温|魏世伟董文枢
智慧的东西5月20日消息，昨晚，一年一度的Microsoft Build开发者大会拉开帷幕。通常，会议的阶段已经从过去的西雅图转移到了在线。同时，新产品和升级版本几乎是针对开发人员的，成为了开发人员的“独家盛宴”。
毫不奇怪，今晚的会议将以微软现任首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）的主题演讲开始。在短短20分钟的演讲中，诸如“开发人员”，“ Azure”，“ Microsoft 365”和“ Windows”之类的关键字贯穿受众，特别是“开发人员”。
他谈到，目前，GitHub上的开发人员超过5000万，而Power Platform上的开发人员则超过350万。微软还将为开发人员提供一系列开发工具和解决方案，以提高工作效率，进一步提高生产率。
在开发人员周围，此Microsoft Build会议的核心重点如下：
1.宣布与OpenAI合作开发的AI超级计算机，专门用于训练大规模分布式AI模型。
2.发射适用于医疗行业的Microsoft Cloud for Healthcare，提高医疗团队的协作，决策和运营效率。
3.启动盆景计划，一个用于工业系统的AI开发平台，以及Project Moab实验平台。
4.启动Windows Developer Platform项目聚会，统一UWP和Win32的现有API。
5.升级DeepSpeed库主要用于深度学习领域，以及开源历史上最大的语言模型-Microsoft Turing Model。
6.发布Azure Synapse链接，可以分析实时操作数据。
7.WSL 2的新功能包括对GPU，Linux GUI应用程序的支持以及简化的安装体验。
8,启动Microsoft Teams平台功能更新，包括为开发人员提供简化的体验。
9,开源并升级Fluid框架，提供流体组件和流体工作区。
10.提供负责任的机器学习工具，减少不公平。
此外，Microsoft启动了命令行界面Windows Package Manager，以帮助开发人员快速搜索，查看和安装各种管理工具。同时，微软的Chromic内核浏览器Edge还添加了新功能，例如边栏搜索和同步。
值得一提的是，微软还宣布收购机器人流程自动化（RPA）初创公司Softomotive，以将RPA技术引入Power Automate。
1. AI超级计算机首次亮相，为大型分布式AI模型提供培训
2019年7月，微软宣布向人工智能研究实验室OpenAI投资10亿美元，以共同构建一个新的Azure AI超级计算平台，该平台主要用于训练和运行更高级的AI模型，包括基于Microsoft Azure AI的超级计算技术。同时，这项投资将进一步帮助OpenAI开发AGI（通用人工智能）技术。
一年后，这台超级计算机终于在今晚出现，主要用于大规模分布式AI模型训练。
微软声称这款超级计算机的性能位居世界前五名，包括285,000个CPU内核和10,000个GPU，每个GPU的网络带宽为400Gb / s。
由于它托管在Azure中，因此该超级计算机已能够实现一系列现代云基础结构功能，包括快速部署，可持续的数据中心以及对所有Azure服务的访问。
经过研究人员的实验，超级计算机已经能够实施大规模的AI模型训练，并且能够深刻理解语言语法，知识概念和上下文内容的细微差别。同时，它还可以汇总冗长的对话，在实时游戏中进行适度的对话，解析复杂的法律文档，甚至通过搜索GitHub生成代码。
当前，Microsoft已使用Turing模型来提高对Bing，Office，Dynamics和其他生产力产品的语言理解。例如，在Bing中，该模型将生成文本和回答问题的速度提高了125％。
微软表示将通过Azure AI服务和GitHub进一步发布大规模AI模型，培训优化工具和超级计算机资源，以便开发人员，数据科学家和商业客户可以轻松使用AI的强大功能。
2. Microsoft Cloud for Healthcare：提高医疗效率
微软认为，今年新的冠状病毒流行已影响到人们生活的几乎各个方面，但也阻碍了医疗保健业务的正常运转，大大降低了患者治疗和护理的效率。
为解决此问题，它推出了首个行业特定的云产品-Microsoft Cloud for Healthcare，该产品支持Microsoft Teams中的新Bookings应用程序。护理人员可以在团队中安排，管理和进行虚拟患者访问，并提供相应的服务，以进一步提高护理团队的患者沟通，协作和管理效率。
