解局：華為發佈最強算力AI處理器 昇騰910是什麼大招

【環球網智能報道 記者 張陽】8月23日，華為在深圳坂田總部正式發佈算力最強的AI處理器Ascend 910(昇騰910)，同時推出全場景AI計算框架MindSpore，華為官網此前預熱的“週五見”正式揭開神秘面紗。

華為公司輪值董事長徐直軍在發佈會上表示：華為自2018年10月發佈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，標誌着華為已完成全棧全場景AI解決方案(Portfolio)的構建，也標誌着華為AI戰略的執行進入了新的階段。

算力最強AI處理器

徐直軍此次正式發佈的AI芯片是昇騰910，屬於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，明顯低於設計規格的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用於實際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。” 徐直軍如是説。

全場景AI計算框架

2018年華為全聯接大會上，華為曾提出，AI框架應該是對開發者更加友好，運行更加高效，更重要的是，要能適應每個場景包括端、邊緣和雲。全場景AI計算框架 MindSpore，正是在這三方面都取得了顯著性進展。

徐直軍在發佈會上説：“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%，開發門檻極大降低，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計算的複雜性和算力的多樣性挑戰，實現了運行態的高效，極大提高了計算性能。除了昇騰處理器，MindSpore同時也支持GPU、CPU等其它處理器。”

這到底意味着什麼？

相信很多對半導體行業的讀者看到這裏可能都有些“雲裏霧裏”的感覺，畢竟這不是像手機芯片一樣，人人都會接觸到的東西。那麼華為這次在微博上預熱的“週五見”對於行業來説到底意味着什麼呢？

首先做個類似的比喻，幫助大家理解，昇騰910和MindSpore到底是什麼。我們都熟悉的電腦當中有一個很重要的組件叫做GPU，通常稱為顯卡，有了它才能處理電腦中的視頻、圖像信號，GPU的性能越強能夠處理視頻信號的能力就越強，通常來説就能玩更大型的遊戲，這次發佈的昇騰910可以大概理解為是服務器裏的顯卡，只不過它不是用來進行處理視頻信號，而是用其強大的算力對AI模型進行訓練的;MindSpore全場景AI計算框架則可以去大致類比電腦中的操作系統，有了它才能讓AI處理器的強大算力充分發揮出來。

我們常説中國改革開放40年來發展以來在製造業方面取得了長足的發展，成為了製造業大國，但是距離製造業強國還有一定的差距，在一些高精尖科技的製造方面還處於劣勢，特別是在芯片、存儲器、操作系統這種對現代經濟發展至關重要的核心部分長期依賴於進口。芯片的架構設計，底層技術的構建上是衡量一個國家在在半導體領域話語權的重要標誌。在全球都在激烈競爭的AI高地上，人工智能的快速發展主要依賴於算力、算法模型和數據，華為有了目前世界算力最強AI處理器，對於人工智能算法模型的訓練從過去的幾個小時縮短到以分鐘為單位，MindSpore全場景AI計算框架實現了運行態的高效，適應每個場景包括端、邊緣和雲，極大便利了開發者，能讓AI應用更快成型，更容易投入使用，對於我國人工智能生態的形成起到了加速器的作用。

想必到這裏讀者對於這次“週五見”的重要意義有了一定認知，那麼我們回過頭來在看看這款號稱最強算力AI處理器到底是什麼水平。

昇騰910是計算密度最大的單芯片，最大功耗為350W，半精度為(FP 16)256 Tera FLOPS，比英偉達 V100的125 Tera FLOPS還要高出近1倍。若集齊1024個昇騰910，將會出現迄今為止全球最大的AI計算集羣，性能也將達到256個P，不管多複雜的模型都能輕鬆訓練。

徐直軍曾解釋説：“簡單來説就是，昇騰910是業界算力最高的AI處理器，相同功耗情況下，它的算力是業界芯片的2倍，最強CPU的50倍。”

全棧全場景

2018年10月，華為在其全聯接大會上首次提出全棧全場景 AI 解決方案，華為輪值董事長徐直軍表示，“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。全棧是技術功能視角，是指包括芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧方案。”

其中，全棧AI的基礎，是一系列基於統一的達芬奇架構的AI芯片，比如我們熟悉的手機芯片麒麟810，還有已經發布了昇騰310，包括這次剛剛發佈的昇騰910也是基於該架構。

據華為內部相關人士透漏，昇騰910內部集成了496億個晶體管，無論是集成度、工藝、還是設計都代表了當今芯片業的最高水準。相比於競爭對手來説，雖然對手起步早，基礎雄厚，但是其產品是在原有產品的基礎上演進而來，並非單純為AI所設計，在功能上存有冗餘。華為的達芬奇架構是在沒有任何歷史包袱的基礎上從零開始設計的，單純針對AI運算特徵，以高性能3D Cube計算引擎為基礎，實現了算力和能效的大幅提升。

有了昇騰系列芯片，支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架MindSpore，華為提出的全棧AI，還包括芯片算子庫和高度自動化算子開發工具——CANN,提供全流程服務(ModelArts)、分層API和預集成方案的應用使能。

其中，在2019年已經落地實現商用的，除了昇騰310，還有其面向用户和開發者的門户——華為雲ModelArts。作為一站式AI開發平台，ModelArts可以提供海量數據預處理及半自動化標註、大規模分佈式訓練、自動化模型生成，及端-邊-雲模型按需部署能力，幫助用户快速創建和部署模型，管理全週期 AI 工作流。2019年5月，在斯坦福大學DAWNBench榜單，華為雲ModelArts獲得圖像識別訓練第一。