2款AI晶片、深度學習框架MindSpore:華為史無前例集中發布AI戰略
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來源:機器之心報導(ID:almosthuman2014)作者:李澤南
今天上午,在上海舉行的 2018 全聯接大會上,華為輪值董事長徐直軍宣布了華為的 AI 戰略與全棧式解決方案,同時發布了兩款全新 AI 晶片以及跨平台深度學習框架。
可以說,這是近年來 BAT 等巨頭高調投入 AI 之際,華為高層首次對外宣布集團層面的 AI 戰略。
華為本次發布的 AI 全棧式解決方案,讓這家公司成為目前全球唯一提供 AI 全棧軟體和系列化晶片的提供商。
同時,華為還提供了一套與之配套的統一開發框架。
華為 AI 發展戰略
AI 是基礎生產力,這個觀點是華為通過自身的實踐總結出的經驗,現在華為希望把提升自身生產力的技術開放出來,供所有人使用。
「自 2017 年起,華為就確定了構建萬物互聯的願景,」華為輪值董事長徐直軍表示。
「為此,華為制定了 AI 發展戰略。
如同工業化革命期間的電力和鐵路一樣,人工智慧是 21 世紀的新通用目的技術。
」
徐直軍表示,華為之所以強調 AI 是一種通用技術,是為了讓我們正視 AI 的價值,AI 不僅能夠讓我們高效解決已經解決的問題,還可以解決很多未解決的問題。
華為認為,人工智慧帶來的改變將涉及所有行業,包括交通、教育、醫療和金融。
而人工智慧引發的變革才剛剛開始,目前我們正處在 AI 應用與社會環境相互碰撞的時期。
在研究層面,2017 年全球發表的機器學習論文數量已經達到了 2 萬餘篇,目標檢測、機器翻譯的性能超越人類;而另一方面,只有約 4% 的企業已經投資或部署了 AI 技術,5%
的高等教育機構使用了 AI 等等,這反映出應用層面的冷靜。
現階段,這種研究與應用之間的落差令人欣喜,同時選擇解決正確的問題是最重要的任務。
徐直軍表示,為了彌合這種研究與應用之間的差距,AI 需要以下十大改變:
華為花費很長時間介紹了目前人工智慧面臨的 10 大挑戰。
基於這十大改變,華為的 AI 發展戰略包括五個方面:
- 投資基礎研究:在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域構築數據高效(更少的數據需求)、能耗高效(更低的算力和能耗),安全可信、自動自治的機器學習基礎能力。
- 打造全棧方案:打造面向雲、邊緣和端等全場景的、獨立的以及協同的、全棧解決方案,提供充裕的、經濟的算力資源,簡單易用、高效率、全流程的 AI 平台。
- 投資開放生態和人才培養:面向全球,持續與學術界、產業界和行業夥伴廣泛合作,打造人工智慧開放生態,培養人工智慧人才。
- 解決方案增強:把 AI 思維和技術引入現有產品和服務,實現更大價值、更強競爭力。
- 內部效率提升:應用 AI 優化內部管理,對準海量作業場景,大幅度提升內部運營效率和質量。
基於這樣的考量,華為提出了自己的全棧 AI 解決方案。
全棧全場景 AI 解決方案
據介紹,華為的全棧方案具體包括:
- Ascend: 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 五個系列。
包括今天發布的華為昇騰 910(Ascend 910),它是目前全球已發布的單晶片中計算密度最大的 AI 晶片,還有 Ascend 310,它是目前面向計算場景最強算力的 AI SoC。 - CANN: 晶片算子庫和高度自動化算子開發工具。
- MindSpore:支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架。
- 應用使能:提供全流程服務(ModelArts)、分層 API 和預集成方案。
此前曝光的「達文西計劃」旨在讓 AI 技術融入華為的所有產品和業務,包括為雲伺服器研發的專用 AI 加速晶片,也包括 5G 技術的研發,在智能攝像頭等終端設備、甚至智能駕駛上搶奪先機。
其中,華為自研的人工智慧計算晶片是重中之重。
「如果說算力的進步是當下 AI 大發展的主要驅動因素,那麼,算力的稀缺和昂貴正在成為制約 AI 全面發展的核心因素。
」徐直軍表示。
今天,華為發布了兩顆全新的 AI 晶片:Ascend 910 與 Ascend 310。
