解决技术核心需求缩短开发者与AI的距离
时间：2022-04-06 19:24:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-06 19:24:01 来源：行业动态
今年10月，华为云发布ModelArts for Games，缩短了游戏开发者与AI技术的距离。
在这个平台上，开发者们可以定制化地获得强化学习等能力。它基于国内市场占有率第一的人工智能平台ModelArts，从AI开发、生产部署、团队赋能、模型变现四个角度，满足了游戏团队对于AI的核心需求。
华为云与游戏公司进行合作，预制了多种类型的游戏AI竞技算法，覆盖了MOBA、SPG、FPS、棋牌等主流游戏类型。平台中，面向不同类型游戏的AI机器人都拥有高超的能力，同时还风格多样，能够展现不同策略，可以为玩家们带来更加真实的游戏体验。
因为背靠华为AI平台，ModelArts for Games可以实现工作流程的端到端全覆盖：从数据处理、获取先进算法、模型大规模训练，到模型按需部署处理和管理，AI应用的全周期工作都可以在一个平台上实现。
通过ModelArts，AI训练的算力不再是问题，ModelArts提供异构计算集群。训练支持海量CPU，GPU自由组合，提供大规模强化学习训练能力，支持弹性扩缩容及容错机制，方便用户使用IMPALA、Seed等主流或客制化分布式架构进行高效的强化学习训练。兼顾多种应用场景，大幅度提高算法开发与训练效率。来自华为诺亚方舟实验室的分布式强化学习框架「刑天」集群节点间通信进行了优化。这些特性可以将训练速度提升10倍，降低了训练成本，用户可以随时按需启动和停止训练作业。
而在对于玩家来说直接关系到游戏体验的AI推理速度上，ModelArts可以将时延压缩至20ms以内，实现实时响应。
对于游戏开发者来说，如果不知道哪种算法可以满足自己的需求，ModelArts for Games也给出了一些用例，其中集成了最成熟的，按游戏类型划分的算法，这些方案很多都曾在数据竞赛中获得过好成绩。针对AI新手，华为云还开放了超过10个全代码AI教程，满足客户培养团队、快速提升AI团队能力的需求。
诺亚方舟实验室的研究人员认为，ModelArts在游戏AI的多样化生成、NPC训练、自动化测试等方向上都展现出了广阔的应用前景。
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