产品|这款产品发布之后，每款游戏都能有高智商的AI( 二 ) 平台|Games|模型|训练|多种类型

能不能把高智能的 AI 通用化、实用化呢？最近一段时间里，越来越多的游戏正在获得 AI 加持。
解决技术核心需求
缩短开发者与 AI 的距离
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。

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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。

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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。
为游戏开发者赋能
带来更好的用户体验
在强化学习技术真正落地的时候， AI 的目的不是打败玩家，而是要陪更多的玩家，带来更好的体验。 ModelArts for Games 拥有较强的能力，面向所有游戏开发者，不论是大厂还是小工作室推出的游戏，都能在其上获得适合的技术。

产品|这款产品发布之后，每款游戏都能有高智商的AI( 二 )

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