已然成为新时代的水电煤

随着社会的发展，科技进步、5G落地、AI爆炸、大数据突破、云计算已经成为新时期的水电煤。 越来越多的新兴技术在给开发者带来机会的同时也带来了很多挑战。 尽管开发人员往往处于历史事件的前沿，但由于许多技术学习门槛高，而且没有比较完整的技术生态，开发人员难以始终保持良好的学习曲线。

在简化开发、降低技术门槛、提高研发效率等方面，华为每年投入大量资金和人才，小编介绍这十大硬核技术，是华为加快技术发展、构建产业生态的助燃剂。

编辑表示，作为开发者，学习TOP 10技术不仅是了解技术产业的前沿趋势，也是未来职业发展的基础。 技术隐藏在产品后面，看不见，开发人员先体验华为承担的系列核心产品，能感受到强大技术背后的黑色技术力量。

TOP 1达芬奇的框架

当然，AI技术已经成为业界数字转型的引擎，连智慧城市，连IoT都很小，AI的形象是不可或缺的。 许多应用场景如何在AI的多平台、多场景之间实现协作？

华在达芬奇的框架中给出了答案。 作为华为自研面向AI计算特征的新计算框架，达芬奇的框架具有较高的计算能力、能效、灵活、可裁断的特性。

具体而言，达芬奇的框架采用3D Cube来加速矩阵运算，大幅提高单位功耗下的AI计算能力，并且集成矢量、标量、硬件加速器等多个计算单元，以最小的计算成本增加矩阵乘法的计算能力，与AI计算的完备性不同时的AI能量

(3D Cube )

柔软可裁断的特性解锁了AI的无限可能性，使得达芬奇框架能够满足端侧、边侧、云的应用场景，可用于数十毫瓦、数百瓦的训练场景。

以华为升级处理器，升级系列处理器采用统一可扩展的达芬奇框架，是世界上首个复盖全场景的人工智能芯片系列，无论是低功耗边缘场景，还是有计算能力的数据中心场景，升级系列都能提供优异的性能和能力比。

华为公布的目前业界单片计算密度最大的处理器上升910，可应用于自动运行、平安城市、智能制造、运营商、金融等应用场景。

(升级910处理器)

不仅如此，华为达芬奇框架提供了高性能的人工智能计算平台Atlas。 Atlas 200 DK AI开发人员工具包使开发人员能够在30分钟内完成开发环境的构建，内置了图形编程环境，大大提高了开发效率。 并且，通过提高处理器的全堆栈的全场景能力，基于开发者工具包开发的程序一次性开发的话，就能够实现终端、边缘、云的全场景展开。

依靠采用达芬奇框架的华为提升系列AI芯片提供的最强计算能力和全场景需求，Atlas已经实现了计算能力和边界两个突破。 达芬奇的框架可以说是一个芯片框架，专门为满足人工智能领域的高计算能力和低功耗需求而设计。

由此可见，达芬奇的框架可以说是面向开发者的十大“可怕技术”的正当TOP1。

TOP 2 A-Tune智能调谐技术

对于开发人员来说，手动调整是软件获得更好体验的关键过程。 然而，目前计算机的硬件结构越来越复杂，对丰富应用程序资源的需求也各不相同，调谐过程也非常复杂。

为了减少开发人员调整软件所花费的时间，华为A-Tune智能调整技术，在程序运行中实时感知应用程序的执行特性，在能够使系统积极调整基础资源的学习引擎中对特征进行模型化

简而言之，A-Tune技术相当于在现有系统中添加大脑，使系统“理解”商业场景，提供最佳的资源模型，实现系统运行更加智能、加快应用性能的目的。

由于不需要考虑基本的硬件和系统细节，入门开发人员也可以获得优化效果，高级开发人员可以根据更具体的业务场景进行定制，以实现更精细的优化。 &； 应用可优化系统性能，而A-Tune技术可降低总体成本。 例如，以前必须购买10台服务器的工作，现在可能需要7~8台服务器。

目前，基于A-Tune技术构建的华为自研OS open Euler，体现了高安全性、高扩展性、高性能等优点。 首先，openEuler可以强化战略、内核级的OS安全能力、多个安全泄露工具等，有效地防止入侵，保障系统的安全性。

同时，openEuler为用户提供服务保障系统，能够保证长期的可靠性和稳定性。 openEuler还对编译系统、虚拟存储系统、CPU调度、IO驱动程序、网络和文件系统进行了许多优化。 开放Euler作为高性能操作系统平台，可以满足从传统IT基础设施到云计算服务的各种需求。

这样友好的技术排在第2位也是正确的吧。

TOP 3 S2S自动微分

第三个技术，我们来谈谈自动微分。

老练的深度学习开发人员都应该经历过手动解决的痛苦，不仅引导过程复杂，结果也容易出错。 幸运的是，现在有了深度学习的框架，可以利用自动微分技术轻松地解决这个复杂而重要的过程。

深度学习框架的自动微分按照实现原理被分为以谷歌的TensorFlow为代表的图形、以Facebook的PyTorch为代表的运算符的重负载、以及以华为代表的以MindSpore为代表的源转换法( Source To Source，S2S )

(自动微分)

前几天，华为刚刚发布了自我研究的全场景AI计算框架MindSpore，MindSpore中的自动微分采用了S2S形式。 在性能和编程性方面，S2S自动微分优于行业图和算子的重载方式，开发人员无需学习新的表达逻辑(图逻辑)，就可以在本机Python中实现AI算法。

同时，S2S自动微分能够实现任意算子的微分表示和编译优化，同时实现逆算子的自动生成，模型开发非常方便，为开发者的代码提供了更好的性能。 软件硬件协作支持自动优化，无需像其他两种方法一样手动进行定制。

此外，S2S自动微分具有丰富的调试手段。 开发人员可以使用可视接口轻松观察程序运行时的状态，同时支持动态运行，帮助开发人员在程序运行时进行代码调试。

基于这一技术，华为MindSpore不仅支持端、边、云的独立和协调的统一训练和推论，还支持华为提出的全场面。 通过这一完整的软件堆栈，华为实现了一次性操作员的开发、一致的开发和调试体验，开发人员实现了一次性开发，应用了在所有设备方面、边缘和云平稳过渡的能力。

有趣的是，MindSpore预计将于2020年Q1开源。

TOP 4分布式深度学习技术

通常，深度学习训练过程涉及大参数的网络间传递。 TensorFlow负责使用集中化的网络参数服务器来收集、平均和分发梯度，访问服务器节点成为瓶颈，带宽利用率低。

为了提高深度学习训练效率，华为能够利用AllReduce算法进行梯度聚合来优化带宽，同时利用多个工作节点，分布式且高效地训练性能优异的神经网络模型。