출처: New Wisdom
이미지 출처: Unbounded AI에서 생성
미국 5대 대학 중 하나에서 머신러닝 박사학위를 받았지만, 그의 연구실에는 대량 해시레이트 제공할 수 있는 GPU조차 없습니다.
2024년 중반, 한 네티즌이 reddit에 올린 게시물이 커뮤니티 토론을 즉시 불러일으켰습니다.
연말에 Nature에 실린 보고서에 따르면 학계가 GPU를 확보하는 데 심각한 어려움을 겪고 있다고 합니다. 연구자들은 실제로 학교의 GPU 클러스터 사용 시간을 신청하기 위해 줄을 서야 했다고 합니다.
마찬가지로, 우리나라 대학 연구실에서도 GPU가 심각하게 부족한 것은 흔한 일입니다. 심지어 어떤 대학에서는 학생들에게 수업에 자신의 해시레이트 가져오도록 요구한다는 터무니없는 소식도 전해졌습니다.
' 해시레이트'의 병목현상은 AI 자체도 진입장벽이 매우 높은 분야가 되었다는 것을 알 수 있다.
AI 인재 부족과 해시레이트 부족
동시에 대형 모델과 체화된 지능 등 첨단 기술의 급속한 발전으로 인해 전 세계적으로 인재 부족 현상이 나타나고 있습니다.
옥스퍼드 대학 교수의 계산에 따르면 미국에서 AI 기술이 필요한 일자리의 비율이 5배나 증가했습니다.
전 세계적으로 기술적 인공지능(Tech-AI) 분야의 일자리는 9배 증가했고, 광범위한 인공지능(Broad-AI) 분야의 일자리는 11.3배 증가했습니다.
이 기간 동안 아시아의 성장이 특히 두드러졌습니다.
앞서 언급했듯이 전 세계 대학들이 학생들이 핵심 AI 역량을 습득하도록 도우려 노력하고 있지만, 해시레이트 이제 "사치"가 되었습니다.
이러한 격차를 메우기 위해 기업과 대학의 협력이 중요한 수단이 되었습니다.
쿤펑성등과학기술혁신보육센터, 대학 과학연구 레이아웃 구축 시작
다행히도, 화웨이는 이미 우리 대학에서도 동일한 혁신 시스템을 구축하기 위한 계획을 세우기 시작했습니다!
현재 화웨이는 베이징대, 칭화대, 상하이교통대, 저장대, 중국과학기술대 등 5개 명문 대학과 '쿤펑 과학교육 혁신 우수 센터'에 대한 협력 협정을 체결했습니다.
또한 화웨이는 복단대학, 하얼빈 공업대학, 화중과학기술대학, 시안교통대학, 난징대학, 베이징항공우주대학, 베이징공업대학, 중국전자과학기술대학, 동남대학, 베이징우정대학 등 10개 대학과 동시에 협력을 추진해 '쿤펑성등 과학기술 혁신 인큐베이션 센터'를 설립했다.
우수성 센터와 인큐베이션 센터의 설립은 산업-교육 통합의 모델입니다.
Ascend 생태계의 도입을 통해 대학의 해시레이트 부족 문제가 해결되었고, 이를 통해 보다 과학적인 연구 결과가 나오는 데 큰 도움이 되었습니다.
우리는 커리큘럼 시스템을 개혁하고 과학적 연구, 산업 및 경쟁 주제를 통해 이를 추진함으로써 컴퓨팅 산업의 최고 인재를 양성하는 것을 목표로 합니다.
우리는 시스템 아키텍처, 컴퓨팅 가속 기능, 알고리즘 기능, 시스템 기능을 모두 다루어 세계적 수준의 혁신적 성과를 창출하기 위해 노력합니다.
우리는 다양한 'AI+X' 학문 간 융합을 창출하여 지능형 생태계 발전을 선도합니다.
AI 연구를 위한 완전 독립형 국내 해시레이트 구축
오늘날 과학에 있어 AI의 중요성은 자명한 사실입니다.