同时，用户还可以使用Microsoft Cloud for Healthcare扩展Microsoft Dynamics 365 Marketing，Dynamics 365客户服务和Azure IoT在患者体验，医生转诊管理和患者测试方面的价值。
其中，基于由Microsoft Cloud for Healthcare扩展的Microsoft Healthcare Bot服务，自今年3月以来已经使用了1,600多个COVID-19机器人实例，为23个国家的3,100万人提供服务，进一步减轻了紧急热线的压力。
3.工业系统人工智能开发平台项目盆景
简而言之，盆景计划是一个用于构建自主工业控制系统的AI平台，并且是一种“机器教学”服务，结合了机器学习，校准和优化功能，以实现制造，化学，建筑，能源和采矿等功能。核心控制工业机械的系统应该是自治的，以便更好地管理各种类型的工业设备。
Project Bonsai通用强化学习平台可以协调AI模型的开发，提供对算法和基础结构的访问，以用于AI模型的部署和培训，允许将模型部署在本地，设备上或云中，并支持MATLAB Simulink，Transys ，凉亭和AnyLogic等模拟器。
此外，用户可以在Project Bonsai的仪表板上查看所有工作和培训状态，以及调试，检查和改进模型。同时，“盆景计划”还支持多用户协作以构建和部署新模型。
同时，对于想要尝试Project Bonsai的工程师和开发人员，Microsoft还开发了一种称为Project Moab的硬件设备。
它是具有三个手臂和操纵杆控制器的机器人，可以平衡顶部透明板上的一个小球。该工具为用户提供了一个仿真环境，供用户试用模拟器。
4.项目重聚：统一的Windows应用程序生态平台
微软此次推出Windows Developer Platform项目聚会，主要目的就是在于统一Windows的应用生态平台，通过融合Universal Windows Platform（UWP）和Win32的现有API，让开发者能够摆脱不同操作系统之间的限制，轻松实现跨平台开发。
Microsoft将在两者之间添加更多的通用API和可互操作的代码。这将为应用程序提供一个通用平台，帮助用户使用最新的功能更新，并使现有的应用程序现代化，无论是C ++ 、. NET（包括WPF，Windows Forms，UWP）还是React Native。
此外，Microsoft还为企业用户启动了Windows Terminal 1.0，它允许用户在多个选项卡和窗格中运行任何命令行可执行文件，包括WSL发行版和Azure Cloud Shell。
5. DeepSpeed库升级，Microsoft Turing模型开源
早在今年2月，Microsoft就发布了DeepSpeed的开源版本，并同时推出了ZeRO（零冗余优化器）。
DeepSpeed主要用于跨多个服务器的分布式模型训练。 ZeRO是一项将大型模型装入内存的技术，可减少数据并行性中的内存冗余以实现结果。
ZeRO-1包括模型状态内存优化，而ZeRO-2提供了激活内存和碎片内存的优化。同时，ZeRO-2还改进了单个GPU上的训练模型。据悉，ZeRO-2训练模型的速度比Google BERT高30％。
微软表示，ZeRO的内存优化技术可以训练具有170亿个参数的机器学习模型，例如具有170个参数的Microsoft Turing模型，这是目前世界上最大的语言AI模型，主要用于自然语言生成）。
值得一提的是，微软宣布将在短期内开源Microsoft Turing模型以及在Azure机器学习中对其进行培训的方法。 DeepSpeed库的升级也将允许开发人员使用ZeRO-2训练大型神经网络。
6. Azure Synapse链接：实时运营数据分析
Azure Synapse Link允许用户通过Azure Synapse Analytics中的实时操作数据直接获取分析结果，而无需提取，转换或加载步骤。同时，它还可以将实时数据与现有分析存储库结合起来，以获得相关业务的整体视图。
此外，Azure Synapse Link可以在SQL行的指导下以“ PB级别”的速度查询数据，并具有智能的工作负载管理和并发功能，可以实时优化查询性能。
在安全性方面，Azure Synapse Link具有自动威胁检测和始终在线的数据加密，动态数据屏蔽，细粒度的访问控制以及列级/行级安全性。
