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        華為AI戰略完整披露!AI芯片曝光 拳打TPU 爭鋒英偉達

        2018-10-10 16:12 稿源:量子位  0條評論

        文/安妮 栗子 乾明

        本文經AI新媒體量子位(公眾號 ID: QbitAI)授權轉載,轉載請聯系出處

        不鳴則已,一鳴“很嚇人”!

        剛剛,華為AI戰略完整披露。

        2018 華為全連接大會上,華為輪值董事長徐直軍一口氣高密度發布:華為AI戰略、華為AI全棧全場景解決方案、華為自研統一達芬奇架構的 2 款AI芯片……

        去年因AI改掉集團使命愿景的華為,現在,全面打響進軍AI的戰斗!

        首次公布AI戰略

        今天之后,再有人說華為沒有AI,可能徐直軍就要不高興了。為了AI,華為連集團的愿景都變了。

        去年年底,華為確定的新愿景和使命:萬物互聯的智能世界,為了智突出智能,還將這次大會的主題定為“+智能,見未來”。

        大會的前 20 分鐘,徐直軍就講了一個道理:AI太重要了。

        作為一種通用技術,人工智能對未來的影響和價值不容小覷,也是構筑未來競爭力的關鍵,徐直軍說。“AI人才與需求之間,連1%都滿足不了。”徐直軍說,非凡和冷靜之間,是巨大的落差。

        在現場,徐直軍首次公布了華為的AI戰略:

        ●投資基礎研究:實現安全可信、自動自制的機器學習基礎能力

        ●打造全棧方案:打造面向云、邊緣和端等全場景、獨立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平臺

        ●投資開放生態和人才培養,面向全球伙伴合作,打造開放生態,培養人才

        ●解決方案增強:把AI思維和技術引入現有產品和服務

        ●內部效率提升:利用AI優化整個內部管理

        全棧全場景AI解決方案

        接下來,徐直軍發布了華為全棧全場景AI解決方案,這一方案將數據獲取、訓練、部署等各個環節囊括在自己的框架之內,主要目的是提升效率,讓AI應用開發更加容易和便捷。

        全場景包括:消費終端 (Consumer Device)、公有云 (Public Cloud) 、私有云 (Private Cloud)、邊緣計算 (Edge Computing)、IoT行業終端 (Industrial IoT Device) 這 5 大類場景。

        重點在于全棧,包含四個部分:

        一是Ascend (昇騰) ,AI IP和芯片,皆是基于達芬奇架構。芯片分為 5 個系列,Max、Lite、Mini、Tiny、Nano。

        二是CANN,全稱為Compute Architecture for Neural Networks (為神經網絡定制的計算架構) ,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、云場景。

        四是ModelArts,這是一個機器學習PaaS (平臺即服務) ,提供全流程服務、分層分級API,以及預集成方案。用于滿足不同開發者的不同需求,促進AI的應用。

        此前,華為曾經發布了面向政府、企業的華為云EI,以及面向智能終端的HiAI這兩套解決方案。而今天發布的全棧全場景AI解決方案,將為兩者提供更加完善的支持。

        昇騰910:計算密度最大的單芯片

        在“達芬奇計劃”中預熱已久的華為自研云端芯片,現在終于暴露在聚光燈之下了。

        徐直軍說:“外界一直在傳華為在研發AI芯片,今天我要告訴大家:這是事實!”

        這款屬于Max系列的昇騰910,被徐直軍稱為是“計算密度最大的單芯片”,采用7nm工藝制程,最大功耗為350W。

        昇騰 910 具體的性能數據很強,半精度為(FP 16):256 Tera FLOPS,整數精度(INT 8):512 Tera FLOPS, 128 通道 全高清 視頻解碼器- H.264/265。

        芯片的性能怎么樣?華為和友商對比了一下。這場battle的參賽選手包括谷歌TPU v2、谷歌TPU v3、英偉達 V100 和華為的昇騰910。

        “可以達到 256 個T,比英偉達 V100 還要高出 1 倍!”

        若是集齊 1024 個昇騰910,會發生什么場景呢?徐直軍表示,會出現“迄今為止全球最大的AI計算集群,性能達到 256 個P,不管多么復雜的模型都能輕松訓練。”

        這個大規模分布式訓練系統,名為“Ascend Cluster”。

        不過,說了這么多,昇騰 910 廬山真面目到底長什么樣?徐直軍表示 910 的面市時間是明年的第二季度,在華為云上推出。所以要想一覽花容,還得明年見了。

        不知道英偉達聽了慌不慌。

        昇騰310:高效計算低功耗AI SoC

        以為部署在服務器端的 910 就是華為大招的全部?Naive,徐直軍這次帶來的,還有一張部署在邊緣設備的芯片。

        “這是一款極致高效計算低功耗的AI SoC。”徐直軍這樣說,從西服里掏出來一個芯片。

        邊緣端的昇騰系列成員不少,按照功耗由小到大排列,這四款芯片型號分別為Nano、Tiny、Lite和Mini。一口氣找來四個英文中描述“小”和“輕”的單詞來命名昇騰系列,華為在取名上還是下了不少心思。

        其中,Nano、Tiny、Lite三款型號今天都……沒有到場,徐直軍表示它們 2019 年才能出來亮相。唯一來到現場的Mini仍然采用了達芬奇架構,半精度為8 TeraFLOPS,整數精度為16TeraFLOPS,擁有 16 通道全高清視頻解碼器,最大功耗為8W。

        相比昇騰910,邊緣系列的昇騰芯片用武之地要親民得多,智能手機、智能附件、智能手表等邊緣設備,都是邊緣系列的昇騰芯片的容身之所。后續,華為還將推出一系列AI產品。

        OMT:華為朋友圈

        之前,早有傳聞稱微軟將采用華為最新推出的AI芯片。今天,微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席洪小文現身大會現場~

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