Google DeepMind의 최근 조사에 따르면, 박사후 연구원 3명 중 1명이 문헌 검토, 프로그래밍, 논문 작성 등의 작업을 지원하기 위해 대규모 언어 모델을 사용합니다.
올해의 노벨 물리학상과 노벨 화학상은 모두 AI 분야 연구자들에게 수여되었습니다.
AI가 과학 연구에 힘을 실어주는 과정에서 GPU는 고성능 컴퓨팅이 필요한 분야에서 탁월한 성능을 발휘하고 LLM 학습 및 추론을 위한 강력한 기능을 갖추고 있어 귀중한 '금'이 되었으며 Microsoft, xAI, OpenAI 등 주요 기업이 이를 사들였습니다.
하지만 미국이 GPU를 봉쇄하면서 우리나라는 AI와 과학 연구 분야에서 진전을 이루기 어렵게 되었습니다.
이러한 격차를 메우기 위해서는 우리는 독립적이고 완전한 생태계를 구축하고 발전시켜야 합니다.
해시레이트 측면에서, 화웨이의 Ascend 시리즈 AI 프로세서는 중국의 경쟁력을 재편하는 중요한 과제를 맡았습니다.
해시레이트 외에도 NPU/AI 프로세서의 장점을 최대한 활용하기 위해서는 자체적으로 개발한 컴퓨팅 프레임 도 필요합니다.
우리가 아는 것처럼 NVIDIA GPU용으로 특별히 설계된 CUDA 아키텍처는 AI와 데이터 과학 분야에서 더 흔합니다.
국내에서 이와 경쟁하고 대체할 수 있는 유일한 기관은 CANN입니다.
CANN은 Huawei가 AI 시나리오를 위해 출시한 이기종 컴퓨팅 아키텍처로 PyTorch, TensorFlow, MindSpore와 같은 업계의 주류 AI 프레임 지원하고 Ascend AI 프로세서를 활성화합니다. Ascend AI 프로세서의 컴퓨팅 효율성을 개선하기 위한 핵심 플랫폼입니다. .
이로 인해 CANN은 본질적으로 많은 기술적 이점을 갖추고 있습니다. 이 중 가장 중요한 것은 AI 컴퓨팅을 위한 소프트웨어와 하드웨어의 결합을 더욱 심층적으로 최적화하고 보다 개방적인 소프트웨어 스택을 구축하는 것입니다.
첫째, 자체 MindSpore는 물론 타사 PyTorch, TensorFlow 등 다양한 AI 프레임 지원할 수 있습니다.
둘째, 다양한 응용 시나리오에 대한 다단계 프로그래밍 인터페이스를 제공하여 사용자가 Ascend 플랫폼을 기반으로 AI 응용 프로그램과 비즈니스를 빠르게 구축할 수 있도록 지원합니다.
또한, 개발자가 프로젝트를 Shengteng 플랫폼으로 신속하게 마이그레이션할 수 있도록 모델 마이그레이션 도구도 제공합니다.
현재 CANN은 자체 생태계를 구축한 상태입니다. 기술적인 측면에서 CANN은 대량 의 애플리케이션, 도구, 라이브러리를 포함하고 있으며, 완전한 기술 생태계를 갖추고 있으며, 사용자에게 원스톱 개발 경험을 제공합니다. 동시에 Ascend 기술을 기반으로 하는 개발자 팀은 점차 확대되어 미래의 기술 응용 및 혁신을 위한 비옥한 토대를 마련하고 있습니다.
이기종 컴퓨팅 아키텍처인 CANN 외에도 AI 모델을 구축하기 위한 딥 러닝 프레임 필요합니다.
거의 모든 AI 개발자는 딥 러닝 프레임 사용해야 하며, 거의 모든 딥 러닝 알고리즘과 애플리케이션은 딥 러닝 프레임 통해 구현되어야 합니다.
