日前，斯坦福大学发布最新的DAWNBench榜单，华为云ModelArts一站式AI开发平台，获得图像识别训练和推理性能双料冠军，将模型训练时间大幅缩减的同时实现了超强推理性能，体现了其在全球深度学习平台技术的领先性。

在训练性能方面，ResNet50_on_ImageNet上的测试结果显示，当采用128块V100时，华为云ModelArts上模型训练时间仅需4分08秒，较其2018年12月创下的9分22秒纪录快了一倍，比此前fast.ai在AWS平台上的训练速度快4倍;在推理性能方面，华为云ModelArts识别图片的速度是排名第二厂商的1.7倍，亚马逊的4倍，谷歌的9.1倍。

ModelArts：领先的深度学习平台技术

作为人工智能最重要的基础技术之一，近年来深度学习也逐步延伸到更多的应用场景，如自动驾驶、互联网、安防、医疗等领域。随着深度学习模型越来越大，所需数据量越来越多，所需的AI算力资源和训练时间越来越长，深度学习的训练和推理性能将是重中之重。

斯坦福大学DAWNBench是全球人工智能领域最权威的竞赛之一，是用来衡量端到端的深度学习模型训练和推理性能的国际权威基准测试平台，相应的排行榜反映了当前业界深度学习平台技术的领先性。

华为云ModelArts支持海量数据预处理、大规模分布式训练、自动化模型生成，并具备端-边-云模型按需部署能力，可帮助用户快速创建和部署模型、管理全周期AI工作流。在本次斯坦福大学DAWNBench深度学习训练时间及推理性能挑战中，华为云ModelArts运用了高性能分布式模型训练和极速推理技术。

斯坦福大学DAWNBench推理性能榜单

斯坦福大学DAWNBench训练时间榜单

用户：高效地在云端获得和利用AI计算资源

稀缺且昂贵的算力和开发效率低是当前AI开发过程中的主要痛点，例如开发者、企业或高校机构等通常期望借助更高性能的大规模计算集群来加速训练过程，然而采购和维护如此规模的高性能计算集群意味着高昂的成本。

对于华为云ModelArts用户来讲，可以高效地在云端，获得和利用规模的高性能GPU计算集群资源，按需付费，算力的获取门槛大幅下降;ModelArts还借助华为云对特定硬件(高性能服务器、网络、存储等)、软件和算法协同优化来实现加速;加上对分布式系统和算法的优化，以及对用户体验的优化，可以进一步帮助用户降低成本，快速实现或优化AI业务。

为了赋能生态，进一步加速AI产品的开发与落地，3月21日华为云发布了在ModelArts基础上构建的开发者生态社区——华为云AI市场，提供AI模型、API交易功能以及数据、竞赛案例等内容共享功能，为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业及个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环境。华为云AI市场中包含的AI模型市场，是国内首个提供发布及订阅AI模型服务的平台。

自发布以来，华为云ModelArts一站式AI开发平台已经逐步覆盖医疗、智能制造、自动驾驶、智慧城市、建筑、园区等人工智能场景，帮助金域医学、广联达、云庐科技等企业进行AI开发应用落地。

截至2018年底，华为云EI企业智能服务已经增加至56种、159种功能，在城市、制造、物流、物联网等8大行业超过200个项目进行探索，致力做行业升级新引擎。