華為AI晶片全場景覆蓋人工智慧改變生活

2020-12-19

文章推薦指數： 80 %

投票人數：10人

10月10日，華為在上海舉辦新一年的全聯接大會，這屆大會主題是人工智慧（AI）。

徐直軍稱，人工智慧技術是IT和通信產業60年發展的總成果，它是一種新的通用目的技術，它將橫跨整個經濟的的多種用途，具有巨大的技術互補和溢出效應。

華為在會上發布了兩款人工智慧晶片，昇騰910和昇騰310，採用自家的達文西架構。

據介紹，昇騰910支持全場景人工智慧應用，而昇騰310主要用在邊緣計算等低功耗的領域。

徐直軍解釋稱，華為自己開創了一個新的架構，要有極致功耗和散熱，可以全場景覆蓋。

「寒武紀無法支持全場景，我們的架構一開始就是全場景是不二選擇。

」華為在人工智慧晶片上與寒武紀進行合作採用過後者的架構。

「我們提出的全場景，是指包括公有雲、私有雲、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。

全棧指的是技術功能視角，是指包括晶片、晶片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧方案。

」徐直軍進一步表示，基於統一、可擴展架構的系列化AI IP 和晶片，包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列。

「包括我們今天發布的華為昇騰910（Ascend 910），是目前全球已發布的單晶片計算密度最大的AI晶片，還有Ascend 310，是目前面向計算場景最強算力的AI SoC。

」

具體來看，華為所說的「全棧」包含四個部分：

一是Ascend (昇騰) ，AI IP和晶片，皆是基於達文西架構。

晶片分為5個系列，Max、Lite、Mini、Tiny、Nano。

二是CANN，全稱為Compute Architecture for Neural Networks (為神經網絡定製的計算架構) ，是高度自動化的算子開發工具。

根據官方數據，CANN可以3倍提升開發效率。

除了效率之外，也兼顧算子性能，以適應學術和行業應用的迅猛發展。

三是MindSpore架構，友好地將訓練和推理統一起來，集成了各類主流框架 (獨立的和協同的) ：包括TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、Keras、ONNX、Caffe、Caffe 2、MXNet等等。

這一架構全面適應了端、邊、雲場景。

四是ModelArts，這是一個機器學習PaaS (平台即服務) ，提供全流程服務、分層分級API，以及預集成方案。

用於滿足不同開發者的不同需求，促進AI的應用。

人工智慧需要十大改變才能開創未來

縮短訓練模型的時間

充裕經濟的算力

人工智慧要適應任何部署場景

更高效更安全的算法

更高的自動化水平

模型要面向實際應用

模型更新

人工智慧要多技術協同

人工智慧要成為由一站式平台支持的基本技能

以AI的思維解決AI的人才短缺

根據現場的介紹，這款屬於Max系列的昇騰910，採用7nm工藝製程，最大功耗為350W。

在現場的PPT中，華為將其和谷歌TPU v2、谷歌TPU v3、英偉達 V100進行了對比。

「可以達到256個T，比英偉達 V100還要高出1倍！」徐直軍說。

請為這篇文章評分？

2020-12-19

華為AI晶片 全場景覆蓋 人工智慧改變生活

文章推薦指數： 80 %

請為這篇文章評分？

相關文章

最新文章

相關網站資訊

華為被禁原因

無邊無際意思

華為 工廠

華為AI晶片全場景覆蓋人工智慧改變生活

相關文章　

華為工廠