据报道，Azure Synapse Link最初将在Azure Cosmos DB中发布，但很快将应用于所有操作系统，从而进一步帮助开发人员降低成本并减少时间。
7. WSL 2增加了对GPU和Linux GUI应用程序的支持
WSL 2新增几项特性，包括对GPU，Linux GUI应用程序的支持以及简化的安装体验。
一方面，WSL 2支持GPU计算工作流，使Linux工具能够使用GPU来加速一系列开发场景的硬件，例如并行计算，训练AI和机器学习模型。此功能将在今年下半年正式更新。
另一方面，WSL 2将支持Linux GUI应用程序，从而允许用户在打开WSL实例时直接运行Linux GUI应用程序，而无需第三方服务器。
今年晚些时候，WSL 2将支持简化的安装体验。那时，开发人员可以简单地运行“ wsl.exe -install”命令并重新启动。
8. Microsoft Teams平台功能
在流行期间，Microsoft 365核心组件（Microsoft Team智能会议平台）的使用显着增长。
今年4月，萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）表示，微软团队的单日出席量已超过2亿，产生了超过41亿分钟的会议记录。此外，Teams目前每天有超过7500万活跃用户，其中三分之二在Teams上共享文件，协作或交互。
因此，为响应在线会议的巨大需求，Microsoft对Microsoft Teams进行了一系列功能更新，包括Visual Studio和Visual Studio Code的扩展，以便开发人员可以使用他们熟悉的工具来开发Teams应用程序。提供Power Virtual Agents bot消除在Teams中使用Power Virtual Agents bot时用户重复登录的需要。
九，开源和升级Fluid Framework
在2019年，微软推出了Fluid Framework，这是一个协作平台，可帮助用户更好地协作并增强共享的交互体验。
在今晚的会议上，微软宣布将开源Fluid Framework，并对其协作形式进行了一系列升级，主要体现在Outlook和Office.com中。
一方面，用户可以在Web版本的Outlook中插入图表，任务列表等，从而使用户的销售数据，项目任务，研究报告和其他资料保持实时更新；
另一方面，用户可以创建和管理Fluid工作区，例如文档活动源和推荐列表，或在office.com中搜索。因为Fluid Framework是轻量级的，所以用户可以立即对其进行编辑。
10.提供负责任的机器学习工具
微软人工智能平台副总裁埃里克·博伊德（Eric Boyd）曾指出，现在需要越来越多的开发人员来构建易于解释且符合非歧视和隐私法规的AI系统。
基于此，Microsoft决定在Azure机器学习和OSS工具包中发布负责任的机器学习工具，以通过改善模型的可解释性来减少不公平现象，并确保数据隐私和机密性，以进一步帮助开发人员更加负责地部署AI模型。
一方面，它将Fairlearn与Azure机器学习结合使用，从而使开发人员和数据科学家可以使用专门的算法来确保每个人都能获得更公平的结果。
另一方面，它允许数据科学团队通过将新的WhiteNoise差异隐私工具包与Azure机器学习相结合来构建机器学习解决方案，同时在保护隐私的同时防止重新识别个人数据。
此外，为了实现安全的模型训练和部署，Azure机器学习还提供了数据和网络保护功能。这些功能包括对Azure虚拟网络的支持，用于连接到机器学习工作区的专用链接以及客户管理密钥。
结论：开发人员的技术盛宴
从今晚的Microsoft Build Conference发布以来，Microsoft越来越重视开发人员的经验。在为开发人员提供越来越方便和丰富的开发工具时，它也强调了他们的责任和义务。
其中，由微软和OpenAI联合开发的AI超级计算机的启动，针对专业领域的首个Azure服务的发布，针对工业系统的AI开发平台项目Bonsai，UWP和Win32的集成以及发布以及Microsoft Turing模型的升级，无疑显示了Microsoft与开发人员之间的相互依存和相互授权。
随着数字化转型在世界各行各业的普及，微软将如何在这一过程和未来中进一步探索与开发人员，人工智能技术和行业的合作？时间会告诉我们答案。
