中華有為 關於華為昇騰晶片的關鍵問題 這裡有你想要的答案

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與以往的手機發布會不同,華為近日在上海召開了一場「全連接」大會。

會上,華為公布了完整的人工智慧戰略,以及「達文西項目」。

重新啟用Ascend作為華為旗下兩款AI晶片的產品系列名稱。

華為昇騰將會對我們的生活構成哪些積極變化?讓我們用幾個簡單的問題來加以梳理。

1.Ascend曾經在哪裡使用過?

華為最早將其用在智慧型手機系列中,2013年2月,Ascend P2發布,首次搭載了華為自家的海思K3v2四核處理器,因為4G牌照的問題,P2沒有在國內上市。

之後發布的Ascend D2,使用相同的處理器。

K3v2是海思半導體第一款成功市場化的手機處理器。

2013年6月,華為直接跳過Ascend P3發布Ascend P6手機,使用海思K3v2e四核處理器。

2014年5月,華為在法國巴黎推出Ascend P7手機,搭載海思麒麟910T四核處理器。

至此,華為正式從海思半導體架構中分拆出麒麟系列處理器。

2015年4月,華為發布Ascend P8,搭載麒麟930/麒麟935處理器。

華為在手機中開始淡化Ascend字樣。

2. 華為昇騰的規格是怎樣的?

【華為昇騰910】

昇騰910採用7nm 工藝製程,它主打雲場景的超高算力,半精算力高達256 TFLOPS,最大功耗350W,將成為全球已發布的單晶片計算密度最大的AI晶片。

架構:達文西

半精度(FP16):256TeraFLOPS

整數精度(INT8):512TeraOPS

128通道 全高清 視頻解碼器 -H.264/265

最大功耗:350W

7nm

【華為昇騰310】

昇騰310則主打終端低功耗AI場景,擁有8 TFLOPS半精度計算力,最大功耗為8W,採用12nm工藝,目前已經量產。

架構:達文西

半精度(FP16):8TeraFLOPS

整數精度(INT8):16TeraOPS

16通道 全高清 視頻解碼器 -H.264/265

1通道 全高清 視頻解碼器 -H.264/265

最大功耗:8W

12nm FFC

3.華為昇騰晶片有多強大?

華為昇騰910的單晶片計算密度最大,半精度算力達到256 TFLOPs,比目前最強的NVIDIA V100的125T還要高上一倍,預計在明年第二季度正式推出;而昇騰310則是昇騰的mini系列,主打終端低功耗AI場景,具有極致高效計算低功耗AI SoC,目前已經量產。

據介紹,2019年昇騰還有3個系列,將用於智慧型手機、智能穿戴、智能手錶等。

4.華為昇騰是否具備超越英偉達的實力?

這此發布的兩款晶片都會在2019年第二季度上市,但徐直軍在隨後的媒體採訪環節表示,華為兩款AI晶片均不會單獨對外銷售,而是以AI加速模塊、AI伺服器、雲服務的形式面向第三方銷售。

徐直軍表示,「我們不直接向第三方提供晶片,而是提供基於晶片的硬體和雲服務,我們和純晶片廠商沒有直接競爭。

因此華為和英偉達之間短期內並不會構成直接競爭。

在運營商業務領域,華為發布了SoftCOM AI解決方案架構(包含AI訓練平台和智能管控中心兩大核心),在原有全雲化網絡構架基礎上,引入以機器學習為核心的AI技術,旨在使運營商網絡從自動化業務部署和動作執行,走向智能化的故障自愈、網絡自我優化和自我管理,最終實現「永不故障」的自治網絡。

在消費者業務層面,華為主打自研終端AI晶片麒麟系列,推動智慧手機時代。

從2016年底榮耀Magic手機開始,AI技術已覆蓋華為Mate 10、P20系列(採用AI晶片麒麟970),以及Mate20系列和榮耀Magic 2(採用AI晶片麒麟980)。

面向全行業應用開發者,華為打造了HiAI平台,方便開發者創建更豐富、強大的AI應用,覆蓋人數接近40萬。

用華為軟體工程部副總裁張寶峰在新智元今年3月產業躍遷AI技術峰會演講中的話說,「就是要讓整個產業鏈最快速度地把自己的業務服務於華為的手機用戶」。

5.未來的AI人工智慧會有哪些變化?

1、模型的訓練時間大幅減小,從數日、數月降低到幾分鐘、幾秒鐘;

2、算力從稀缺昂貴變成充裕、經濟;

3、從AI主要在雲、少量在邊緣變成AI無處不在,任何場景;

4、目前主要算法誕生於1980年,下一步更多AI算法將變得更高效、能耗更低,同時更安全、可解釋;

5、提高AI自動化水平,讓能夠AI自動數據標註、數據獲取、特徵提取等;

6、在模型的性能與可用度在工業生產中保持優秀,而不僅僅是「測試優秀」;

7、模型能夠從非實時更新變為實時閉環系統的更新;

8、從與其他技術協同不充分變為多技術協同,包括雲、IoT、邊緣計算、區塊鏈等;

9、從一項需要高級技能專家的工作,變成由一站式平台支持的基本技能;

10、從數據科學家稀缺變為數據科學家、領域專家、數據科學工程師相互協作。


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