오늘날 시장에는 Google의 TensorFlow, Meta의 PyTorch와 같은 잘 알려진 주류 프레임 있으며, 이들은 거대한 생태계를 형성하고 있습니다.
대규모 모델 학습 시대로 접어들면서, 딥 러닝 프레임 수천 대의 컴퓨터에 대응하여 효과적인 학습을 수행할 수 있어야 합니다.
2020년 3월에 공식적으로 오픈 소스로 공개된 풀 시나리오 딥 러닝 프레임 인 Huawei MindSpore는 중국 내 이 분야의 격차를 메우고 진정한 독립적 제어를 달성했습니다.
MindSpore는 클라우드, 엣지, 터미널에서 전체 시나리오 배포, 대규모 모델 학습에 대한 기본 지원, AI+과학 컴퓨팅 지원과 같은 주요 기능을 갖추고 있습니다. 전체 시나리오 협업과 매우 간단한 전체 프로세스를 갖춘 기본 개발 환경을 구축하여 국내 과학 연구 혁신과 산업 응용을 가속화합니다.
특별한 점은 Ascend AI 프로세서의 "베스트 파트너"인 MindSpore가 "엔드, 엣지, 클라우드"의 모든 시나리오를 지원하고, 통합 아키텍처, 일회성 훈련, 다중 배포를 실현할 수 있다는 것입니다.
대규모 지구 시스템 시뮬레이션부터 자율 주행, 소규모 단백질 구조 예측까지 모두 MindSpore를 통해 실현할 수 있습니다.
광범위한 개발자 생태계만이 딥 러닝 오픈소스 프레임 의 개선을 촉진하고 더 큰 가치를 창출할 수 있습니다.
시장조사기관 옴디아(Omdia)가 2023년에 발표한 '중국 인공지능 프레임 시장조사 보고서'에 따르면, 마인드스포어는 텐서플로우에 이어 두 번째로 AI 프레임 사용 분야에서 최상위권에 진입했다.
또한, 수천 개의 산업에 추론을 적용하는 것이 AI의 가치를 끌어내는 열쇠입니다. GenAI의 개발이 가속화됨에 따라, 대학과 기업 모두 가속 추론 속도에 대한 높은 수요를 해결해야 할 시급한 필요성이 생겼습니다.
예를 들어, 고성능 최적화 컴파일러인 TensorRT는 대규모 모델의 추론 성능을 개선하는 강력한 도구입니다. 양자화와 희소성의 도움으로 모델의 복잡성을 줄이고, 이를 통해 딥 러닝 모델의 추론 속도를 효율적으로 최적화할 수 있습니다. 문제는 Nvidia GPU만 지원한다는 것입니다.
마찬가지로, 우리는 컴퓨팅 아키텍처와 딥 러닝 프레임 갖추고 있으므로, 이에 맞는 추론 엔진인 Huawei Ascend MindIE도 보유하게 될 것입니다.
MindIE는 업계에서 가장 진보된 추론 가속 기술을 통합하고 오픈 소스 PyTorch의 기능을 계승한 풀 시나리오 AI 추론 가속 엔진입니다.
이 디자인은 유연성과 실용성을 모두 고려합니다. 다양한 주류 AI 프레임 에 원활하게 연결될 수 있으며, 다양한 유형의 Ascend AI 프로세서를 지원하고 사용자에게 다단계 프로그래밍 인터페이스를 제공합니다.
MindIE는 풀스택 공동 최적화와 계층화된 개방형 AI 기능을 통해 Ascend 하드웨어의 궁극적인 해시레이트 최대한 활용하고, 사용자에게 효율적이고 빠른 딥러닝 추론 솔루션을 제공하고, 모델 추론 및 애플리케이션 개발에서 기술적 난이도가 높고 개발 단계가 많은 문제를 해결하고, 모델 처리량 성능을 개선하고, 애플리케이션 출시 시간을 단축하고, 수백 개의 모델과 수천 개의 양식을 활성화하고, 다양한 AI 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
CANN, MindSpore, MindIE 등의 독자적인 혁신기술이 국내 해시레이트 의 격차를 메우는 데 그치지 않고 모델 학습, 프레임 활용성, 추론 성능 등 여러 방면에서 획기적인 진전을 이루고 있으며, 심지어 외국의 첨단기술 스택을 직접 벤치마킹하기도 한다는 것을 알 수 있습니다.
