华为宣告算力最强AI处理器达芬奇架构巨无霸芯片昇腾910问世_华为_场景

【新智元导读】刚刚，深圳发布会上，华为副董事长、轮值董事长徐直军正式商用发布AI芯片“昇腾 910”，与之配套的新一代AI开源打算框架MindSpore也同时亮相！
徐直军表示，昇腾 910是算力最强的 AI 处理器，而且当之无愧！

周一，美国商务部长宣告将华为的“临时容许”延长90天。

而就在刚刚，华为为我们打了一剂强心剂：采取达芬奇架构的又一款AI芯片——昇腾 910 ( Ascend 910) 正式商用，与之配套的Mindspore全场景AI打算框架也震荡发布！

作为华为 “达芬奇项目” 的重磅成果，用华为副董事长、轮值董事长徐直军的话来说，华为昇腾 910 是算力最强的AI处理器。

有多强，请看实际测试结果：

昇腾910首次亮相是在2018年的华为全联接大会上，徐直军首次阐述了华为 AI 计策，并正式公布了昇腾 910 和昇腾 310 两款 AI 芯片。
当时，徐直军表示，昇腾 910 是单芯片打算密度最大的芯片。

在那次大会上，徐直军当场拿出昇腾 310展示，最大功耗仅 8W 的极致高效打算低功耗 AI 芯片华为昇腾 310 去年已做生意用量产，而华为昇腾 910 就在本日正式商用。

徐直军表示：昇腾910总体技能表现超出预期，作为算力最强AI处理器，当之无愧！

现场，徐直军先先容了华为AI办理方案，以及基于昇腾310的产品和云做事的广泛运用。

接着，徐直军说：“我宣告，算力最强的AI处理器 Ascend 910 正式推出。
去年10月，我们发布了Ascend 910的技能规格，本日我向大家先容最新的实际测试结果。
”

昇腾910属于Ascend-max系列，徐直军公布了其最新测试结果：

也便是说，在算力方面，昇腾910完备达到了设计规格，下面是昇腾910初次亮相时公布的设计规格：

昇腾910设计规格：

昇腾910 基于 7nm 增强版 EUV 工艺，单 Die 内建 32 颗达芬奇核心，半精度高达 256 TFOPs，最大功耗 350W。

徐直军说，昇腾910总体技能表现超出预期。
昇腾910已经被用于实际AI演习任务。
个中，在范例的ResNet-50 网络的演习中，昇腾910与MindSpore合营，与现有主流演习单卡合营TensorFlow比较，显示出靠近2倍的性能提升。
每秒演习的图片数量从965张提升到1802张。

徐直军现场表示：“昇腾910总体技能表现超出预期，作为算力最强AI处理器，当之无愧！
”

高算力、高集成度、高速互联，便共同铸造了 业界最强大的 AI 处理器 —— 昇腾 910

基于达芬奇架构的 AI 核是打算核心。
除了标量和矢量打算单元，AI 核集成了 3D 立方体打算引擎，能够在一个时钟周期内完成 4096 的乘加运算。

与 CPU 和 GPU 比较，有两个数量级的提升，昇腾 910 集成了 32 个立方体打算引擎，能够输出 256TFLOPS。

它不仅是一颗强大的 AI 打算处理器，而且还是一个高度集成的片上系统，集成了 CPU、DVPP 以及任务管理器。

这些单元给昇腾 910 供应了一种 “自治” 能力，使其可以独立完玉成部 AI 的演习流程，最小化与 Host 的交互，从而充分发挥其算力。

创建一个强大的演习系统不仅须要芯片自身强大的算力，高效的通信机制也是必不可少的。

昇腾 910 集成了 HCCS、PCIe 和 RoCE 三种高速接口。

个中，自研的 HCCS 可以供应单接口 240Gbps 的传输。

也正是采取了最新的 PCIe，使得吞吐量比上一代翻倍。

而芯片上集成的 RoCE 接口，则为多节点间供应了高效的数据交互的互联方案，这些互联技能大幅提升了构建演习系统的性能和灵巧性。

末了，现场有e，昇腾910售价多少呢？毕竟我们知道英伟达的GPU和谷歌的TPU都有定价。

徐直军笑道：“售价详细还没定出来，但肯定不会比他们（英伟达和谷歌TPU）高。
”

昇腾310和昇腾910仅仅是一个开始。
徐直军表示，未来将持续投资，推出更多的AI处理器，面向边缘打算场景，在已做生意用Ascend 310根本上，操持2021年将推出Ascend 320。

上面是昇腾处理器的一系列操持韶光表，可以看到，该系列芯片覆盖演习、MDC/DC、边缘打算多种场景，即将在2021年推出用于演习场景的昇腾920，边缘打算场景的昇腾320.

