随着AI技术的成熟，AI应用已经进入寻常百姓家，到处可见AI的踪迹。如今，“新基建”已进入全面铺开落地的阶段，国家和地方政府均出台相关政策扶持与长期规划，大型科技企业机构也进一步加大了在新基建领域的投入。

形势一片大好，然而AI人才配置却迟迟跟不上需求。数据显示，2025年中国AI人才缺口将达到1000万，这严重制约了人工智能技术研发突破和在各行各业的落地实践，许多公司为AI岗位开出高薪，依然“一将难求”。

为获取AI人才，企业与高校合作正成为AI人才培养的热门模式。华为作为国内AI企业的先锋，为助力高校人工智能领域人才培养和学科建设，特通过《华为昇腾师资培训沙龙》系列活动，面向广大高校教师提供昇腾全栈全场景AI技术知识点培训，通过理论讲解和案例实操，让高校教师能够更加全面、深入地了解昇腾，从而可以将昇腾相关知识点纳入学生教学培养体系中。

日前，在昇腾师资培训沙龙·上海场，上研质量与运营部部长郑本银讲到，人工智能已成为当下各行各业发展的基座，而高校将为未来中国人工智能产业的发展输出栋梁之才。华为作为推动中国AI产业发展的一份子，从人才、技术供应生态等方面做了微弱贡献。他认为，中国的AI基础技术进步需要所有产业和开发者生态的参与，华为希望能有更多合作伙伴力量的加入，以星星之火影响中国高校AI教育。

上研质量与运营部部长 郑本银

华东师范大学计算机科学与技术学院院长周爱民教授表示，人工智能时代，高校AI人才培养面临着很多机遇和挑战。自从2017年国务院发布《新一代人工智能发展战略》以来，中国已有35所高校获得建设本科专业资格，但实际上中国的AI人才缺口依然巨大，无法满足产业发展的需求。不断加强人才培养，补齐人才短板，是当务之急。在人工智能人才培养上，当前高校面临着一些问题，如传统计算机专业AI人才培养意识偏弱，本科生AI工程实践能力偏弱，以及本科生AI双创意识和能力普遍偏弱等问题。AI产业发展需要大量AI人才，AI技术变革需要创新教育，智能时代，未来已来，高校应通过学科交叉、产学研互动来创新AI教育，推动线上+线下融合，利用智能化教育教学手段推动教育变革，培养产业亟需的应用型AI人才。

华东师范大学计算机科学与技术学院院长 周爱民

华为昇腾生态发展部部长刘鑫认为，AI 作为新的通用目的技术，将深刻推动社会发展进程。近年来，教育部连续发布多项AI教育计划，推进高校AI人才培养、科研创新与成果转化。8月10日，华为在HAI 2020上战略发布昇腾全栈AI软件平台，希望在推动中国软件发展进程中发挥应有的作用。在华为的 AI 战略中，高校生态是华为 AI 战略的关键组成部分，包括构建昇腾知识体系、与高校联合课程开发、支撑专业必修课改革等，以帮助更多的高校基于鲲鹏和昇腾进行教学。

华为昇腾生态发展部部长 刘鑫

在为期两天的沙龙培训中，来自华为的专家与合作伙伴分享了华为核心 AI 技术，其中关于华为昇腾 AI 处理器开发平台开发实践与工具链 Mind Studio 2.0 的介绍尤为精彩，《开发环境搭建与工具链介绍+应用案例实战》的主题分享介绍了昇腾的开发&运行环境搭建(基于Atlas200DK或者Ai1)与工具链(昇腾软件栈集成开发工具Mind Studio)，并基于具体案例进行应用开发实战，以帮助更多开发者进行算子开发、模型训练与模型推理等应用开发。

线上推理平台-Ai1弹性云服务器

在昇腾AI处理器开发平台的具体开发过程中，高校教学场景用到最多的是基于Atlas 300的Ai1推理弹性云服务和Atlas 200 DK开发者套件。

弹性云服务器(Elastic Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器，可帮助您打造可靠、安全、灵活、高效的应用与计算环境，确保服务持久稳定运行，提升效率，是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。弹性云服务器创建成功后，就可以像自己的本地PC或物理服务器一样使用。

弹性云服务器的开通是自助完成的，只需要指定CPU、内存、操作系统、规格、登录鉴权方式即可，同时也可以根据需求随时调整弹性云服务器规格，打造可靠、安全、灵活、高效的云端计算环境。