세계적 수준의 인큐베이션 센터 구축
기술적 장점 외에도 향후 수십 년 동안 Ascend 컴퓨팅 성능은 국가적 실정에 더욱 부합하는 방향으로 활용될 것으로 예상할 수 있습니다.
오직 국내에서 개발된 해시레이트 만이 끊임없이 변화하는 외부 환경의 영향을 벗어나 과학 연구 기반의 안정성을 보장할 수 있습니다.
이제 플랫폼이 구축되었는데, 어떻게 하면 대학 교수와 학생들에게 플랫폼 사용 방법을 가르칠 수 있을까요?
화웨이는 작년 9월 6일부터 베이징대학, 상하이교통대학, 저장대학, 중국과기대학 등 4대 대학에서 차례로 제1회 성등(盛等) AI 특별훈련캠프를 개최했다. 등록한 수백 명의 학생 중 90%가 석사 및 박사 과정 학생이었습니다. 이 과정은 CANN, MindSpore, MindIE, MindSpeed, HPC, Kunpeng 개발 도구 등 Ascend 분야의 여러 측면을 다루었습니다.
특별훈련캠프에서 학생들은 핵심기술을 자세히 배울 수 있을 뿐만 아니라, 이를 직접 연습해 볼 기회도 얻습니다. 이런 방식은 학생들이 새로운 지식을 얕은 것부터 깊은 것까지 단계적으로 흡수한다는 특성과 매우 잘 맞습니다.
예를 들어, 상하이 교통대학에서는 수업 첫날을 마이그레이션을 주제로 하여 학생들이 Ascend AI의 기본 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션, Pytorch 모델에 대한 Ascend의 기본 개발 사례 관행, MindIE 추론 솔루션 기능 및 마이그레이션 사례 등을 이해할 수 있도록 합니다.
두 번째 날 과정은 Ascend 이기종 컴퓨팅 아키텍처 CANN, Ascend C 연산자 개발, 대규모 모델 장기 시퀀스 추론 최적화 연습을 포함한 최적화에 중점을 둡니다.
코스 설정을 이전하고 최적화하는 것은 광범위한 계획입니다.
아시다시피 많은 대학의 실무 과목은 기본적으로 CUDA/X86에 기반을 두고 있지만, 제재의 영향으로 해시레이트 부족하다는 문제가 점점 더 두드러지게 나타났습니다. 이 시점에서 마이그레이션 방법을 완전히 익혔다면 Shengteng 플랫폼에 프로젝트를 올리고 학업 활동을 계속할 수 있습니다.
기본을 익힌 후, 학생들은 실제 사례 섹션에서 직접 실습을 진행할 수 있습니다. Huawei 전문가는 학생들을 단계별로 안내하여 Ascend 기술 스택을 배우고 대규모 모델 양자화, 추론 및 Codelabs 코드 구현 과정에서 대규모 모델 추론의 전체 프로세스를 경험할 수 있도록 합니다.
실습을 통해 학생들은 성텅 생태계에 대한 이해를 높이고, 향후 기술 분야에서 활동할 수 있는 튼튼한 기초를 마련하게 됩니다.
상하이 첫 특별훈련 캠프, 학생들이 실습 중
이러한 과정 외에도 Huawei는 대학 개발자들이 운영자 개발 엘리트를 발굴할 수 있도록 운영자 경진대회도 개최할 예정입니다.
이 대회는 개발자들이 Ascend 해시레이트 리소스와 CANN의 기본 역량을 바탕으로 심층적인 혁신과 실무를 수행하도록 장려하고, AI와 산업의 통합을 가속화하며, 개발자의 역량 향상을 촉진합니다.