華為首席架構師黨文栓介紹說,Ascend 晶片採用統一達文西架構:可擴展計算、可擴展內存、可擴展片上互聯。
因此,這是全球首個覆蓋全場景的智能晶片系列。
AScend 910
AI 雲晶片是人們關注的重點。
「媒體一直在預測華為正在開發 AI 晶片,今天我要告訴你:你們的猜測是對的!」徐直軍說道。
在發布會上,華為簡要介紹了兩款晶片的性能指標,伺服器晶片昇騰(Ascend)910 採用 7nm 製程,最大功耗為 350W,算力比英偉達 Tesla V100 還要高出一倍。
華為稱,昇騰 910 是目前單晶片計算密度最大的晶片。
華為並不像谷歌一樣只在自己的伺服器中使用 AI 雲晶片,這款晶片將於明年二季度正式上市。
在發布晶片的同時,華為還發布了大規模分布式訓練系統 Ascend 集群,在設計中,該集群將包括 1024 個 Asced 910 晶片,算力達到 256P,大幅超過英偉達 DGX2 和谷歌 TPU 集群。
這種伺服器將同樣在 2019 年二季度推出,幫助開發者更快地訓練模型。
Ascend 310
與高功耗的 910 一同推出的 Ascend 310 是昇騰迷你系列的第一款產品。
據稱這款晶片功耗為 8 瓦,採用 12nm 工藝,算力可達 16TFLOPS,其集成了 16 通道全高清視頻解碼器,具體性能見上圖。
除此之外,在 2019 年華為還將發布三款昇騰 IP:Ascend Lite、Ascend Tiny、Ascend Nano。
華為還將發布基於 Ascend 310 的多款 AI 產品,分別面向不同場景,如 Atlas800、MDC 600 等。
基於昇騰 310/910,華為還將提供相應的加速卡和伺服器,以支持公有雲、私有雲服務。
華為希望提供全棧、全場景的開發平台,因此今天華為還發布了深度學習框架、算子開發工具 CANN 以及提供全流程服務的分層 API 和預集成方案。
CANN 與 AI 框架 MindSpore
在硬體之上,華為還提出了完整的軟體堆棧,以實現一次性算子開發、一致的開發和調試體驗。
華為希望能夠幫助開發者實現一次性開發,應用在所有設備端、邊緣及雲端平滑遷移的能力。
其中,算子庫 CANN 面向人工智慧不斷出現的多樣性算子,兼顧了高性能和高開發效率。
其中的 Tensor Engine 實現了統一的 DSL 接口、自動算子優化、自動算子生成,以及自動算子調優功能。
值得一提的是,華為在 Tensor Engine 中採用了陳天奇等人提出的 TVM。
華為稱,CANN 可以實現 3 倍的開發效率提升。
MindSpore 是華為提出的 AI 框架,與 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 等框架並列。
華為認為未來的 AI 將會由任務驅動,非常個性化。
隨著技術發展,安全問題和算力問題成為重要挑戰。
歐盟推出的 GDPR 法案讓很多網際網路公司被迫重新規制自身業務;另一方面,自 AlexNet 到 AlphaGo
Zero,人工智慧算法的算力需求也提升了 300000 倍。
MindSpore 可覆蓋終端設備到雲伺服器的所有場景。
在發布會上,華為介紹了 MindSpore 設備端深度學習框架,其容量只有不到 2m 大小,運行時占用內存不到 50m。
華為表示,MindSpore 同時也支持目前所有主流深度學習框架中的模型。
在框架之上,華為還為開發者提供了更為高級的 ModelArts,這是一個機器學習 PaaS,提供全流程服務、分層分級 API 及預集成解決方案。
「AI 將重新定義應用開發,」首席戰略架構師黨文栓表示。
「我們的 ModelArts 將支持全流程模型生產,支持人工智慧條件下的開發流程。
」
華為還推出了面向生產自動化的 ExeML
在兼容性方面,華為表示,目前的 Cloud EI 也支持 GPU 的開發。
華為提供的預集成解決方案支持公有雲和混合雲環境。
在今年 8 月於重慶召開的首屆智博會上,華為雲 BU 總裁、華為副總裁鄭葉來表示,華為將圍繞「用得起、用得好、用得放心」三個方面進行深入探索,最終實現「普惠 AI」。
在今天的一系列產品發布之後,相信我們已經對華為的全部願景有所了解。
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