繼鴻蒙操作系統(tǒng)之后，華為又在AI領(lǐng)域發(fā)力。
8月23日，華為在深圳正式發(fā)布AI處理器Ascend 910(昇騰910)，同時推出全場景AI計算框架MindSpore。
圖片來源：攝圖網(wǎng)
這是華為AI戰(zhàn)略的持續(xù)，也是今年華為交的AI答卷。
早在2018年10月的華為全聯(lián)接(HC)大會上，華為輪值董事長徐直軍首次闡述了華為AI戰(zhàn)略，并公布了昇騰系列的AI芯片，分別是昇騰310和昇騰910，其中昇騰310當(dāng)時已經(jīng)量產(chǎn)，而昇騰910將在2019年2季度上市。
如今，910系列已經(jīng)落地，并加速商用。此次正式發(fā)布的AI芯片昇騰910，屬于Ascend-max系列。
對比來看，昇騰310更多是用在邊緣計算產(chǎn)品上，昇騰910主要用在云端來提供訓(xùn)練能力。去年昇騰910就被華為稱為“目前全球已發(fā)布的單芯片計算密度最大的AI芯片”。
那么，算力性能究竟如何？
華為方面表示，實際測試結(jié)果表明，在算力方面，昇騰910完全達到了設(shè)計規(guī)格，即：半精度 (FP16)算力達到256 Tera-FLOPS，整數(shù)精度 (INT8) 算力達到512 Tera-OPS，重要的是，達到規(guī)格算力所需功耗僅310W，明顯低于設(shè)計規(guī)格的350W。
該芯片直接對標(biāo)英偉達V100和谷歌TPUv3，此前華為的數(shù)據(jù)顯示，昇騰910的單芯片計算密度高達256TOPS，比V100的標(biāo)稱算力125TOPS高出約一倍。
徐直軍在現(xiàn)場還表示，華為已經(jīng)把昇騰910用于實際AI訓(xùn)練任務(wù)。比如，在典型的ResNet50 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，昇騰910與MindSpore配合，與現(xiàn)有主流訓(xùn)練單卡配合TensorFlow相比，顯示出接近2倍的性能提升。
在摩爾定律逐漸失效的情況下，AI芯片有助于解決算力的問題，能夠提升芯片的計算效率，同時降低成本。因此，越來越多的硬件中都在CPU之外加入了AI元素。AI芯片大致分為GPU、FPGA和ASIC專用芯片，昇騰910就屬于ASIC類別。
有了AI芯片還不足夠，還需要與之搭配的軟件系統(tǒng)進行操控，也就是底層的深度學(xué)習(xí)框架。華為去年正式發(fā)布MindSpore，一年之后，華為宣布MindSpore支持開源，吸引全球開發(fā)者。
人工智能框架相當(dāng)于AI世界的操作系統(tǒng)，除了華為的框架，最典型的代表是谷歌的人工智能框Tensorflow、Facebook的Pytorch，并且已經(jīng)大規(guī)模地投入應(yīng)用。當(dāng)下，巨頭的智能框架基本都是開源模式，來構(gòu)建自己的生態(tài)。
為何華為要自己開發(fā)MindSpore框架呢？
徐直軍在現(xiàn)場表示，目前沒有看到任何一個其他框架支持全場景，而且在隱私保護的需求下，需要全場景框架來實現(xiàn)。MindSpore框架架構(gòu)上支持可大可小，適應(yīng)全場景獨立部署。MindSpore框架通過協(xié)同經(jīng)過處理后的、不帶有隱私信息的梯度、模型信息，而不是數(shù)據(jù)本身，以此實現(xiàn)在保證用戶隱私數(shù)據(jù)保護的前提下跨場景協(xié)同。除了隱私保護，MindSpore還將模型保護Built-in到AI框架中，實現(xiàn)模型的安全可信。
根據(jù)華為介紹，以一個NLP(自然語言處理)典型網(wǎng)絡(luò)為例，相比其他框架，用MindSpore可降低核心代碼量20%，開發(fā)門檻大大降低，效率整體提升50%以上。
事實上，在經(jīng)歷過手機終端操作系統(tǒng)的牽制后，華為也欲在人工智能的未來產(chǎn)業(yè)中占據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)高地。
近日，華為創(chuàng)始人任正非內(nèi)部講話中也再次強調(diào)了AI產(chǎn)業(yè)的重要性，他表示，5G只是小兒科，人工智能才是大產(chǎn)業(yè)，才是華為發(fā)展的戰(zhàn)略要地。人類社會未來二三十年最大的推動是人工智能。如果科技是一頂皇冠，那么人工智能將是這頂皇冠上的明珠。
