华为发布最新AI处理器Ascend 910 号称“算力最强”
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8月23日,华为正式发布算力最强的AI处理器Ascend 910(昇腾910),同时推出全场景AI计算框架MindSpore。
华为公司轮值董事长徐直军在发布会上表示,华为自2018年10月发布AI战略以来,稳步而有序地推进战略执行、产品研发及商用进程。昇腾910、MindSpore的推出,标志着华为已完成全栈全场景AI解决方案(Portfolio)的构建,也标志着华为AI战略的执行进入了新的阶段。
昇腾910——算力最强AI处理器
徐直军此次正式发布的AI芯片是昇腾910,属于Ascend-max系列。实际测试结果表明,在算力方面,昇腾910完全达到了设计规格,即:半精度 (FP16)算力达到256 Tera-FLOPS,整数精度 (INT8) 算力达到512 Tera-OPS,重要的是,达到规格算力所需功耗仅310W,明显低于设计规格的350W。
徐直军表示,昇腾910总体技术表现超出预期,作为算力最强AI处理器,当之无愧。
据悉,华为已经把昇腾910用于实际AI训练任务。比如,在典型的ResNet50 网络的训练中,昇腾910与MindSpore配合,与现有主流训练单卡配合TensorFlow相比,显示出接近2倍的性能提升。
面向未来,针对不同的场景,包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景,华为将持续投资,推出更多的AI处理器,面向全场景持续提供更充裕、更经济、更适配的AI算力。
MindSpore——全场景AI计算框架
徐直军还发布了全场景AI计算框架 MindSpore。全场景支持,是在隐私保护日渐重要的背景下,实现AI无所不在越来越基础的需求,也是MindSpore的重要特色。针对不同的运行环境,MindSpore框架架构上支持可大可小,适应全场景独立部署。
MindSpore框架通过协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息,而不是数据本身,以此实现在保证用户隐私数据保护的前提下跨场景协同。
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。 在原生适应每个场景包括端,边缘和云,并能够按需协同的基础上,通过实现AI算法即代码,使开发态变得更加友好,显著减少模型开发时间。
以一个NLP(自然语言处理)典型网络为例,相比其他框架,用MindSpore可降低核心代码量20%,开发门槛大大降低,效率整体提升50%以上。通过MindSpore框架自身的技术创新及其与昇腾处理器协同优化,有效克服AI计算的复杂性和算力的多样性挑战,实现了运行态的高效,大大提高了计算性能。除了昇腾处理器,MindSpore同时也支持GPU、CPU等其它处理器。
为了更好促进AI的应用,徐直军宣布“MindSpore将在2020年Q1开源”,助力每一位开发者,促进AI产业生态发展。
全栈全场景AI解决方案
徐直军在发布以上两款产品之前,首先重申了华为公司的AI战略:投资AI基础研究,在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效(更少的数据需求) 、能耗高效(更低的算力和能耗) ,安全可信、自动自治的机器学习基础能力;打造全栈全场景解决方案,提供充裕的、经济的算力资源,简单易用、高效率、全流程的AI平台;投资开放生态和人才培养,面向全球,持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作;把AI思维和技术引入现有产品和服务,实现更大价值、更强竞争力;应用AI优化内部管理,对准海量作业场景,大幅度提升内部运营效率和质量。
华为AI解决方案(portfolio)的全场景,是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。而全栈是技术功能视角,是指包括Ascend昇腾系列IP和芯片、芯片使能CANN、训练和推理框架MindSpore和应用使能ModelArts在内的全堆栈方案。
徐直军也回顾了制定以上AI战略的初衷。华为定位AI是一种新的通用目的技术(GPT),如同19世纪的铁路和电力,以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样,将应用到经济的几乎所有地方。同时华为也认为AI的应用总体还处于发展初期,AI技术和能力相比于长远期望还有很大差距。减小甚至消除这些差距,加速AI的应用,正是华为AI战略的初衷和目标。