华为云ModelArts与图引擎联手打造,图深度学习强势落地!

时间:2019-09-20 来源: 国际新闻

作为人工智能最先进的技术之一,图形深度学习被认为是实现世界因果推理的人工智能的关键,也是未来深度学习的方向。然而,许多研究人员难以克服对图数据模型深度学习的不良支持。因此,深度学习图形在实际生产中难以普及。

然而,深度学习的瓶颈即将被打破。作为ModelArts的重要新功能之一,华为云于9月推出了一站式人工智能开发平台,将增加新的深度学习功能。由ModelArt的联合图形引擎创建的“图形神经网络”使得地图的深度学习能够真正落地并加速Pratt&Whitney AI的实现。

强大的图形引擎有助于突破深度学习瓶颈

虽然深度学习的前沿和重要性已得到业界的广泛认可,但在实际着陆过程中存在许多困难:

已知的图神经网络(GNN)框架主要从深度学习框架中导出图的数据组织,但深度学习框架本身考虑不规则数据,并且不提供对原生图数据的支持。诸如数据的局部性差和对延迟的敏感性等问题。

在一些开源框架中,培训的实际计算时间仅为20%到40%。白天有大量的时间在等待,它占用了大量的IO密集型操作,例如样本数据的本地采样和负样本采集。人力,时间和资金成本巨大,利用率极低;特别是当图表的规模很大时,这严重影响了系统的端到端性能。

要突破深度学习的瓶颈,必须有一个强大的图形分析引擎来弥补深度学习的缺点。

华为云GES图形引擎高性能图形计算平台支持万亿级图形查询,集成查询和分析,兼顾图形计算和图形查询的高并发性和低延迟要求,可与标准查询界面和查询语言对接,并可以集成计算,查询,存储和其他集成功能要求。它具有丰富的图形分析算法,可以完全满足图形深度学习场景的需求,如关系分析,关系挖掘,路径规划等。

Ewya图引擎重新检查图神经网络的数据访问模式和潜在的端到端性能约束。然后创新地设计了属性图数据模型的机器学习原生支持,开发了一种新的高性能图神经网络(或图深度学习)平台功能,并成功绘制了映射深度。突破学习技术的缺陷。

当遇到边界超过100亿的大规模地图时,华为云引擎分布式优化并行滑动窗口(PSW)图形计算框架可以有效地加载图形数据,并考虑到图形计算和点查询的效率,使用基于的块数据边缘设置合理地组织数据;查询。基于ModelArts中高效的神经网络训练算子,结合GES现有的高性能图形计算框架平台能力,构建了一个新的图形深度学习框架,高度并行化了GNN的训练过程,提高了整体吞吐量。该系统大大缩短了培训时间。

借助高性能,丰富的功能算法和图形优化算法,Eywa图形引擎可以分析过去难以实现的困难图形。它还将高效的图形计算应用于城市工业生产,管道监控,商品推荐,社会推荐,项目分析,企业洞察,知识地图和财务风险管理。控制,企业IT应用,关系挖掘等领域得到了客户的广泛认可。因此,Eywa Map Engine已成为华为云地图深入学习的最强支柱。

深入学习华为云图双黑技术祝福

作为ModelArts的重要新功能之一,ModelArts深度学习的核心是华为云计算神经网络。底层是业界领先的华为云GES图形引擎和ModelArts深度学习技术。可以说这是一个强大的联盟。

华为云地图引擎在“1818”数字博览会“新技术”和“黑技术”中获得两项大奖。 ModelArts是华为云的一站式人工智能开发平台,获得了2019年世博会的“黑色技术”奖和全球智博的金奖。

结合华为的两项重量级人工智能技术,经历了长时间的研发和测试。在2019年中国人工智能峰会(CAIS 2019)上,“华为云新图神经网络平台”荣获峰会最高奖 - 紫金龙岩奖。这也标志着ModelArts地图深度学习服务的准备。

ModelArts图深度学习典型应用场景

华为云图神经网络和高效神经网络训练算子构建了一个新的ModelArts地图深度学习框架,充分解决了计算性能低,学习时间短,算法场景少的问题,实现了集成图形神经网络处理和大规模图形分析,图形数据存储管理和企业级图形神经网络分析的能力。

以地图深度的典型应用场景 - 交通业务为例,可以将道路网络信息抽象为图形结构。对图结构状态下的道路网络信息进行建模。在交通仿真的基础上,ModelArts地图的深度学习可以为关键道路,拥堵预测,因果分析和区域划分等分析任务提供支持。

此外,利用图形深度学习GCN建模道路上的多维属性可以有效预测道路拥堵,准确率为93%,算法效率比开源框架高8~10倍。

图形网络可以从多源数据构建用户关系图,并使用深度学习技术挖掘犯罪团伙,人员和事件/项目关系,以及关键人员关系变化,例如站点安全帽检测和识别:ModelArts map深度学习支持多样性数据输入可以表达各种类型图像之间的关系;大大减少了传统检测中繁琐的比较操作,降低了人工成本。快速准确地捕获视频/图像内容相关性,并提供高效的安全监控服务。在大数据规模下检测速度更快;可以实现无监督/弱监督/小样本下的异常检测,有效解决监管信息获取困境,提高生产经营安全水平。

在金融业务场景中,ModelArts图表深度学习可用于从用户资金交易,关系网络和媒体关系中提取欺诈,洗钱,循环,信用卡兑现等。通过图深度学习算法和图的可视化方法,有助于分析网络中的异常交易行为,CNN算法的准确率提高5%以上。

9月18日至20日,每年一度的华为HUAWEI CONNECT 2019将在上海世博中心世博会展厅隆重开幕。本次华为Connect大会以“创造新的智能高度”为主题,将发布云和AI的最新产品和解决方案,分享如何应用云和AI技术,推广数字化转型的最新实践。在本次会议上,ModelArts的深度学习也将作为亮点展示。

如果您想进一步了解ModelArts地图深度学习的功能和实践,请关注第四届华为互联会议。

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