Mind Studio链路编排解决方案

1、华为Mind Studio链路编排解决方案目录01 AI编程带来的挑战02 华为AI算法开发链路编排的整体思考03 华为Mind-Studio链路编排的技术优势04 链路编排的基本概念05 如何使用Mind-Studio进行链路编排06 如何执行链路编排07 如何查看引擎运行结果及性能分析结果08 链路编排样例展示平安城市算法流程09 总 结AI编程带来的挑战门槛高专业技能要求高重复劳动且容易出错平台搭建耗时复杂度高AI应用算法逻辑复杂高性能并行计算代码实现难度大新框架学习成本高开发量大AI应用涉及算法多开发算法代码量大系统分析难度大算法复杂分析难并行计算调试难性能分析调优难3AI算法开发链路

2、编排的整体思考思考1“零编码”通过拖拽的方式编排工程 流程代码通过DSL自动生成 用户“零编码”开发AI应用思考2 可视化提供丰富的可视化视图 包括数据流、模型、结果 信息系统分析全部可视化从用户角度出发提供一站式AI应用开发平台通过链路编排的方式给用户提供简单、易用、高效的开发方式构筑开发生态思考3 化繁为简以前需花费几天才能完成的 开发工作现在几分钟就可 以完成图形拖拽很方便思考4 不让客户重复造“轮子”通过系统预置各种图元组件 最大限度复用底层代码块减 少代码冗余4Mind-Studio链路编排的技术优势关键技术一基于业务节点的拖拽式编排基于节点拖 拽编程业务节点的 操作支持自 定义业务

3、节点属 性支持自定 义配置流程编排输 入输出连线 支持在线校 验关键价值提供基于业务节点的拖拽式编程功能，在IDE上拖拽业务节点并连线，可实现业务编排“0”编码编码后的编译、运行、结果显示等一站式服务让流程开发更加智能化对外接口灵活，支持用户自定义操作、自定义节点属性，可扩展性极强5Mind-Studio链路编排的技术优势关键技术二基于LanguageWorkbench的源码自动生成引擎基于DSL语法和Xtend语言实现源 到源编译的代码自 动生成器，实现从 前端的json语言转 换成C+语言的 流程编排源码文件根据业务节点的proto格式基于Xtext定义DSL语 法规约，前端流程 编排的结

4、果文件满 足此语法规约关键价值内置代码自动生成器，所有编排的业务代码都能一键式生成自动生成的源码充分利用底层CCE算子的性能，不懂底层算子调优的人也能通过它生成高性能的业务代码6链路编排的基本概念DataSetsModelPreProcessDeep Learning Execute EnginePostPrecessHiAI Engine节点数据集节点：用于指定网络输入数据模型节点：用于指定神经网络模型数据预处理节点：用于对数据集中的数据进行预处理神经网络执行节点：用于对网络进行运行后处理节点：用于对网络执行结果进行后处理HiAI Engine节点：系统预置节点，该节点 封装了数据集、模型与

5、神经网络执行节点属性配置样例数据集配置：包含数据 集类型、来源、参数8节点属性配置节点：表示一个AI引擎算法的业务处理节点属性配置：表示业务处理的属性配置节点连接：AI 引擎算法的控制流节点连接节点连接= “数据”流动节点分类如何使用Mind-Studio进行链路编排一键式自动编译一键式运行Load target到硬件设备运行结果可视化分析配置运行参数（IP、username、pwd）编译运行HiAI Studio链路编程流程代码自动生成算法抽象&编排系统预置Engine根据算法抽象Engine拖拽Engine到画布根据输入输出关系连线自定义Engine开发链路编排流程示意图根据不同的Targ

6、et调用不同的编译器进行混合编译 运行结果可视化展示，包括常用的分类网络、检测网络8如何执行链路编排9链路编排完成后，单击Save保存，单击Generate 生成流程源码和Makefile单击Run启动仿真运行（性能分析）单击Profiling采集性能数据链路编排完成后，单击Save保存，单击Generate生成流程源码和 Makefile单击Run在Run Configuration对话框配置硬件环境的IP用户名和密码单击run加载二进制程序到硬件环境运行（性能分析）单击Profiling采集性能数据Emulator仿真场景 ASIC EVB板场景如何查看引擎运行结果及性能分析结果链路编排运

7、行结束后，在结果处理节点的右键可以单击image result按钮查看推理结果，如上图所示： 图1是多张图片的分类推理结果，图2是多张图片的检测结果单击statistical result查看多张图片的推理精度统计结果，如图3运行结果分析10如何查看引擎运行结果及性能分析结果链路编排运行结束后，在结果处理节点的右键可以单击profiling result按钮查看推理结果，如上图所示：图四图五是模型 分层结果性能数据，包括内存、时间、Mac利用率等执行硬件Profiling，还可以得到基于硬件pmu的性能分析结果，包括热点函数、指令执行分析、timeline执行流水分析等性能结果分析11车型+车颜色识别ResNet34车牌检测 FCN车牌识别 ResNet17车/人？人体特征向量（分布式lab）人体属性识别（诺亚）视频解码NV12 to BGR目标检测FasterRCNN目标跟踪关键帧提取结果融合特征信息入库&检索浓缩视频生成链路编排样例展示平安城市算法流程13总结解决方案先进大幅降低AI开发门槛让更多 人体会到AI编程的魅力开发流程简单对复杂的AI应用开发提供 简单的一站式开发流程可视化分析体系强大 与可视化、性能分析相结 合让AI调试调优更简单13愿景和使命把数字世界带入每个人、每个家庭、每个