AI推理加速型实例Ai1是基于Altas 300I加速卡设计，环境部署方法包括安装驱动包、固件、环境依赖、工具链(Mind Studio)等。现场与会老师在30分钟左右即可完成整个环境部署。

线下推理平台-Atlas 200DK开发者套件

Atlas开发者套件( Atlas 200 Developer Kit)是一个以Ascend 310处理器为核心的开发者板形态的产品，主要功能是将Ascend 310处理器的核心功能通过板上的外围接口对外开放，以便用户可以快捷地接入并使用Ascend 310强大的计算能力。

在系统架构上，Atlas 200DK开发者板主要包含多媒体处理芯片Hi3559C和Atlas 200加速模组两大部分。

Atlas 200DK的环境部署流程包括环境准备、系统SD卡制作、Mind Studio 部署等几个步骤。

开发环境搭建

开发环境搭建在ubuntu18.04之上，是AI代码的编译环境，结合Mind Studio工具链，可用于模型转换、代码编写/编译/调试、算子开发等。

运行环境搭建

运行环境即Atlas200DK开发者板，此环境系统是基于Ubuntu-arm的小型片上系统，该Ubuntu系统承载在Micro SD卡上，因此需要通过制卡环节，将系统制作到SD卡上。

制卡并启动开发板成功后，可以将开发环境与开发板(运行环境)进行连接，并登录进行运行环境配置。

Atlas 200DK的开发环境和运行环境搭建部署完成后，就可以以命令行方式进行开发，如果想要使用图形化界面IDE进行开发，可以安装Mind Studio工具链。

工具链——Mind Studio

在本周刚刚结束的华为HAI 2020大会上，华为正式发布了最新的MindStudio 2.0，宣布了一些重大功能更新与增加。

Mind Studio是一套基于IntelliJ框架的开发工具链平台，提供了应用开发、调试、Profiling工具、模型转换、模型可视化功能，以及对开发者来说至关重要的精度对比、自定义算子开发等重要功能，同时还提供了网络移植、优化和分析功能，方便用户开发应用程序。

Mind Studio当前仅适用于Ubuntu x86_64 18.04操作系统。开发者可以在Ubuntu服务器上使用原生桌面自带的终端gnome-terminal进行安装，也可以在Windows PC上通过SSH登录到Ubuntu服务器进行安装。另外，因为Mind Studio是一款GUI程序，所以在Windows PC上通过SSH登录到Ubuntu服务器进行安装时，需要使用集成了X schmerver的SSH终端(比如MobaXterm)。

ADK(Ascend Development Kit)开发工具包：

为开发者提供基于昇腾AI处理器的相关算法开发工具包，可以将开发工具包安装到Mind Studio上，使用Mind Studio开发工具进行算法快速开发。

▷ ACLlib：AI应用程序开发使用的API和运行库。包含ACL层及GE模型加载及执行功能。包含ACL库以及编译依赖的相关库(不包含driver包中的库)。

▷ ATC：模型和算子编译器。用于离线模型转换、融合规则开发、自定义parser开发等场景。

▷ OPP：算子库，包含算子原型库及算子实现库、算子插件、融合规则。算子实现包含TBE算子、AICPU算子，另外包含算子parser。

▷ Toolkit：调测工具包，主要包含开发者调测应用、算子需要使用的工具包，如性能调测工具Profiling、昇腾调试工具客户端ADC。

接下来，介绍了Mind Studio的详细使用操作步骤，包括启动界面、工程管理、运行管理、设备管理、ADK管理、日志工具、精度对比、Profiling工具，以及如何自动以算子开发，进行模型转换、模型可视化等，详情请参考培训课程。

最后，现场展示并讲解了昇腾应用开发案例-目标检测，该案例是基于神经网络在昇腾AI处理器上进行模型推理的演示。

华为昇腾全站全场景AI技术，让AI开发更简单！

AI应用的普遍使用催生了一大批AI相关新兴岗位，AI人才的稀缺也让相关岗位的需求激增。想要入门 AI 的开发者和学习者可以通过华为的MindX DL深度学习平台、MindX Edge智能边缘等平台，结合 Atlas 200、Atlas 200DK(开发者套件)、Atlas 900 AI训练集群等AI解决方案，以及华为推出的全流程开发的工具链 MindStudio，更快速高效地上手AI应用开发与实践。

以上仅是华为AI技术开发的冰山一角，想要了解更多华为昇腾相关技术实践，你还有机会!截至8月末，“华为昇腾师资培训沙龙”系列还有南京、成都两站待发车，等你来约!戳链接https://bss.csdn.net/m/topic/hwst_live，立即报名!