此外，徐直军还发布了全场景AI打算框架 MindSpore，并宣告“MindSpore将在2020年Q1开源”！

徐直军表示：能否大大降落AI运用开拓的门槛，能否实现AI将无处不在，能否在任何场景下确保用户隐私得到尊重和保护，这些都与AI打算框架息息相关。

在去年HC会上，华为提出：AI框架该当是开拓态友好（例如显著减少演习韶光和本钱）和运行态高效（例如最少资源和最高能效比），更主要的是，要能适应每个场景包括端、边缘和云。

一年后的本日，全场景AI打算框架MindSpore在这三个方面都取得了显著的进展：在原生适应每个场景包括端，边缘和云，并能够按需协同的根本上，通过实现AI算法即代码，使开拓态变得更加友好，显著减少模型开拓韶光，降落了模型开拓门槛。

MindSpore秉承“AI算法即代码”理念，供应一系列的关键技能，例如MindSpore自动微分，采取Source 2 Source办法实现，在性能和可编程性上，明显优于业界图和运算符重载办法。
能够实现任意算子的微分表达和编译优化，同时实现反向算子自动天生，极大地方便了模型开拓。

而随着数据集和模型规模越来越大，模型并行将成为一定趋势。
比较手工切分的模型并行的门槛高、效率低、调优难，MindSpore只需定义单机模型，即可自动实现多机稠浊并走运行，无需理解AI集群细节。

主从掌握模式中，CPU和GPU交互引入内存和数据开销。
MindSpore在芯片上完成神经网络模型演习的所有掌握和实行，减少和主机CPU的交互韶光，速率更快。
并在已有的分布式演习方案引入中央掌握来探求梯度同步点，MindSpore实现了去中央化的分布式梯度聚合，完备肃清掌握开销。

终极，软硬件优化为不同类型算子映射最佳的打算单元和数据布局，得到最佳的性能。

通过MindSpore自身的技能创新及MindSpore与Ascend处理器协同优化，实现了运行态的高效，大大提高了打算性能。
除了昇腾处理器，MindSpore也支持GPU、CPU等其它处理器。

现在已有了TensorFlow、PyTorch框架，但还没有任何一个现有框架支持全场景，而这便是华为要做的——覆盖端-边缘-云，做一个能支持全场景的框架，实现AI无所不在越来越根本的需求，这也是MindSpore的主要特色。

针对不同的运行环境，MindSpore框架架构上支持可大可小 ，适应全场景独立支配。
同时，MindSpore框架通过协同经由处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息，而不是数据本身，以此实现在担保用户隐私数据保护的条件下跨场景协同。
除了隐私保护，MindSpore还将模型保护Built-in到AI框架中，实现模型的安全可信。

为了降落AI开拓者的开拓门槛，MindSpore创造性地实现了AI算法即代码，使开拓态变得更加友好，显著减少模型开拓韶光。
以一个NLP（自然措辞处理）范例网络为例，比较其他框架，用MindSpore可降落核心代码量20%，开拓门槛大大降落，效率整体提升50%以上。

末了，徐直军说，去年在HC大会上发布的全栈全场景AI办理方案已经完成了构建！
这对华为的AI业务来讲是一个新的里程碑，更是一个新的开始！

昇腾910商用往后，华为云AI将为客户供应充裕经济的算力。
通过MindSpore，华为云让科学家更高效地完成AI算子开拓（比如自动微分功能），缩短开拓周期，减少开拓事情量。

同时，MindSpore可以发挥出昇腾芯片最大打算潜能，这样软硬件协同可以更好地利用芯片算力。
华为云致力于办理AI运用过程中面临的“贵”和“难”的问题，降落AI打算的门槛，实现普惠AI。
新智元将不才周对此进行更深入的阐释。