또한, 창업보육센터에서는 학업적 성과에도 큰 중요성을 두고 있습니다.
Kunpeng 또는 Ascend 컴퓨팅의 핵심 기술과 도구를 기반으로 학술 연구를 수행하는 학생도 대학원 장학금을 신청할 수 있습니다. 이 기간 동안 논문이 세계 유수의 학회와 국내 유수의 저널에 게재될 경우, 상응하는 보상도 제공됩니다.
동시에, 화웨이는 쿤펑(Kunpeng) 및 성텡(Shengteng) 생태계 파트너와 협력하여 인재 프로그램을 시작했습니다.
이 프로그램을 통해 학생들은 이론에서 실무로 옮겨가 기업의 실제 업무 상황에 참여할 수 있으며, 우수한 학생은 기업과 사전에 소통할 수 있습니다.
현재 인재 프로그램은 15개 도시에 있는 200개 이상의 기업을 하나로 모으고, 2,000개 이상의 기술 직책을 제공했으며, 10,000명 이상의 대학생이 취업에 지원할 수 있도록 했습니다.
일반적으로 이러한 교육 관행과 인센티브 프로그램을 통해 학생들의 참여 열정이 크게 증가할 수 있습니다. 이를 통해 학업 경험을 향상시키고 과학적 연구 결과를 생산할 수 있을 뿐만 아니라, 경험과 배경을 더욱 눈에 띄게 만들어 취업 시장에서 가산점을 얻고 국내외 유수 기업에서 호감을 얻는 데 도움이 됩니다.
그러면 최신 기술과 그 응용 분야를 완전히 터득한 후, 오늘날 빠르게 변화하는 AI 세계에서 어떻게 진정으로 획기적인 과학 연구 성과를 낼 수 있을까요?
2024년 소라가 영상 AI 열풍을 일으킨 이후, 대형 영상 모델이 잇따라 등장하고 있습니다. 베이징대학교와 투잔의 오픈소스 문화 영상 프로젝트인 오픈-소라 플랜(Open-Sora Plan)은 한때 업계에 큰 반향을 일으켰습니다.
사실, Sora가 출시된 직후부터 팀은 이미 Sora의 오픈소스 버전을 준비하고 있었습니다. 하지만 해시레이트 와 데이터에 대한 요구 사항이 충족되지 않아 프로젝트는 한동안 보류되었습니다. 다행히도 베이징대학과 화웨이가 공동으로 쿤펑성등 과학기술혁신 우수센터를 설립하여 해당 팀은 신속하게 해시레이트 능력 지원을 받을 수 있었습니다.
이 팀은 원래 NVIDIA A100을 사용했습니다. Ascend 생태계로 이전한 후, 그들은 다양한 놀라운 발견을 했습니다.
CANN 지원으로 효율적인 병렬 컴퓨팅이 가능해지고 대규모 데이터 세트의 처리 속도가 크게 향상됩니다. Ascend C 인터페이스 라이브러리는 AI 애플리케이션의 개발 프로세스를 간소화하고, 연산자 가속 라이브러리는 알고리즘 작동 성능을 더욱 최적화합니다.
더욱 중요한 점은, 개방형 Ascend 생태계는 대규모 모델과 애플리케이션에 빠르게 적응할 수 있다는 것입니다.
그래서 팀원들은 Ascend 생태계에서 아무것도 없는 상태에서 시작했음에도 불구하고 매우 짧은 기간 내에 빠르게 시작할 수 있었습니다.
이후의 훈련에서 팀은 놀라운 사실을 계속 발견했습니다. 예를 들어, torch_npu를 개발에 사용할 경우 전체 코드를 Ascend NPU에서 원활하게 훈련하고 추론할 수 있습니다.
모델 세분화가 필요할 때 Ascend MindSpeed 분산 가속 제품군은 다양한 대규모 모델 분산 알고리즘과 병렬 전략을 제공합니다.
