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華為正式發布算力最強的AI處理器Ascend 910及全場景AI計算框架

8月23日消息,華為正式發布算力最強的AI處理器Ascend 910(昇騰910),同時推出全場景AI計算框架MindSpore。

華為公司輪值董事長徐直軍在發布會上表示:華為自2018年10月發布AI戰略以來,穩步而有序地推進戰略執行、產品研發及商用進程。昇騰910、MindSpore的推出,標志著華為已完成全棧全場景AI解決方案(Portfolio)的構建,也標志著華為AI戰略的執行進入了新的階段。

華為發最強AI處理器Ascend 910及全場景AI計算框架

昇騰910,算力最強AI處理器

徐直軍此次正式發布的AI芯片是昇騰910,屬于Ascend-max系列。在HC2018上已經發布了其技術規格。實際測試結果表明,在算力方面,昇騰910完全達到了設計規格,即:半精度 (FP16)算力達到256 Tera-FLOPS,整數精度 (INT8) 算力達到512 Tera-OPS,重要的是,達到規格算力所需功耗僅310W,明顯低于設計規格的350W。

徐直軍表示:昇騰910總體技術表現超出預期,作為算力最強AI處理器,當之無愧。我們已經把昇騰910用于實際AI訓練任務。比如,在典型的ResNet50網絡的訓練中,昇騰910與MindSpore配合,與現有主流訓練單卡配合TensorFlow相比,顯示出接近2倍的性能提升。面向未來,針對不同的場景,包括邊緣計算、自動駕駛車載計算、訓練等場景,華為將持續投資,推出更多的AI處理器,面向全場景持續提供更充裕、更經濟、更適配的AI算力。

華為發最強AI處理器Ascend 910及全場景AI計算框架

MindSpore,全場景AI計算框架

徐直軍還發布了全場景AI計算框架MindSpore。去年華為全聯接大會上,華為提出,AI框架應該是開發態友好(例如顯著減少訓練時間和成本)和運行態高效(例如最少資源和最高能效比),更重要的是,要能適應每個場景包括端、邊緣和云。經過近一年的努力,全場景AI計算框架MindSpore在這三個方面都取得了進展。

針對不同的運行環境,MindSpore框架架構上支持可大可小,適應全場景獨立部署。MindSpore框架通過協同經過處理后的、不帶有隱私信息的梯度、模型信息,而不是數據本身,以此實現在保證用戶隱私數據保護的前提下跨場景協同。除了隱私保護,MindSpore還將模型保護Built-in到AI框架中,實現模型的安全可信。

在原生適應每個場景包括端,邊緣和云,并能夠按需協同的基礎上,通過實現AI算法即代碼,使開發態變得更加友好,顯著減少模型開發時間。以一個NLP(自然語言處理)典型網絡為例,相比其他框架,用MindSpore可降低核心代碼量20%,開發門檻大大降低,效率整體提升50%以上。

通過MindSpore框架自身的技術創新及其與昇騰處理器協同優化,有效克服AI計算的復雜性和算力的多樣性挑戰,實現了運行態的高效,大大提高了計算性能。除了昇騰處理器,MindSpore同時也支持GPU、CPU等其它處理器。

華為發最強AI處理器Ascend 910及全場景AI計算框架

為了更好促進AI的應用,徐直軍宣布“MindSpore將在2020年Q1開源”,助力每一位開發者,促進AI產業生態發展。

華為AI解決方案(portfolio)的全場景,是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境。而全棧是技術功能視角,是指包括Ascend昇騰系列IP和芯片、芯片使能CANN、訓練和推理框架MindSpore和應用使能ModelArts在內的全堆棧方案。

徐直軍也回顧了制定以上AI戰略的初衷。華為定位AI是一種新的通用目的技術(GPT),如同19世紀的鐵路和電力,以及20世紀的汽車、電腦、互聯網一樣,將應用到經濟的幾乎所有地方。同時華為也認為AI的應用總體還處于發展初期,AI技術和能力相比于長遠期望還有很大差距。減小甚至消除這些差距,加速AI的應用,正是華為AI戰略的初衷和目標。

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責任編輯:Rex_01

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