现今手机更新换代越来越快，而消费者的心思也越来越难猜。苹果想借iPhone 11再次翻盘，国内手机市场竞争也一触即发。这种白炽化状态下，不少厂商再次将目光聚焦在——手机拍照，并以此作为突围关键。
要的就是，一路狂摁快门也能出大片
虽然找到了强势需求，但把握好它并不是件易事，因为用户对它的要求是越来越高。回想十几年前，500万像素的诺基亚还是手机“贵族”，拍摄也仅是它的一个辅助功能。而现在大部分消费者选购手机时，都会先了解手机拍照如何。而这个“如何”就是手机厂商需要解决的一个难题。几年前人手一部前后2000万像素摄影头的智能手机，心满意足，但现在像素的提高已满足不了社交网络图像展示需求；先前人们只局限在后置摄像头的“风景”里，而如今前置的“人像”也要拍美才行；之前还有时间抱着单反研究光圈快门、构图比例，现在就只想一路狂摁快门也能出大片……于是，挖空心思的厂商推动着更智慧的AI手机摄影，出现了。
AI手机摄影，爱上摄影超简单
所谓AI摄影，其工作原理就是先识别，然后匹配。举个例子，你拍一个人，手机会自动识别判断为人像摄影，然后自动匹配一个人像照片处理算法。把背景做虚化效果，提亮脸部，再给皮肤做个磨皮处理等；如果手机发现你照片中有大面积的山川、流水、树林元素，就会匹配一个风景模式算法，把照片中的饱和度、对比度提高等。当然，在现实实现时，会复杂很多，而这诸多算法背后就是大量的算力支撑。
要实现智能拍照，研发人员需要运用深度学习技术对图像算法模型进行大量的训练和调优，平均要训练几百万到上千万张图像才能达到实际应用所要求的精度，使手机准确识别出场景并实现最优美化效果，这一过程对计算力的需求非常大。
“加”算力，拍照更得力
国产智能手机新锐一加手机对智能拍照进行了深度开发，其拍照功能已经加入了多种AI智能算法，包括物体场景分类、物体目标检测、目标物体追踪等。通过这些AI智能算法来智能切换相应的拍照模型，特别是在人像拍摄方面。
使用一加手机拍摄的照片为了满足智能拍照开发过程中模型训练对计算力的需求，一加手机采用浪潮人工智能超级服务器AGX-2作为计算平台，提供给分布在深圳、台湾、印度、欧洲的AI算法团队使用。通过GPU异构加速，任务训练效率有了很大的提升。同时启用浪潮AIStation人工智能开发平台，实现GPU资源动态分配，按需申请，避免资源分配不均的问题。采用GPU共享策略，单张GPU卡可供多人同时使用，减少了资源的相互抢占。并且集群灵活配置用户的资源配额和限制，防止资源过多占用和浪费。开发人员可同时提交多个训练任务，资源不足时排队等待，利用夜间、假期训练任务，充分提高资源的利用率。
浪潮AIStation提供智能拍照算力及开发支持此外，AIStation通过容器技术可实现多人同时共用同一台机器，开发环境相互隔离互不影响。内置TensorFlow、PyTorch、MxNet、Caffe、PaddlePaddle等AI软件栈，可快速构建开发环境，同时兼容ngc、dockerhub等开源镜像，同IDE开发工具（Vscode和pycharm）集成使用，满足不同开发人员需求。帮助开发人员快速构建开发环境，管理深度学习训练任务，缩短开发人员构建开发环境创建时间。一加手机全球数百人开发团队不同业务的资源需求得到满足。每天的GPU使用时间几乎完全跑满，计算资源利用率大幅提高到90%以上；每天可完成的训练任务数量增加了近70%；模型开发周期也大为缩短。现今手机AI摄影虽未做到尽善尽美，但相信在AI加持之下，手机摄影能做到的是让大多数人越过单反所需的复杂摄影知识，而获得更接近单反的拍照效果。还有一颗热爱生活的心。