또한, 대규모 훈련에서 MindSpeed와 Ascend 하드웨어를 사용하면 다른 컴퓨팅 플랫폼보다 안정성이 훨씬 높아 일주일 동안 중단 없이 계속 진행할 수 있습니다.
그래서 그로부터 한 달 만에 오픈소라 플랜이 정식으로 출시되었고 업계에서 큰 인정을 받게 되었습니다.
오픈소라플랜이 제작한 '블랙미스: 오공' 영상은 수많은 네티즌을 깜짝 놀라게 한 블록버스터급 영상이다.
또한, 동남대학은 Ascend 해시레이트 에 대응하여 대규모 멀티모달 교통 모델인 MT-GPT도 개발했습니다.
과거에는 다양한 정부 부서의 데이터 수집으로 인한 데이터 사일로, 일관되지 않은 데이터 형식 및 표준, 이기종 및 다중 소스 교통 데이터 등의 이유로 대규모 교통 모델을 구현하는 것이 매우 어려웠습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 연구팀은 멀티모달 교통 프레임 작업에서 다각적이고 다세분화된 의사 결정 문제에 대한 데이터 중심 지원을 제공하기 위해 MT-GPT(Multimodal Transportation Generative Pre-trained Transformer)라는 멀티모달 교통 모델의 개념적 프레임워크를 특별히 고안했습니다.
그러나 대규모 모델을 개발하고 훈련하려면 의심할 여지 없이 해시레이트 기반에 엄청난 요구가 따릅니다.
이를 위해 팀은 Ascend AI의 역량을 활용하여 대규모 교통 모델의 개발, 훈련, 튜닝 및 배포를 가속화하기로 결정했습니다.
개발 단계에서 Transformer 대규모 모델 개발 키트는 다중 소스 이기종 지식 코퍼스와 다중 모달 기능 인코딩을 통해 다중 모달 생성 질문에 대한 이해 정확도를 시너지 효과를 발휘하여 향상시켰습니다.
학습 단계에서 Ascend MindSpeed 분산 학습 가속 키트는 대규모 교통 모델에 대한 다차원, 다중 모드, 다중 모달 가속 알고리즘을 제공합니다.
튜닝 단계에서 Ascend MindStudio의 전체 프로세스 툴 체인은 트래픽 미세 튜닝에 대한 전문 도메인 지식을 결합하여 교육 및 미세 튜닝을 수행합니다.
배포 단계에서 Ascend MindIE 추론 엔진은 대규모 교통 모델의 원스톱 추론을 지원할 수 있으며, 도시 간 이주 분석, 개발, 디버깅 및 튜닝도 지원할 수 있습니다.
요약하자면, Peking University Open-Sora는 Sora를 재생산하는 마이그레이션 프로젝트입니다. 동시에 오픈 소스 프로젝트로서 글로벌 개발자가 더 많은 시나리오에서 애플리케이션을 개발할 수 있도록 더 나은 권한을 부여할 수도 있습니다.
동남대학교의 다중 모드 교통 모델 MT-GPT는 Ascend 해시레이트 결과를 변환하고 도시의 교통 산업에 직접적인 힘을 실어 줄 수 있는 실제 능력을 보여줍니다.
이런 식으로 산업, 학계, 연구가 유기적으로 연결된 구조가 완성되었습니다.
이러한 유익한 결과는 우수성 센터/인큐베이션 센터가 대학에 학술 연구와 과학 혁신을 위한 비옥한 토양을 제공할 뿐만 아니라, 수많은 뛰어난 AI 인재를 양성하고, 나아가 세계를 선도하는 과학 연구 결과를 인큐베이션할 수 있다는 점을 더욱 입증합니다.
예를 들어, 베이징 대학 팀이 오픈 소라 계획을 개발할 때, 위안 리 교수는 학생들과 화웨이 성텅 팀을 조직하여 매일 코드와 알고리즘 개발에 대한 브레인스토밍을 했습니다.
