开源共建筑牢AI框架底座

来源：中国能源新闻网 时间：2024-12-26 11:28

——昇思人工智能框架峰会观察

中国能源新闻网记者 杨娜

　　“在AI技术体系中，AI框架处于‘承上启下’的位置，南向使能多样化算力，北向孵化各类算法模型，是人工智能应用创新的土壤和源泉。”中国人工智能学会副理事长、中国工程院何友院士在12月14日召开的昇思人工智能框架峰会上强调。

　　人工智能的技术发展日新月异，而大模型的演进也在不断深化。这对人工智能框架提出了新的选择和新的要求。

　　昇思AI框架跻身第一梯队

　　开源正在成为推动科技创新、重塑全球数字格局的核心力量。

　　何友评价，昇思作为自主创新的AI框架，在大模型时代的开源实践尤为重要，甚至有些指标可以和国际媲美。昇思框架以昇思开源社区为阵地，不断促进AI技术创新和知识共享，降低了AI开发者门槛，让更多人可以参与。为学术界和产业界打造了友好、高效、灵活的人工智能创新工具，推动智能世界的加速到来，这是一个大家可以共同分享的平台。

　　据悉，自2020年开源至今，昇思开源社区在社区活跃方面整体取得了近百倍的增长，影响力快速提升，已跻身全球主流AI框架第一梯队。开源版本已累计获得1100万次下载，3.7万多名开发者参与社区贡献，昇思与360多所高校科研院所展开教学及科研合作。

　　而且这个数据还在持续更新中。

　　据昇思MindSpore开源社区理事长丁诚介绍，作为支持大模型创新的“孵化器”，昇思已原生适配了50多个大模型。同时有1700多名社区伙伴采用昇思框架，累积孵化了超过2000个解决方案，在能源、交通、电信、金融、工业等15个行业获得了广泛应用。

　　中国科学院科技战略咨询研究院分享的测算结果则更直接地显示，在中国AI框架2024年新增市场中，昇思AI框架份额将达30%。

　　超级计算能力赋能产业升级

　　峰会上，18家单位发布了基于昇思人工智能框架的原生开发大模型成果。

　　其中就包括，中国科学院自动化研究所基于昇思孵化的全球首个三模态大模型“紫东太初”、中国商飞联合昇思发布的业界首个超临界翼型气动仿真AI大模型“东方·御风”、南方电网公司依托昇思MindSpore平台开发的全球首款基于AI科学计算的电力系统智能仿真器——“驭电”智能仿真大模型（以下简称“‘驭电’大模型”）。

　　而这三项成果，均获得了世界人工智能大会最高奖项“SAIL奖”。

　　近日，“驭电”大模型基于云南电网3500节点数据完成模型训练，成功实现未来海量电网运行方式的智能生成，并正在实际电网运行中推广试用，这标志着其已经具备了投用条件。

　　“我们用昇思框架打造基于AI科学计算的‘驭电’电力系统智能仿真器，能够精准刻画新型电力系统的安全边界，解决新能源变化无常、难以计划带来的难题，在确保电网安全的前提下最大限度利用新能源。”南方电网公司战略总监、战略规划部总经理兼南网科研院董事长、党委书记郑外生介绍，在“驭电”大模型的开发过程中，南方电网应用昇思框架开发嵌入电力系统物理机制的一系列科学计算API，结合昇思多维混合并行能力优化后，静态图模式性能提升明显。

　　在能源行业，大规模新能源并网带来了全新的技术挑战——新能源的承载能力和电网的安全稳定分析成为迫切需要回答的重大科学难题。

　　要回答这个问题，离不开电力系统仿真。

　　据南方电网新型电力系统北京研究院有限公司、南方电网公司战略专业技术专家陈亦平介绍，传统方法是基于物理机理，使用积分求解的方法来计算，一年针对约30个典型运行方式分析。现在，大规模新能源并网之后，风电光伏的出力直接和气象关系关联，运行方式会频繁变化，需要从传统约30个运行方式变成8760小时精细化的分析，甚至是更快的实时分析和决策。显然，传统人工调整的方法计算效率，很难满足运行控制的要求。

　　在模型框架方面，南方电网以电力系统潮流高维表征为核心，预训练和4个下游任务并行推进，相互促进。即通过模型提供丰富知识和经验，通过下游任务训练来反过来优化模型的结构和参数，实现不断的迭代。

　　在算法开发方面，依托昇思平台，构建了包括图表征单元、邻域注意力和全局注意力等一系列核心算子，基于图算子优化的静态图模式，同基于Pytorch平台开发的同样模型做了性能比较，计算速度提升了将近60%。

　　郑外生介绍：“在模型开发以后，我们在真实的标准系统上面，对模型进行了验证。首先是准备样本数据，我们都是用实际的新能源出力和新能源系统的真实负荷搭建模型。在39节点上，我们构建了1900万的样本集，在不同的样本参数量训练以后，大模型的特质得以充分显现。在已知拓扑上面满足拓展定律，在未知拓扑上也呈现了涌现现象，模型具有很好的泛化性能。在预训练阶段智能仿真器也表现出了非常优异的性能，实现了毫秒级多场景的快速分析。相比传统的数值仿真，它的计算速度提高了上千倍，平均误差小于1%。”

　　据悉，相关成果已实现在南方区域电网的阶段性示范应用。陈亦平指出，在云南电网实现未来态8760小时潮流高效生成，与数值仿真的高效协同，支撑新能源渗透率水平有效提升。按提高南方区域新能源发电利用率1%计算，可增加新能源发电20亿千瓦时，每年可减少弃电经济损失近6亿元。

　　华为昇思AI框架不仅在当前的AI应用场景中发挥出了重要作用，在未来的智能化时代里，也将成为不可或缺的力量。

　　据郑外生介绍，南方电网公司并没有停留在计算效率提升1000倍的成绩上。他们仅仅将潮流生成分析视为“驭电”大模型的V1.0版本，并规划了V2.0机电稳定分析、V3.0电磁稳定分析的进阶方向。

责任编辑：王萍