돌을 만지며 강을 건너는 과정에서 베이징대 팀의 많은 학생들이 직접 고품질의 과학 연구 관행에 참여하였고, 매우 높은 과학 연구 창의성을 보여주었습니다.
평균 연령 23세의 이 팀은 국내 AI 영상 애플리케이션 확산의 중추 역할을 하게 됐습니다.
이 과정에서 쿤펑의 상승 생태계를 완전히 터득한 젊은 학습자 팀도 성장하고 있습니다.
따라서 대학이 국내 해시레이트 와 플랫폼을 활용해 연구를 수행하게 되면, 최고 지능의 지원을 받을 수 있을 뿐만 아니라, 그 과정에서 화웨이의 기술 생태계와 응용 분야도 확장할 수 있습니다.
우리나라는 어떤 종류의 혁신 시스템을 구축해야 할까?
이를 통해 화웨이가 학교와 기업의 협력에 대한 새로운 패러다임을 공식적으로 출시한 것을 알 수 있습니다.
화웨이는 2019년 컴퓨팅 제품군을 설립한 이후, 2020년 교육부와 스마트베이스 협력 프로젝트를 신속히 체결하고, 전국의 상위 72개 대학에서 교육 협력을 진행했습니다.
당시, 곤풍/성등에 대한 기술적 지식은 일부 필수 학부 과목에 이미 통합되어 있었습니다.
그러나 대학에 대한 투자는 중장기적인 육성 과정입니다. 학생과 교사가 관련 기술을 먼저 이해하도록 하는 경우에만, 그들은 다음 몇 년 동안 더 큰 가치를 이끌어낼 수 있습니다.
이에 따라 화웨이는 매년 10억 위안을 투자해 쿤펑과 성텅의 토착 생태계와 인재를 개발할 계획입니다. 이 전략을 구현하면 대학 인재와 개발자에게 더 풍부한 리소스와 더 광범위한 개발 공간이 제공됩니다. Kunpeng 개발 보드 100,000개와 Ascend 추론 개발 보드를 기부하는 계획도 시작되어 교육 실험, 경쟁 관행 및 과학 기술 혁신에서 Kunpeng 및 Ascend 기술을 적극적으로 탐색하고 적용하도록 장려합니다.
이 프로그램에 따라 교사와 학생은 개발 보드를 직접 사용하고, 직접 시험해 볼 수 있습니다. 교사의 수업이든 과학 연구 실험이든, 대학 교수와 학생들은 자신이 만들고 싶은 혁신을 기반으로 새로운 영감을 얻을 수 있습니다.
OrangePi와 Huawei Ascend는 OrangePi AIpro 개발 보드를 공동 출시했습니다. 이 보드는 대부분의 AI 알고리즘 프로토타입 검증 및 추론 애플리케이션 개발의 요구를 충족합니다. AI 엣지 컴퓨팅, 딥 비주얼 러닝, 드론, 클라우드 컴퓨팅 및 기타 분야에서 널리 사용할 수 있어 강력한 강점과 광범위한 적용성을 보여줍니다.
반면, 우리나라가 현재 처한 특수한 상황, 즉 외부 세계로부터의 기술 봉쇄는 우리에게 남은 시간이 많지 않다는 것을 의미하기도 합니다. 우리는 독립적이고 통제 가능한 기술 스택을 갖춰야 합니다.
미래에는 토착화 개발이 불가피합니다. 오직 중국산만이 중국의 미래 강대국 추세에 가장 잘 부합할 수 있습니다.
현지화가 일반적인 추세가 되면서 Kunpeng/Shengteng과 같은 국내 기술 스택도 다양한 IT 인프라로 확산될 것입니다.
우수 센터와 인큐베이션 센터의 출범으로 업계는 점점 더 큰 확신을 가지게 되었습니다.
수년간의 육성을 거쳐 국내 기술 기반을 숙달한 과학기술 연구 인재들이 쿤펑/성등 기술 노선을 지속적으로 계승하여 세계를 선도할 만큼의 과학기술 연구 성과를 육성할 것으로 예상된다.
